智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制技術(shù)探究

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1、智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制技術(shù)探究 智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制技術(shù)探究 2016/11/04 摘要: 智能移動(dòng)機(jī)器人在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事、星際探測(cè)等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用,導(dǎo)航是智能移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主控制需要解決的重要問(wèn)題。對(duì)不同領(lǐng)域智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了調(diào)研。針對(duì)環(huán)境感知與建模、定位和路徑規(guī)劃等機(jī)器人導(dǎo)航控制關(guān)鍵技術(shù),深入分析了其實(shí)現(xiàn)方法。在此基礎(chǔ)上歸納出智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。 關(guān)鍵詞: 智能移

2、動(dòng)機(jī)器人;導(dǎo)航;環(huán)境感知;定位;路徑規(guī)劃 0引言 20世紀(jì)90年代,以計(jì)算機(jī)技術(shù)、微電子技術(shù)、信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等為標(biāo)志的現(xiàn)代科技革命進(jìn)入快速發(fā)展階段,成為促進(jìn)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的內(nèi)在推動(dòng)力,機(jī)器人技術(shù)得到了飛速發(fā)展。智能移動(dòng)機(jī)器人是能夠依靠自身攜帶的傳感器感知理解外界環(huán)境,根據(jù)任務(wù)需要實(shí)時(shí)決策,進(jìn)行閉環(huán)控制,以自主或半自主方式進(jìn)行作業(yè),在已知或未知環(huán)境中具有一定自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力的新型機(jī)器人。目前,智能移動(dòng)機(jī)器人在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事、星際探測(cè)等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用,并將對(duì)未來(lái)科技的發(fā)展以及人類(lèi)生活方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。導(dǎo)航是智能移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主控制需要解決的重要

3、問(wèn)題,是指移動(dòng)機(jī)器人通過(guò)傳感器和學(xué)習(xí),感知環(huán)境和本身狀態(tài),實(shí)現(xiàn)有障礙環(huán)境中指向目標(biāo)自主運(yùn)動(dòng)的過(guò)程。 1智能移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀 以美國(guó)、德國(guó)、日本等為代表的機(jī)器人技術(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)機(jī)器人自主導(dǎo)航技術(shù)開(kāi)展了較為深入的研究,目前已取得了一些成果,具有自主導(dǎo)航功能的機(jī)器人在工業(yè)、服務(wù)、外星探測(cè)、軍事等領(lǐng)域獲得了不同程度的應(yīng)用。移動(dòng)機(jī)器人最成功的應(yīng)用是在機(jī)場(chǎng)、碼頭、工廠中實(shí)現(xiàn)物流自動(dòng)化的自動(dòng)導(dǎo)引車(chē)=,如圖1(a)所示。AGV一般配備車(chē)載計(jì)算機(jī)、通信裝置和物料裝卸裝置,隨著科技的發(fā)展,整機(jī)復(fù)雜性和自動(dòng)化程度都大大提高。常用的導(dǎo)航方式有視覺(jué)導(dǎo)引、磁導(dǎo)引、電磁導(dǎo)引和慣性導(dǎo)引等[1-

4、2]。在電力、煤礦等領(lǐng)域可采用智能移動(dòng)機(jī)器人代替人工完成危險(xiǎn)作業(yè)或枯燥的重復(fù)作業(yè)。例如,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究中心所開(kāi)發(fā)的Groundhog全自主礦井探測(cè)機(jī)器人可用于探測(cè)井下環(huán)境,精確繪制井下立體地圖[3],如圖1(b)所示。在我國(guó)變電站自動(dòng)巡檢機(jī)器人已獲得了初步應(yīng)用。目前變電站巡檢機(jī)器人以磁道導(dǎo)航為主,典型產(chǎn)品如1(c)所示山東電科院研制的巡檢機(jī)器人。外星探索是自主移動(dòng)機(jī)器人的一個(gè)重要應(yīng)用方向。從20世紀(jì)60年代開(kāi)始,NASA就開(kāi)始著手研制火星探索用的機(jī)器人,以便在火星上軟著陸后進(jìn)行移動(dòng)并收集火星表面生態(tài)數(shù)據(jù)。自1997年機(jī)器人索杰納的火星之旅取得成功后,“勇氣”號(hào)、“機(jī)遇”號(hào)、“好奇”號(hào)

