导读:本文包含了未知动态环境论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:未知环境,移动机器人,避障,自适应阈值
未知动态环境论文文献综述
江超,邢科新,林叶贵,张兴盛,张贵军[1]（2019）在《未知环境下移动机器人静态与动态实时避障方法研究》一文中研究指出本文研究了场景地图未知的情况下,移动机器人运行至目标点过程中遇到的障碍物问题。针对移动机器人移动过程中遇到的静态障碍物的情况,本文提出一种自适应阈值的前沿目标点选取方法,得到局部目标点,从而有效地避开障碍物。针对移动机器人运动过程中遇到的动态障碍物的情况,首先,通过K-mean聚类方法对激光雷达采集的障碍物信息进行聚类;其次,根据聚类得到的障碍物位置信息,采用最小二乘法拟合障碍物的运动学模型,并确定障碍物的运动速度与方向;再次,根据机器人的运动学模型与障碍物的运动学模型预测机器人与障碍物的碰撞情况;然后,考虑威胁距离和机器人自身尺寸对避障效果的影响,提出了一种改进的相对坐标系下的移动机器人避障策略。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性和可行性。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年10期）
李凤玲,陈珊,范兴江,刘源[2]（2019）在《基于萤火虫算法动态未知环境的路径规划》一文中研究指出为实现移动机器人在未知动态环境中自适应导航,该文提出一种基于萤火虫算法的移动机器人路径规划方法。采用单目相机与图像处理技术检测障碍物大小与方位等信息,并通过小孔成像原理测量机器人与障碍物距离;设计萤火虫算法的适应度函数,让机器人在避开障碍物的同时,考虑到达目标点的最短路径。利用Matlab平台建立仿真环境,验证了萤火虫算法在动态未知环境中路径规划的有效性;并将该算法嵌入树莓派移动机器人系统,实验结果表明,该方法可有效地在动态未知环境中规划出较优路径并避让障碍物。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2019年06期）
李娟,张建新,杨莉娟,严浙平[3]（2019）在《未知环境下UUV动态目标跟踪导引方法》一文中研究指出针对未知动态环境下无人水下航行器(UUV)对随机动态目标的跟踪问题,提出了一种跟踪与避碰切换导引策略。在建立目标与UUV、障碍物与UUV相对运动学关系的基础上,考虑UUV运动控制中航速和航向角速度的饱和约束条件,以UUV航行安全性和跟踪精度为目标,利用李雅普诺夫方法完成了基于视线导引切换的动态目标跟踪与避碰策略设计。对所设计的导引方法进行了仿真试验,实现了在静态障碍物和动态障碍物2种状态下对运动目标的跟踪且满足跟踪精度的要求,验证了所提出的跟踪与避碰切换导引策略的有效性。(本文来源于《水下无人系统学报》期刊2019年03期）
刘新宇,谭力铭,杨春曦,翟持[4]（2019）在《未知环境下的蚁群-聚类自适应动态路径规划》一文中研究指出针对用于动态环境中的机器人路径规划的蚁群算法存在收敛速度慢,路径累计转折角大,对环境变化适应性低等问题,提出了一种未知环境下的蚁群-聚类自适应动态路径规划方法。依据聚类算法对环境复杂程度的准确判别自动改变寻优半径,达到充分利用机器人有限的计算能力,提高收敛速度的目的;通过识别对角障碍,生成虚拟障碍,确保规划的路径不穿过对角障碍;通过平滑机制对搜索的动态路径做平滑优化处理,有效降低了路径长度,减少了累计转折角。仿真结果表明,提出的算法能够根据障碍的复杂程度自动选择合适的搜索半径,完成路径的动态规划,体现出良好的环境适应能力和较好的综合路径优化性能。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2019年05期）
崔宝侠,宋佳瑞[5]（2018）在《未知环境下机器人避障及动态目标追踪》一文中研究指出针对传统人工势场法在避障及其动态目标追踪过程中产生的机器人陷入局部极小值点、无法到达目标、避障追踪路径产生震荡等问题,对传统人工势场法的引力公式和斥力分力方向进行了重新定义.在引力公式中加入速度差与加速度差因子,将斥力分力方向重新定义为与引力方向夹角不大于90°的方向,并且将该优化思想与现有的改进人工势场法进行了对比分析.结果表明,该算法可行且提高了机器人避障和动态目标追踪的灵活性以及对恶劣环境的适应能力.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2018年03期）
崔宝侠,周钰雨,段勇[6]（2016）在《机器人在未知环境条件下的动态避障》一文中研究指出为了使机器人在工作过程中顺利的躲避行进途中的各类障碍物,采用人工势场法作为机器人的避障算法并针对传统人工势场法存在的目标不可达的问题进行了详细的分析.在传统人工势场法斥力函数中引入机器人与目标点的距离关系作为其中的因子,分别重新定义了势能函数中的斥力和引力,从而得到了新的势能函数,成功地解决了目标不可达的问题.基于Matlab平台的仿真结果表明,本方法控制的机器人能够较出色地躲避大小不一的障碍,最终到达指定位置.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2016年06期）
