早在20世纪60年代,斯坦福大学研究所研究出的自主移动机器人Shakey可以在复杂环境下进行对象识别、自主推理、路径规划及控制等功能;70年代随着计算机技术与传感器技术的发展与应用,移动人机器人的研究出现了新高潮;进入90年代后,随着技术的迅猛发展,智能移动机器人向实用化、系列化、实时化迈进. 已知环境下,现有的很多方法都能进行路径规划使机器人达到无碰撞到达目的点;其中在搜寻最优路径的算法上,全局路径规划依据搜索算法分类,主要包括图搜索类算法、随机采样类算法、智能算法等;在图搜索类算法中,我们常见的有Dijkstra算法、 A * 算法、 遗传算法等. 未知环境下也提出了例如栅格法、改进的蚁群算法、基于向量机的等多种研究方法。

基于以上问题,本文提出了基于自动路径调整的直线偏离度算法,解决了现有的图搜索类算法中对于复杂环境下的计算时间复杂度高的问题和在已知环境中移动机器人的全局路径规划问题,有效的提高了移动机器人的工作效率和实时性。 “基于直线偏离度方法的智能体路径规划策略研究”属于人工智能研究领域，该领域的移动机器人技术已经融入到人们生活的各个部分，比如物流配送、医学手术、影视拍摄与制作等,因此对移动机器人的研究越来越普遍,而移动机器人的路径规划是其研究中的一个重点热门问题,移动机器人的路径规划是指在具有障碍物的环境中寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径,也是机器人智能化的体现。

已完成机器人底层编程的模型建立问题。主要采用了以Kinect传感器传输数据为基础，结合其不同类型的深度信息，同时加以其他相关算法初步实现机器人的定位导航以及手势识别功能的理论解决方案，控制系统的不确定性，增强移动智能体的抗干扰能力。在交通拥堵的识别和预测模型基础上，研究了机器人的避障算法，机器人对摄像机拍摄和捕捉到的画面进行实时分析和处理，以检测附近是否有障碍物并进行路径规划。在交通拥堵的识别和预测模型基础上，研究了机器人的避障算法，并进行路径规划，以实现在现实道路上的清扫、抢险救援、货物运输等功能。针对视觉采集、障碍物检测和避障决策问题，在真实路网中，进行大规模的机器人避障测试。

入选“中西部基础能力建设工程”高校、国家“特色重点学科项目”建设高校、教育部“卓越工程师教育培养计划高校”、教育部“国家大学生创新性实验计划”实施高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、国家级新工科研究与实践项目、黑龙江省国内“双一流”建设高校、黑龙江省首批高等学校课程思政建设示范高校，为CDIO工程教育联盟成员。

“基于直线偏离度方法的智能体路径规划策略研究”属于人工智能研究领域，该领域的移动机器人技术已经融入到人们生活的各个部分，比如物流配送、医学手术、影视拍摄与制作等,因此对移动机器人的研究越来越普遍,而移动机器人的路径规划是其研究中的一个重点热门问题,移动机器人的路径规划是指在具有障碍物的环境中寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径,也是机器人智能化的体现，在智慧交通，智能城市的发展过程中，在交通拥堵的识别和预测模型基础上，机器人的避障算法和路径规划的研究，将实现在现实道路上的清扫、抢险救援、货物运输等功能。

本项目可以采用技术转让、技术合作等多种形式进行对接，欢迎有需求的企业单位联系洽谈。