5、等機(jī)器人(如圖1(d)所示)相繼開(kāi)始了火星探測(cè)工作,具備了一定的自主導(dǎo)航功能,并發(fā)回大量有價(jià)值的信息。近10年以來(lái),在美國(guó)陸軍、DARPA的一系列無(wú)人作戰(zhàn)裝備項(xiàng)目=的資助下,一些先進(jìn)無(wú)人作戰(zhàn)裝備目前已試驗(yàn)性地應(yīng)用于美軍的反恐戰(zhàn)爭(zhēng)中。MULE(騾馬)是由洛克希德馬丁公司研制的多功能通用/后勤無(wú)人車(chē),如圖1(e)所示。MULE系列多用途機(jī)器人戰(zhàn)車(chē)安裝了自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)等先進(jìn)的車(chē)載電子設(shè)備。MULE具備自主導(dǎo)航能力,但在穿越嚴(yán)酷地形,或當(dāng)?shù)匦巫兓绊懥艘?guī)劃路點(diǎn)時(shí),仍由人來(lái)控制[4]。無(wú)人駕駛汽車(chē)作為一種特殊的輪式機(jī)器人,是計(jì)算機(jī)科學(xué)、模式識(shí)別和智能控制技術(shù)高度發(fā)展的產(chǎn)物[5]。無(wú)人車(chē)技術(shù)吸引了全球各大汽

6、車(chē)廠商、互聯(lián)網(wǎng)公司的關(guān)注。2005年,基于斯坦福大學(xué)無(wú)人駕駛技術(shù),Google公司開(kāi)始涉足無(wú)人車(chē)研發(fā)并不斷完善,已在美國(guó)加州、內(nèi)華達(dá)州等多州獲得上路許可。目前Google無(wú)人車(chē)(如圖1(f)所示)成功行駛70萬(wàn)英里,在此期間由電腦控制的汽車(chē)行駛平穩(wěn),無(wú)意外事故發(fā)生,基本具備商用推廣條件。 2智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)分析 導(dǎo)航是智能移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主控制需要解決的重要問(wèn)題。智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航可分解為“我在哪里?”“目標(biāo)在哪里?”和“怎樣到達(dá)那里?”三個(gè)問(wèn)題。前兩個(gè)問(wèn)題通過(guò)確定機(jī)器人在工作環(huán)境中的位置及相對(duì)目標(biāo)的位置偏差來(lái)解決。該工作環(huán)境在機(jī)器人內(nèi)部的表示稱(chēng)為環(huán)境

7、模型或地圖。機(jī)器人確定環(huán)境模型的過(guò)程稱(chēng)為環(huán)境建模?;诃h(huán)境模型以及機(jī)器人的位置,第三個(gè)問(wèn)題路徑規(guī)劃才能夠解決。環(huán)境建模、定位和路徑規(guī)劃被稱(chēng)為機(jī)器人導(dǎo)航的三要素[5]。 2.1環(huán)境感知與建模 為了實(shí)現(xiàn)智能移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航,需要根據(jù)多種傳感器信息識(shí)別多種環(huán)境信息:如道路邊界、地形特征、障礙、引導(dǎo)者等,在無(wú)人駕駛汽車(chē)導(dǎo)航中還需要識(shí)別交通標(biāo)志、典型路口等信息。機(jī)器人通過(guò)環(huán)境感知確定前進(jìn)方向中的可達(dá)區(qū)域和不可達(dá)區(qū)域,確定在環(huán)境中的相對(duì)位置,以及對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)判,從而為局部路徑規(guī)劃提供依據(jù)[6]??捎糜跈C(jī)器人環(huán)境感知的傳感器包括以下幾類(lèi)。 1)視覺(jué)

8、傳感器:具有信號(hào)探測(cè)范圍寬、目標(biāo)信息完整、獲得環(huán)境信息的速度快等優(yōu)勢(shì),在機(jī)器人導(dǎo)航中獲得了廣泛應(yīng)用??梢?jiàn)光成像方式可用于白天氣象條件良好情況下,識(shí)別環(huán)境中的道路分界、地形特征、障礙物等;紅外成像方式可用于惡劣氣象條件、夜間光照較差等環(huán)境,以及預(yù)警環(huán)境中的行人、車(chē)輛、動(dòng)物等熱目標(biāo)。由于視覺(jué)信息本身不攜帶距離信息,為了從圖像中獲得距離等度量信息,立體視覺(jué)是通常采用的方案。 2)激光雷達(dá):具有探測(cè)距離遠(yuǎn)(幾十米,甚至上百米)、測(cè)量精度高,可進(jìn)行線掃描和面掃描等特點(diǎn),廣泛應(yīng)用于機(jī)器人防撞和環(huán)境建模。線掃描激光雷達(dá)只能得到環(huán)境的二維模型,面掃描激光雷達(dá)可以得到環(huán)境的三維模型。