曹清云,倪建军,王康,吴榴迎[7]（2016）在《一种改进的未知动态环境下机器人混合路径规划方法》一文中研究指出动态未知环境下的机器人路径规划是机器人导航领域的重要课题之一,采用传统的方法求解并不理想。针对这个问题,提出一种改进的机器人混合路径规划方法。首先利用改进的文化基因算法规划出较优的全局路径,指引机器人沿着全局路径行走,然后根据传感器探测到的局部环境信息,利用Morphin算法进行局部路径实时规划,使机器人有效地躲避动态障碍物。仿真实验表明,该算法在未知动态路径规划中具有良好的效果。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2016年04期）
杨盛毅,柳阳阳,杨伟力[8]（2016）在《一种未知环境下的局部动态概率路线图法》一文中研究指出针对未知环境中空中机器人路径规划问题,提出了一种适用于静态未知环境的路径规划方法。该方法在概率路线图法基础上,重新设计了在线重规划阶段,使得空中机器人不需更新整个规划空间,而是借助传感器感知环境信息,重构局部路线图,从而达到避障的目的。该方法可在规划空间中搜索出一条光滑的且能有效避开障碍物的可行路径。仿真结果表明,该方法复杂度低、实时性好,能快速规划出静态未知环境下空中机器人的可行路径。(本文来源于《航空科学技术》期刊2016年04期）
张红强,章兢,周少武,欧阳普仁,吴亮红[9]（2015）在《未知动态复杂环境下群机器人协同多层围捕》一文中研究指出针对未知动态复杂环境下非完整移动群机器人多层围捕,提出了一种基于简化虚拟受力模型的多层协同自组织围捕方法。首先设计了未知杂乱环境下目标的运动模型,然后通过对杂乱环境下围捕行为的研究,构建了简化虚拟受力模型。基于此受力模型,提出了个体循障和多层协同围捕运动控制方法,该方法只需目标和两最近邻位置信息,计算简单,易于实现。最后证明了系统的稳定性,并获得了参数设置范围。不同情况下的仿真验证及对比结果表明,所提的多层协同围捕方法可使群机器人在未知复杂环境下保持较好的多层协同围捕队形,并具有良好的避障性、高扩展性和灵活性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2015年17期）
傅晓霞[10]（2015）在《智能机器人在动态未知环境中的路径规划方法探寻》一文中研究指出目前,智能机器人面对动态未知环境的避障及路径优化问题仍存在一定困难,而恰恰这方面的应用研究更具有实用价值,如灾难搜索营救、安保巡逻、家政服务、导游迎宾、餐饮服务等都要求机器人能够进行环境探测分析、主动避障和路径规划的能力。本文作者将强化学习的思想用于移动机器人在动态未知环境的路径规划中,结合改进的学习算法,实现机器人对运动障碍物的有效躲避,并通过仿真实验证实了该策略和算法的有效性。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2015年12期）
未知动态环境论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为实现移动机器人在未知动态环境中自适应导航,该文提出一种基于萤火虫算法的移动机器人路径规划方法。采用单目相机与图像处理技术检测障碍物大小与方位等信息,并通过小孔成像原理测量机器人与障碍物距离;设计萤火虫算法的适应度函数,让机器人在避开障碍物的同时,考虑到达目标点的最短路径。利用Matlab平台建立仿真环境,验证了萤火虫算法在动态未知环境中路径规划的有效性;并将该算法嵌入树莓派移动机器人系统,实验结果表明,该方法可有效地在动态未知环境中规划出较优路径并避让障碍物。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
未知动态环境论文参考文献
[1].江超,邢科新,林叶贵,张兴盛,张贵军.未知环境下移动机器人静态与动态实时避障方法研究[J].高技术通讯.2019
[2].李凤玲,陈珊,范兴江,刘源.基于萤火虫算法动态未知环境的路径规划[J].自动化与仪表.2019
[3].李娟,张建新,杨莉娟,严浙平.未知环境下UUV动态目标跟踪导引方法[J].水下无人系统学报.2019
[4].刘新宇,谭力铭,杨春曦,翟持.未知环境下的蚁群-聚类自适应动态路径规划[J].计算机科学与探索.2019
[5].崔宝侠,宋佳瑞.未知环境下机器人避障及动态目标追踪[J].沈阳工业大学学报.2018
[6].崔宝侠,周钰雨,段勇.机器人在未知环境条件下的动态避障[J].沈阳工业大学学报.2016
[7].曹清云,倪建军,王康,吴榴迎.一种改进的未知动态环境下机器人混合路径规划方法[J].计算机与现代化.2016
[8].杨盛毅,柳阳阳,杨伟力.一种未知环境下的局部动态概率路线图法[J].航空科学技术.2016
[9].张红强,章兢,周少武,欧阳普仁,吴亮红.未知动态复杂环境下群机器人协同多层围捕[J].电工技术学报.2015
[10].傅晓霞.智能机器人在动态未知环境中的路径规划方法探寻[J].电子技术与软件工程.2015