1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà

68 107 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Nghiên Cứu Các Thuật Toán Tìm Đường Bao Phủ Động Cho Robot Di Động Trong Nhà
Tác giả Đặng Thành Nam
Người hướng dẫn TS. Ngô Lam Trung
Trường học Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành Công Nghệ Thông Tin
Thể loại Luận Văn Thạc Sĩ Kỹ Thuật
Năm xuất bản 2016
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 68
Dung lượng 2,18 MB

Nội dung

Ngày đăng: 24/05/2022, 12:35

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[20]. Hoang Huu Viet, Viet-Hung Dang, Md Nasir Uddin Laskar, and TaeChoong Chung, "BA*: An Online Complete Coverage Algorithm for Cleaning Robots", Applied Intelligence, ISSN: 0924-669X (SCI), vol. 39, no.2, pp. 217-235, 2013 Sách, tạp chí
Tiêu đề: BA*: An Online Complete Coverage Algorithm for Cleaning Robots
[21]. Hoang Huu Viet, Sang Hyeok An, and TaeChoong Chung, “Dyna-Q based Vector Direction for Path Planning Problem of Autonomous Mobile Robots in Unknown Environments”, Advanced Robotics, ISSN: 0169-1864 (SCIE), vol. 27, no. 3, pp. 159-173, Mar. 2013 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Dyna-Q based Vector Direction for Path Planning Problem of Autonomous Mobile Robots in Unknown Environments
[22]. Hoang Huu Viet, SeungYoon Choi, and TaeChoong Chung, “Dyna-QUF: Dyna-Q based Univector Field Navigation for Autonomous Mobile Robots in Unknown Environments,” Journal of Central South University, ISSN: 2095-2899 (SCIE), vol.20, no.5, pp. 1178-1188, 2013 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Dyna-QUF: Dyna-Q based Univector Field Navigation for Autonomous Mobile Robots in Unknown Environments
[23]. Md Nasir Uddin Laskar, Hoang Huu Viet, and TaeChoong Chung, “EKF and K-means to Generate Optimized Paths of a Mobile Robot,” International Journal of Control and Automation, ISSN: 2005-4297, vol. 6, no. 2, pp. 53-64, Apr. 2013 Sách, tạp chí
Tiêu đề: EKF and K-means to Generate Optimized Paths of a Mobile Robot
[9] M. Bosse, N. Nourani-Vatani, J. Roberts, Coverage algorithms for an underactuated car-like vehicle in an uncertain environment, in: Proc. IEEE Int.Robotics and Automation Conf., 2007, pp. 698–703 Khác
[10] M. Ollis, A. Stentz, First results in vision-based crop line tracking, in: Proc.Conf. IEEE Int. Robotics and Automation, Vol. 1, 1996, pp. 951–956 Khác
[11] M. Ollis, A. Stentz, Vision-based perception for an automated harvester, in: Proc. IEEE/RSJ Int. Intelligent Robots and Systems IROS’97. Conf., Vol. 3, 1997, pp. 1838–1844 Khác
[12] M. Farsi, K. Ratcliff, J.P. Johnson, C.R. Allen, K.Z. Karam, R. Pawson, Robot control system for window cleaning, in: Proc. American Control Conf., Vol.1, 1994, pp. 994–995 Khác
[13] Tae-Kyeong Lee, Sang-Hoon Baek, Young-Ho Choi, Se-Young Oh, Smooth coverage path planning and control of mobile robots based on high-resolution grid map representation, Robotics and Autonomous Systems, Volume 59, Issue 10, October 2011, Pages 801-812 Khác
[14] Choset, H. (2001). Coverage for robotics a survey of recent results. Annals of Mathematics and Articial Intelligence, Vol. 31, pp. 113-126 Khác
[15] Choset, H., Acar, E., Rizzi, A. A., and Luntz, J., Exact cellular decompositions in terms of critical points of Morse functions. In Proc. IEEE Int.Conf. Robotics and Automation ICRA ’00, volume 3, pages 2270–2277 Khác
[16] Yan Li, Hai Chen, Meng Joo Er, Xinmin Wang, Coverage path planning for UAVs based on enhanced exact cellular decomposition , Mechatronics, Volume 21, Issue 5, August 2011, Pages 876-885 Khác
[17] P. Olivieri, L. Birglen, X. Maldague, I. Mantegh, Coverage path planning for eddy current inspection on complex aeronautical parts, Robotics and Computer- Integrated Manufacturing, Volume 30, Issue 3, June 2014, Pages 305-314 Khác
[18] Yang SX, Luo C (2004) A neural network approach to complete coverage path planning. IEEE Trans Syst Man Cybern, Part B, Cybern 34(1):718–724 Khác
[19] Luo C, Yang SX (2008) A bioinspired neural network for real-time concurrent map building and complete coverage robot navigation in unknown environments. IEEE Trans Neural Netw 19(1):1279–1298 Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1: Một ứng dụng thực tế của robot dịch vụ - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 1 Một ứng dụng thực tế của robot dịch vụ (Trang 12)
Hình 2: Bao phủ một cell hình chữ nhật bằng thao tác di chuyển díc-dắc - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 2 Bao phủ một cell hình chữ nhật bằng thao tác di chuyển díc-dắc (Trang 17)
