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蔡自兴, 刘娟, 涂春鸣
控制理论与应用,2002,19(4):493~499,-0001,():
-1年11月30日
如何提高机器人的自主性和适应性是目前人工智能领域的热点问题之一。传统的集中式规划设计方法难以满足这些性能要求,将进化机制引入自适应机器人的设计为解决这一问题开辟了新的思路。系统地介绍了进化机器人学的研究背景、主要内容和现状,将其与传统人工智能方法和基于行为的机器人学进行比较,探讨了该领域研究中有待解决的问题,并对今后工作进行了展望。
进化机器人学, 进化计算, 神经网络, 机器学习, 自适应, 突现, 自组织
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蔡自兴, 贺汉根, 陈虹
控制与决策,2002,17(4):385-390,-0001,():
-1年11月30日
未知环境中移动机器人导航控制理论和方法是机器人学和智能控制的一个重要研究领域。综述了该领域研究的主要内容及其发展动态,分析了与导航控制有关的机器学习方法的研究现状,指出了存在的不足和有待进一步研究的问题,并提出了一些解决思路。
移动机器人, 未知环境, 导航控制
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蔡自兴, 贺汉根
自动化学报,2002,28(S):142~150,-0001,():
-1年11月30日
提出建立智能科学及其体系问题,阐述了智能科学学科体系的基本框架,归纳了智能科学研究对象的一般特征,分析了当前智能科学研究的若干重要课题涉及计算智能、集成智能、分布式智能和多艾真体系统、机器学习与知识发现、人工生命、智能控制、智能机器人,以及量子信息处理等,探讨了工业化、信息化、智能化与自动化的关系,并在最后强调指出发展智能科学对创造知识产权、应对入世挑战和增强国家实力具有重大意义。
智能科学,, 学科体系,, 智能化,, 知识产权,, 艾真体
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【期刊论文】基于功能行为集成的自主式移动机器人进化控制体系结构*
蔡自兴, 周翔, 李枚毅, 雷鸣
机器人,2000,22(3):169~175,-0001,():
-1年11月30日
本文针对自主式移动机器人控制体系结构中两类典型方法的不足,提出了一种进化控制体系结构,实现了基于AI模型的方法与基于行为的方法的优势互补。文中阐述了进化控制的思想,并应用于移动机器人控制结构的设计。该结构使移动机器人具备良好的学习和适应能力、较快的响应速度,同时拥有较好的理性和完成给定任务的能力。
移动机器人, 进化控制, 体系结构
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蔡自兴, 邹小兵
自然科学进展,2002,12(11):1188~1192,-0001,():
-1年11月30日
提出一种移动机器人运行环境的非光滑建模以及全局路径划方法,能够在离散的传感器信息基础上构造近似的Voronoi边界网络作为环境模型;采用基于最优竞争机制的进化计算与紧缩优化后,实现了移动机器人在复杂环境下的全局路径规划。
Voronoi图, 非光滑建模, 路径规划, 进化计算, 路径紧缩方法
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