在多陷阱复杂环境下规划机器人导航路径,蚁群算法容易掉入陷阱而降低运算效率和路径质量,为了解决这一问题,提出了基于多种群蚁群算法的路径规划方法。使用栅格法建立了工作环境的(0~1)矩阵模型,使用路径长度和路径平滑度建立了路径评价函数。针对蚂蚁回退策略陷入陷阱时反复回退、标记、判断而降低算法运行效率,提出了陷阱深度标记策略,使蚂蚁能够跳跃出陷阱而提高效率;提出了多种群搜索策略,对不同的蚂蚁种群使用不同的启发信息,兼顾了算法随机性、目的性与收敛性。经仿真验证,在多障碍物复杂环境下,多种群蚁群算法规划的路径长度和平滑度明显优于基本蚁群算法;且多种群蚁群算法寻到最优路径的收敛次数也远少于基本蚁群算法。

为了减少机器人导航路径长度和路径规划时间,提出了基于自主选择搜索策略蜂群算法的规划方法。分析了人工蜂群算法原理,依据蜜蜂从自身认知、种群认知和其他个体认知等多种环境认知方式,对应给出了多种蜜源搜索方式;通过建立不同蜜源搜索方式的即时价值和后效价值模型,计算了蜜蜂选择不同蜜源搜索方式的概率,从而给出了蜜蜂对蜜源搜索方式的自主选择策略,在以上基础上提出了自主选择搜索策略蜂群算法。使用坐标旋转法将二维路径规划问题转化为一维,设计了两种环境下的导航路径规划仿真实验,在两种环境下自主选择搜索策略蜂群算法规划的路径长度均远远小于人工蜂群算法,且搜索到最优值的迭代次数也远远小于人工蜂群算法,充分证明了自主选择搜索策略蜂群算法在导航路径规划中的有效性。

本文通过SolidWorks建立码垛机械手末端执行器三维模型,并直接应用SolidWorks Simulation分析模块对码垛机械手末端执行器挡板进行有限元静态分析计算,并进行了优化和校核。结果表明优化后的结构满足要求,减轻了机械手末端执行器的重量,也验证了SolidWorks Simulation插件进行机械构件有限元分析正确性,对相关工程技术人员具有一定参考价值,并提供了一种实用的分析计算优化方法。

文章利用SolidWorks建立码垛机械手末端执行器三维设计模型，并直接应用SolidWorks软件中的SolidWorks Simulation分析计算模块对码垛机械手末端执行器抓手导杆进行了有限元静力学分析计算，验证了采用SolidWorks建立三维数学模型，直接应用SolidWorks软件中的SolidWorks Simulation插件模块进行机械构件的有限元分析计算方法和步骤的正确性，有效避免了其它三维设计建模软件与分析计算软件之间的双项转换操作和数据转换缺陷等问题，对相关工程技术人员具有一定参考价值，并提供了一种实用的分析计算方法。

为了更方便地开发webwidget和webapp等应用程序，文中提出一种基于XML（HTML）描述并辅之以JavaScript之类的脚本，构造出可以离线应用的程序。这是WPF、webOS等技术的基础思想，考虑到安全性，这类软件不可能允许应用直接操作本地文件系统，都是通过一层抽象，以满足一般性的应用开发为目标。文中就是通过分析HTML5标准，从而对基于描述的客户端结构化存储提供统一的解决方案。HTML5关于数据库的接口标准目前还只是在部分浏览器中得以实现，但是随着技术发展，会有更多的浏览器加入这种标准，在将来基于浏览器的web应用开发都可以采取HTML5标准的数据库接口。