Hình 3: Ví dụ về thuật toán phân chia hình thang - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 3 Ví dụ về thuật toán phân chia hình thang (Trang 18)
Hình 4: Ví dụ về thuật toán phân chia boustrophedon - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 4 Ví dụ về thuật toán phân chia boustrophedon (Trang 19)
Hình 5: Ví dụ về thuật toán BA* - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 5 Ví dụ về thuật toán BA* (Trang 20)
Hình 6: Ví dụ về grid map với hai chướng ngại vật - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 6 Ví dụ về grid map với hai chướng ngại vật (Trang 21)
Hình 7: Phân chia cell trong thuật toán cây bao trùm - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 7 Phân chia cell trong thuật toán cây bao trùm (Trang 22)
Hình 8: Đường bao phủ của robot khi áp dụng thuật toán Spiral – STC - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 8 Đường bao phủ của robot khi áp dụng thuật toán Spiral – STC (Trang 23)
Hình 9: Gán cá cô bằng cách lan truyền bước sóng với ô bắt đầu (S) và ô đích (G). - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 9 Gán cá cô bằng cách lan truyền bước sóng với ô bắt đầu (S) và ô đích (G) (Trang 24)
Hình 10: Kế hoạch bao phủ sửdụng biến đổi khoảng cách với thuật toán wavefront - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 10 Kế hoạch bao phủ sửdụng biến đổi khoảng cách với thuật toán wavefront (Trang 25)
Hình 11: 5 robot thực hiện bao phủ một cell theo giải thuật phân chia đường cày sử dụng đa robot - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 11 5 robot thực hiện bao phủ một cell theo giải thuật phân chia đường cày sử dụng đa robot (Trang 26)
Hình 12: Mặt nạ chi phí an toàn của bản đồ lưới chiếm dụng có trọng số - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 12 Mặt nạ chi phí an toàn của bản đồ lưới chiếm dụng có trọng số (Trang 28)
Hình 13: Mô phỏng đồ thị giải thuật A* - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 13 Mô phỏng đồ thị giải thuật A* (Trang 30)
Hình 14: Cây tìm kiếm tương ứng với đồ thị trên - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 14 Cây tìm kiếm tương ứng với đồ thị trên (Trang 31)
Hình 15: Quá trình thực hiện tìm kiếm D* từ điể mS đế nG - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 15 Quá trình thực hiện tìm kiếm D* từ điể mS đế nG (Trang 32)
Hình 16: Đường đi bao phủ từ S đế nG hoàn thành bởi thuật toán PT - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 16 Đường đi bao phủ từ S đế nG hoàn thành bởi thuật toán PT (Trang 33)
Hình 17: Bước đi ban đầu của thuật toán CCD* - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 17 Bước đi ban đầu của thuật toán CCD* (Trang 35)
3.4.1. Trƣờng hợp robot bao phủ hoàn toàn: - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
3.4.1. Trƣờng hợp robot bao phủ hoàn toàn: (Trang 40)
Hình 18: Thuật toán bao phủ hoàn toàn - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 18 Thuật toán bao phủ hoàn toàn (Trang 40)
Hình 19: Trường hợp thuật toán không bao phủ hoàn toàn - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 19 Trường hợp thuật toán không bao phủ hoàn toàn (Trang 41)
3.4.3. Cải tiến thuật toán: - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
3.4.3. Cải tiến thuật toán: (Trang 41)
Hình 20: Cải tiến thuật toán để thoát khỏi đường cụt và bao phủ hoàn toàn. - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 20 Cải tiến thuật toán để thoát khỏi đường cụt và bao phủ hoàn toàn (Trang 42)
Hình 21: Cấu trúc chương trình - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 21 Cấu trúc chương trình (Trang 51)
Hình 22: Áp dụng giải thuật CCD* trên Gazebo. - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 22 Áp dụng giải thuật CCD* trên Gazebo (Trang 58)
Hình 23: Đường đi của robot áp dụng giải thuật CCD* trên Gazebo. - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 23 Đường đi của robot áp dụng giải thuật CCD* trên Gazebo (Trang 59)
Hình 24: Robot Kobuki - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 24 Robot Kobuki (Trang 60)
Hình 25: Cảm biến laser Hokyuo - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 25 Cảm biến laser Hokyuo (Trang 61)
Hình 26: Áp dụng giải thuật CCD* cho robot Kobuki. - Nghiên cứu các thuật toán tìm đường bao phủ động cho robot di động trong nhà
Hình 26 Áp dụng giải thuật CCD* cho robot Kobuki (Trang 64)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

Bản đồ chiếm dụng và sự biểu diễn robot Cây tìm kiếm tương ứng với đồ thị trên Thuật toán CCD*

Trình bày và cải tiến thuật toán:

Cải tiến thuật toán: Giới thiệu về Gazebo

Áp dụng giải thuật CCD* cho robot Kobuki

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w