檢索結果:共6筆資料 檢索策略: "路徑規劃".ckeyword (精準) and cadvisor.raw="徐勝均"
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本論文提出自我學習蟻群演算法的觀念,並應用於機器人最佳路徑規劃。本方法包含局部費洛蒙更新、螞蟻歸巢法與自我學習費洛蒙更新機制;自我學習費洛蒙更新機制包含了階段式費洛蒙更新機制與自我學習階段選擇機制。…
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最佳化路徑規劃是移動機器人研究重要議題之一。它是指在擁有障礙物的空間環境下,搜尋出一條從起點至目標點的較佳運動路徑,讓移動機器人不能與障礙物有任何碰撞,使之能安全通過,且為最短路徑。而本研究採用粒子…
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本論文探討以蟻群演算法(Ant Colony Optimization, ACO)和增強型蟻群演算法(Enhanced Ant Colony Optimization, EACO)對行動機器人做三維…
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本研究基於粒子群演算法(PSO)與自我學習粒子群演算法(SLPSO)探討具有不同速度限制的機器人最佳路徑規劃。 粒子群演算法已被示為一個解決最佳化問題的有效演算法,文獻回顧顯示大多數的粒子群演算法其…
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本研究基於計算智慧與多重感測技術進行自主移動機器人的控制與導航,提出了一個整合性架構,包括:(1)路徑追蹤的控制器設計、(2)路徑規劃的演算法、(3)感測器數據融合和(4)同時定位與地圖建構(Sim…
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本論文採用基因演算法與免疫基因演算法,來探討機器人自主性移動之路徑規劃,使其能閃避障礙物且選擇最佳路徑使其在最短時間抵達終點。 地圖模型設計兩種大小情況來討論,包含了四種不同的地形變化,經過…