动态网络中机器人信息的感知与搜索策略

• 作者: 苏剑波 高振东
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络机器人 机器人自主感知模型 信息感知 遗传算法
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 控制理论与实践
• 页码范围: 1398-1403,1407
• 页数: 7页
• 分类号: TP24
• 字数: 5471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2006.09.029

摘要

为建立一个机器人信息动态交互平台,提出机器人自主感知模型,动态建立机器人路径,并基于遗传算法优化多机器人路径.机器人自主感知模型通过抽象各种网络实体,对网络信息进行分类搜索,自主感知实时的网络传感信息,从而动态规划机器人路径.遗传算法优化用于解决多机器人的路径交叉问题,避免机器人工作空间的资源竞争.仿真和实验表明,机器人自主感知模型具有很强的扩展能力和合理的构架,突破了以往移动机器人仅仅使用自身传感器或网络固定传感器的局限,能够完成超过机器人视野范围的任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏剑波	上海交通大学自动化系智能机器人研究中心	73	1338	21.0	35.0
2	高振东	上海交通大学自动化系智能机器人研究中心	3	18	2.0	3.0