9、 3)毫米波雷達(dá):工作在毫米波段,工作頻率通常在30~300GHz。毫米波雷達(dá)掃描可用于防撞。相比于視覺(jué)傳感器、激光雷達(dá),毫米波穿透霧、煙、灰塵的能力強(qiáng),具有全天候、全天時(shí)的特點(diǎn)。 4)紅外測(cè)距傳感器:波長(zhǎng)大約在幾百nm范圍內(nèi)。不受電磁波的干擾,非噪聲源,可實(shí)現(xiàn)非接觸性快速測(cè)量,價(jià)格低廉。物體顏色、方向、周?chē)饩€會(huì)導(dǎo)致測(cè)量誤差,測(cè)距范圍較近,一般在3m左右。 5)超聲波測(cè)距傳感器:頻率在2000Hz以上的機(jī)械振動(dòng)波,傳播具有一定的方向性,價(jià)格較低。比紅外傳感器精確,但易發(fā)生鏡面反射導(dǎo)致測(cè)距出錯(cuò),波束角較大,反射目標(biāo)點(diǎn)的準(zhǔn)確方位難以確定。上述各類(lèi)傳感器在移動(dòng)機(jī)

10、器人環(huán)境感知和建模中發(fā)揮著不同的作用。其中超聲波、紅外測(cè)距傳感器由于測(cè)量精度有限,一般只用于障礙物檢測(cè),而不用于環(huán)境特征識(shí)別與建模。毫米波雷達(dá)主要用于無(wú)人駕駛或輔助駕駛的防撞報(bào)警。視覺(jué)傳感器和激光雷達(dá)是移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境感知和建模的最常用傳感器,表1對(duì)兩類(lèi)傳感器感知信息內(nèi)容和常用感知算法進(jìn)行了歸納總結(jié)[7-13]。由于各類(lèi)傳感器工作機(jī)理、作用范圍、適用環(huán)境不同,感知信息的種類(lèi)和能力也不盡相同。通常一個(gè)機(jī)器人需配備多種傳感器,采用多信息融合技術(shù)綜合利用多傳感器信息,消除冗余,并加以互補(bǔ),從而提高對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)性,使機(jī)器人能夠獲取更完備的環(huán)境信息。根據(jù)環(huán)境模型的形式可以將環(huán)境建模分為基于概率格、幾何

11、信息、拓?fù)湫畔ⅰ⑷S環(huán)境信息的環(huán)境建模。根據(jù)環(huán)境模型的坐標(biāo)系,可以將其分為局部建模和全局環(huán)境建模。在環(huán)境建模技術(shù)方面,依次出現(xiàn)了基于傳感器的單元分解建模技術(shù)、幾何建模技術(shù)、拓?fù)浣<夹g(shù),自1990年以來(lái),概率技術(shù)在環(huán)境建模領(lǐng)域逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位,包括擴(kuò)展Kalman濾波(EKF)、極大似然估計(jì)法(MLE)。在復(fù)雜未知環(huán)境中,由于先驗(yàn)知識(shí)的匱乏和環(huán)境的不確定性,使得并發(fā)環(huán)境建模與定位方法成為研究熱點(diǎn),但推廣到工程應(yīng)用,還需要在實(shí)時(shí)性、魯棒性和準(zhǔn)確性三個(gè)方面取得突破[14]。 2.2定位移動(dòng) 機(jī)器人必須具有定位的能力,其目的就是確定機(jī)器人在運(yùn)行環(huán)境中相對(duì)于世界坐標(biāo)系的

