农业机器人路径规划与实时定位系统——基于数据挖掘技术
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摘要
首先介绍了数据挖掘技术的特点和优势,然后采用可视图建模方法建立了农业机器人作业环境模型,最后利用粒子滤波器算法实现了一套基于数据挖掘的农业机器人路径规划与实时定位系统。实验结果表明:农业机器人成功避开所有的障碍物,顺利地从起点到达了终点。从其移动路径和拐点来看,该系统优化效果明显,具有很强的避障、路径规划和定位能力。
It introduces the features and advantages of data mining technology, and establishes agricultural robot operating environment model by using visual graph modeling method. Finally it uses particle filter algorithm to achieve a set of data mining based on the agricultural robot path planning and real-time positioning system. The experimental results show that the agricultural robot successfully avoids all obstacles and smoothly reaches the terminal from the starting point. From the perspective of its mobile path and inflection point,the system has obvious effect of optimization and strong obstacle avoidance,path planning and location ability.
It introduces the features and advantages of data mining technology, and establishes agricultural robot operating environment model by using visual graph modeling method. Finally it uses particle filter algorithm to achieve a set of data mining based on the agricultural robot path planning and real-time positioning system. The experimental results show that the agricultural robot successfully avoids all obstacles and smoothly reaches the terminal from the starting point. From the perspective of its mobile path and inflection point,the system has obvious effect of optimization and strong obstacle avoidance,path planning and location ability.
引文
[1]朱景泉.服务机器人交互式地图构建与路径规划技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2017.
[2]宋博涵.基于超声波测距的室内移动机器人自主导航技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2017.
[3]唐惠康,郑宝林.基于SingalR和Web的采摘机器人远程编队控制研究[J].农机化研究,2017,39(3):237-241.
[4]尹国强.基于改进人工势场法的移动机器人路径规划研究[D].天津:天津理工大学,2017.
[5]陈鸿旭.室内移动机器人路径规划与定位研究[D].重庆:重庆邮电大学,2016.
[6]林清霖.基于智能算法的移动机器人路径规划应用研究[D].昆明:昆明理工大学,2016.
[7]林娜,郑亚男.基于出租车轨迹数据的路径规划方法[J].计算机应用与软件,2016,33(1):68-72.
[8]侯朋岐.移动机器人路径规划与二维地图构建研究[D].大连:大连海事大学,2016.
[9]卢路秋.基于模糊人工势场法的多移动机器人路径规划研究[D].天津:天津工业大学,2016.
[10]毛琪波,余震虹,王相淳.嵌入列维变异的混合动态粒子群算法[J].计算机工程与应用,2017,53(8):132-136,239.
[11]李敏,刘晨,谯志.云中心海量交通数据预处理技术概述与应用实例[J].公路交通技术,2015(5):102-106.
[12]姚二亮,张国良,汤文俊,等.基于粒子群优化的RaoBlackwellized粒子滤波SLAM算法[J].计算机应用,2014,34(S2):37-40.
[13]张琦.移动机器人的路径规划与定位技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2014.
[14]李国.基于立体视觉的同时定位与地图创建研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2014.
[15]熊菡.移动机器人全局路径规划及轨迹跟踪研究[D].武汉:武汉科技大学,2014.
[16]方群.多目标拆卸线平衡问题的改进粒子群算法研究[D].重庆:西南交通大学,2014.
[17]苏青.多机器人路径规划与协同避碰研究[D].南京:南京邮电大学,2014.
[18]胡继华,黄泽,邓俊,等.融合出租车驾驶经验的层次路径规划方法[J].交通运输系统工程与信息,2013,13(1):185-192.
[19]陈硕.基于多传感器信息融合的移动机器人路径规划研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2012.
[20]于国卿,汪自力,顾列亚.水闸安全监测数据挖掘中的数据预处理方法[J].南水北调与水利科技,2010,8(4):115-118.
[21]谷海红,齐名军,许少华.一种基于混沌优化机制的双粒子群优化算法[J].计算机应用与软件,2008(10):258-260.
[22]卢海曦,周百令.自适应联邦滤波器及其在组合导航系统中的应用[J].中国惯性技术学报,2007(6):678-681.
[23]刘关俊.基于粒子群算法的移动机器人路径规划研究[D].长沙:中南大学,2007.
[24]刘亮.自主移动机器人的路径规划与避碰研究[D].武汉:武汉理工大学,2007.
[25]李晓菲.数据预处理算法的研究与应用[D].重庆:西南交通大学,2006.
[2]宋博涵.基于超声波测距的室内移动机器人自主导航技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2017.
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[18]胡继华,黄泽,邓俊,等.融合出租车驾驶经验的层次路径规划方法[J].交通运输系统工程与信息,2013,13(1):185-192.
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