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基于免疫遗传算法的多机器人环境探索  
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【英文篇名】 Multi-robot environment exploration based on immune genetic algorithm
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【作者】 段勇; 王宇; 喻祥尤;
【英文作者】 DUAN Yong; WANG Yu; YU Xiang-you; School of Information Science and Engineering; Shenyang University of Technology;
【作者单位】 沈阳工业大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 沈阳工业大学学报 , Journal of Shenyang University of Technology, 编辑部邮箱 2018年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 多机器人; 免疫遗传算法; 环境探索; 任务分配; 路径规划; 抗体浓度; 适应度; 最邻近算法;
【英文关键词】 multi-robot; immune genetic algorithm; environment exploration; task assignment; path planning; antibody concentration; fitness; nearest neighbors algorithm;
【摘要】 针对多机器人环境探索中的任务分配和路径规划问题,将环境中所有待探索的任务点根据短距离优先策略分配至个体机器人,利用改进的免疫遗传算法对机器人分配到的任务点进行优化探索,提出了带有初始任务点优化的路径规划方法,使机器人能够不重复并且高效地遍历工作环境中的所有探索点.通过建立多机器人仿真实验系统,随机产生环境中的任务点和机器人等数据信息,并在此条件下对本文方法进行实验验证.结果表明,本文方法能够有效地实现多机器人环境探索问题.
【英文摘要】 Aiming at the task allocation and path planning problems in the multi-robot environment exploration,the task points to be explored in the environment were allocated to the individual robot according to the short distance-prior strategy,and the task points assigned to the individual robot were optimized and explored with an improved immune genetic algorithm. A path planning method with the optimization of initial task points was proposed,which could make the robots traverse efficiently all exploration points...
【基金】 辽宁省自然科学基金资助项目(2015020010); 辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划项目(LR2015045)
【更新日期】 2018-07-23
【分类号】 TP242
【正文快照】 *本文已于2018-02-26 11∶26在中国知网优先数字出版.网络出版地址:http:∥kns.cnki.net/kcms/detail/21.1189.T.20180226.0919.040.html随着机器人技术的快速进步,机器人已经被广泛地应用在工业、军事、服务业以及危险环境等领域[1].移动机器人的环境探索任务可以看作是根据特

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