【摘 要】
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针对目前采摘机械臂采摘多次行程规划效率低、耗时长、路径非最优的问题,提出了基于Informed-RRT*改进的柑橘采摘机械臂运动规划算法,该算法在起始点和目标点之间选取第三点作为预采摘引导点,可以同时在初始点、目标点及引导点生成四棵树来快速获取初始路径,并在算法中引入了启发性的节点采样策略,提高了最优路径的收敛速度.仿真实验表明:改进算法路径使成本减少了6％,时间缩短了88％,节点数缩短了42％,平均迭代次数下降了64％.利用该算法在机器人系统(robot operating system,ROS)中控制
【机 构】
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重庆理工大学机械工程学院,重庆 400054
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针对目前采摘机械臂采摘多次行程规划效率低、耗时长、路径非最优的问题,提出了基于Informed-RRT*改进的柑橘采摘机械臂运动规划算法,该算法在起始点和目标点之间选取第三点作为预采摘引导点,可以同时在初始点、目标点及引导点生成四棵树来快速获取初始路径,并在算法中引入了启发性的节点采样策略,提高了最优路径的收敛速度.仿真实验表明:改进算法路径使成本减少了6％,时间缩短了88％,节点数缩短了42％,平均迭代次数下降了64％.利用该算法在机器人系统(robot operating system,ROS)中控制6自由度机械臂进行仿真采摘模拟实验,规划成功率约为96％,算法平均规划时间为0.81 s.改进算法规划时间减少约46％,规划成功率提高约11％,路径成本优化约16％.
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构建好的文本向量表示对文本情感分类任务十分重要.针对文本中词语类别区分能力的不同,提出了一种用改进的TF-IDF加权Word2Vec的文本向量表示方法(ITIW),对类别区分能力不同的词语赋予不同的权重,将基于该方法构建的词向量作为卷积神经网络(CNN)的输入,设计了ITIW-CNN文本情感分类模型.该模型通过改进TF-IDF以区分不同词语的类别表示能力,计算词语的权重,进而得到词语的加权词向量表示(ITIW),将加权词向量输入CNN进行文本情感分类,促使模型具有更好的分类能力.实验结果表明:与传统的表示
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