12、位置及航向。目前機(jī)器人定位方法分為以下幾類(lèi)[15-16]。 1)衛(wèi)星定位:在室外無(wú)遮時(shí),可以利用衛(wèi)星定位系統(tǒng)對(duì)機(jī)器人定位。但是在城市、隧道、室內(nèi)等環(huán)境下,因衛(wèi)星信號(hào)遮擋無(wú)法應(yīng)用??刹捎秒p天線衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲得航向,航向精度與基線長(zhǎng)度有關(guān)。 2)慣性定位:通過(guò)對(duì)固聯(lián)在載體上的三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀進(jìn)行積分,獲得載體實(shí)時(shí)、連續(xù)的位置、速度、姿態(tài)等信息,但慣性誤差經(jīng)過(guò)積分之后都會(huì)產(chǎn)生無(wú)限的累積,因此純慣性導(dǎo)航不適合長(zhǎng)時(shí)間的精確定位。 3)航位推算:通過(guò)車(chē)輪上安裝的光電編碼器對(duì)車(chē)輪轉(zhuǎn)動(dòng)圈數(shù)進(jìn)行記錄,來(lái)計(jì)算載體的位置和姿態(tài)。由于是一種增量式定位方法,定位誤

13、差會(huì)隨時(shí)間累計(jì)。對(duì)于非輪式機(jī)器人或是機(jī)器人行駛在崎嶇路面輪子存在打滑的情況,可采用視覺(jué)方法獲得里程信息。 4)電子地圖匹配:利用圖像處理技術(shù),將實(shí)時(shí)獲取的環(huán)境圖像與基準(zhǔn)圖進(jìn)行匹配,從而確定載體當(dāng)前的位置,匹配的特征可以為設(shè)定的路標(biāo)、特定的景象或是道路曲率。電子地圖匹配特別適用于對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間的定位誤差進(jìn)行校準(zhǔn)。以上定位方式中,慣性導(dǎo)航以及基于里程計(jì)的航位推算為相對(duì)定位方式,可以獲得連續(xù)的位置、姿態(tài)信息,但存在累積誤差;衛(wèi)星定位、電子地圖匹配等定位方式為絕對(duì)定位,可以獲得精確的位置信息,但難以獲得連續(xù)姿態(tài)信息。相對(duì)定位與絕對(duì)定位方式存在較強(qiáng)的互補(bǔ)性,通常采用將兩者結(jié)合的組合定

14、位方法。通常以相對(duì)定位為主導(dǎo)航方式,以衛(wèi)星、里程、地圖信息等為輔助手段,利用Kalman濾波等算法對(duì)各導(dǎo)航設(shè)備誤差進(jìn)行估計(jì),以減少組合后系統(tǒng)的導(dǎo)航誤差。 2.3路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃 則是導(dǎo)航研究的一個(gè)重要環(huán)節(jié)和課題。路徑規(guī)劃主要涉及的問(wèn)題包括[17-18]: 1)利用獲得的移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境信息建立較為合理的模型,再利用某種算法尋找一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的最優(yōu)或次優(yōu)的無(wú)碰撞路徑; 2)能夠處理環(huán)境模型中的不確定因素和路徑跟蹤中出現(xiàn)的誤差,使外界對(duì)機(jī)器人的影響降到最小; 3)利用已知信息來(lái)引導(dǎo)機(jī)器人動(dòng)作,從而得到相對(duì)更優(yōu)的

15、行為策略。根據(jù)機(jī)器人掌握環(huán)境信息的程度不同,可分為兩種類(lèi)型:一個(gè)是基于環(huán)境先驗(yàn)信息已知的全局路徑規(guī)劃;另一個(gè)是基于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃,后者環(huán)境是未知或部分未知的,即障礙物的尺寸、形狀和位置等信息必須通過(guò)傳感器獲取。全局路徑規(guī)劃方法通常包括:自由空間法、可視圖法、柵格法、拓?fù)浞ǖ?,各算法的原理及特點(diǎn)如表2所示。局部路徑規(guī)劃方法通常包括:人工勢(shì)能法、遺傳算法、模糊邏輯法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等,各算法的原理及特點(diǎn)如表3所示。 3智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展趨勢(shì) 1)從已知環(huán)境、結(jié)構(gòu)化環(huán)境導(dǎo)航向未知環(huán)境、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境導(dǎo)航發(fā)展 已知環(huán)境導(dǎo)航技術(shù)相對(duì)成熟,如工廠

