摘要：针对农业机器人在大棚中执行搬运任务时的高效率且尽可能沿地图中心行驶的需求,提出一种基于骨架提取和启发式算法的路径规划方法。首先设计了自适应阈值的地图骨架路径关键点提取步骤,用关键点指导启发式搜索树的构建。然后采用膨胀RS曲线代替直线进行树的生长,保证机器人的运动学约束和防碰撞,同时提出一种混合碰撞检测方法,进一步提高算法效率。最后设计关键点扩展步骤,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,简单地图下,本算法效率约是RRT*-Connect算法的5倍、Hybrid A*算法的7倍,复杂地图下约是RRT*-Connect算法的300倍、Hybrid A*算法的9倍,能够满足机器人的运动学约束。

摘要：针对未知环境下多无人车协同自主探索分配任务不合理、执行效率较低的问题,提出一种融合波前算法的分布式多无人车协同探索方法。首先,设计基于市场机制任务分配方法的先验判决函数,结合波前算法对边界点进行相似度最大化预处理,使边界导引点脱离局部最优,同时引入min-max评估函数对边界点进行评估;其次,通过波前算法对Dijkstra路径规划算法进行改进,使无人车移动轨迹更精确,减少路径拐点。最后,在多种仿真环境下将所提方法和文献[12]方法进行了实验对比,在环境全覆盖时,所提方法探索时长平均减少了35.69%;实验结果表明,所提方法可有效提升探索覆盖率,减少重复路径、缩短探索时间,提高了多无人车协同探索的效率。

摘要：Y2000-62151-3 0013635结构=Session 1:architecture[会,英]//Proceeding ofthe 7th Symposium on the Frontiers of Massively ParallelComputation(Frontiers’99).—3～34(PC)本部分收录3篇论文。题名为:大规模 SMP 群上的多维波前算法可缩扩性分析,SIMD 阵列设计的性能与成本评价系统和低成本多计算机网络开关的设计折衷。