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公开(公告)号：CN104298858A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410484603.3
申请日：2014-09-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种RoboCup救援平台中基于聚类和凸包的地图划分方法，属于机器人仿真技术领域，针对RoboCup机器人救援智能体仿真平台中机器人的感知信息具有局部性、相对性、不准确特点，详细阐述了智能体行动前和行动中对地图信息的认知方法，包括对地图建筑按距离采用K均值进行聚类划分和对燃烧建筑群进行动态凸集识别，获得对动态变化对象的状态估计，从而使智能体对灾难环境的认知接近真实环境，为智能体的上层行为决策提供有力支持。
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公开(公告)号：CN104317293B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410482748.X
申请日：2014-09-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了一种改进蚁群算法的城市救援智能体动态路径规划方法，属于机器人仿真技术领域，针对机器人救援仿真中动态变化环境的路径规划问题，对经典蚁群算法进行改进，引入目标优势度，修改蚂蚁的状态转移概率的计算方法，信息素的更新规则，适应救援环境中道路情况未知且动态变化、救援智能体任务复杂、路径规划需求要求不一致情形，使得救援机器人能够根据自身的任务属性搜索到较优路径。本发明的改进蚁群算法与经典蚁群算法比较，具有有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN104317293A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410482748.X
申请日：2014-09-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了一种改进蚁群算法的城市救援智能体动态路径规划方法，属于机器人仿真技术领域，针对机器人救援仿真中动态变化环境的路径规划问题，对经典蚁群算法进行改进，引入目标优势度，修改蚂蚁的状态转移概率的计算方法，信息素的更新规则，适应救援环境中道路情况未知且动态变化、救援智能体任务复杂、路径规划需求要求不一致情形，使得救援机器人能够根据自身的任务属性搜索到较优路径。本发明的改进蚁群算法与经典蚁群算法比较，具有有效性和可靠性。
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