16、、碼頭AGV,變電站巡檢機(jī)器人等,已有成熟產(chǎn)品投入使用。結(jié)構(gòu)化環(huán)境中,由于環(huán)境要素已知且規(guī)則,其環(huán)境建模、定位較為簡(jiǎn)單,自主導(dǎo)航易于實(shí)現(xiàn)。在未知環(huán)境中或非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中,由于先驗(yàn)知識(shí)缺乏或是環(huán)境要素難以辨識(shí),而感知信息不完備或環(huán)境存在干擾,機(jī)器人環(huán)境建模和定位存在困難,自主導(dǎo)航難度較大。外星探測(cè)機(jī)器人、軍用機(jī)器人均涉及未知、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境導(dǎo)航,相關(guān)研究成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。SLAM被認(rèn)為是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的有效途徑。 2)新技術(shù)、新產(chǎn)品的出現(xiàn)為機(jī)器人導(dǎo)航提供了新的解決途徑 一些新技術(shù)、新產(chǎn)品可能源于其他領(lǐng)域,但為機(jī)器人導(dǎo)航控制提供了新的解決方法,值得關(guān)注。例如圍繞個(gè)人

17、移動(dòng)終端的室內(nèi)定位技術(shù)方興未艾,基于Wi-Fi、藍(lán)牙、ZigBee、超寬帶的多種方案趨于成熟,并投入市場(chǎng)應(yīng)用。將這些技術(shù)與機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)相結(jié)合,為機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航開(kāi)辟了新思路。微軟的Kinect體感游戲機(jī)可進(jìn)行圖像編碼并主動(dòng)投射近紅外光譜,已成為機(jī)器人室內(nèi)導(dǎo)航的新裝備,用以替代昂貴的激光雷達(dá)進(jìn)行環(huán)境建模和定位。 4結(jié)論 當(dāng)機(jī)器人走出限定的范圍,走向更廣闊的空間時(shí),導(dǎo)航成為制約機(jī)器人在更大范圍內(nèi)推廣應(yīng)用的瓶頸技術(shù),也是智能移動(dòng)機(jī)器人真正實(shí)現(xiàn)自主控制的關(guān)鍵技術(shù)。環(huán)境建模、定位與路徑規(guī)劃是智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的基本問(wèn)題,相關(guān)的理論研究自20世紀(jì)70~80年代以來(lái)已較為完備

18、。隨著科技的進(jìn)步,新技術(shù)、新產(chǎn)品的出現(xiàn)為機(jī)器人導(dǎo)航提供了更多解決方案,為自主移動(dòng)機(jī)器人走向工程應(yīng)用創(chuàng)造了條件。 參考文獻(xiàn): [1]徐驍,趙永康,廖超,等.一種基于RFID的AGV電磁導(dǎo)引新方式[J].物流技術(shù),2011,30(1):138-141. [2]龍水軍,汪焰恩,魏生民,等.基于彩色軌跡引導(dǎo)的AGV視覺(jué)導(dǎo)航方案研究[J].工具技術(shù),2014,48(1):74-77. [6]于金霞,王璐,蔡自興.未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2011. [7]王燕清,陳德運(yùn),石朝俠.基于單目視覺(jué)

19、的非結(jié)構(gòu)化道路檢測(cè)與跟蹤[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào),2011,32(3):334-339. [8]史曉鵬,何為,韓力群.采用Hough變換的道路邊界檢測(cè)算法[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2012,7(1):81-85. [9]楊象軍,項(xiàng)志宇,劉濟(jì)林.基于四線激光雷達(dá)的校園道路的檢測(cè)與跟蹤[J].傳感器與微系統(tǒng),2013,32(9):134-138. [12]谷明琴,蔡自興,何芬芬.形狀標(biāo)記圖和Gabor小波的交通標(biāo)志識(shí)別[J].智能系統(tǒng)學(xué)報(bào),2011,6(6):526-530. [13]李新,禹翼.基于SIFT算法的交通標(biāo)志識(shí)別[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2012,34(5):10-12. [14]戈英民,劉丁.動(dòng)態(tài)環(huán)境下基于路徑規(guī)劃的機(jī)器人同步定位與地圖構(gòu)建[J].機(jī)器人,2010,32(1):83-90. [15]陶敏,陳新,孫振平.移動(dòng)機(jī)器人定位技術(shù)[J].火力與指揮控制,2010,35(7):169-172. [17]蔡自興,賀漢根,陳虹,等.未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2009. [18]郭小勤.未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人遍歷路徑規(guī)劃[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2010,31(1):172-174.62

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