CN112344942A - 一种基于三次均匀b样条的机器人路径规划方法及装置 - Google Patents

一种基于三次均匀b样条的机器人路径规划方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112344942A
CN112344942A CN202011256267.9A CN202011256267A CN112344942A CN 112344942 A CN112344942 A CN 112344942A CN 202011256267 A CN202011256267 A CN 202011256267A CN 112344942 A CN112344942 A CN 112344942A
Authority
CN
China
Prior art keywords
path
spline
robot
curve
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011256267.9A
Other languages
English (en)
Inventor
王行
翟登辉
雍明超
路光辉
邵宇鹰
曾国辉
彭鹏
李明道
高培源
毛丽娜
张琪祁
牛成玉
王青山
王伟杰
和红伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Xuji Group Co Ltd
XJ Electric Co Ltd
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
Xuchang XJ Software Technology Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Xuji Group Co Ltd
XJ Electric Co Ltd
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
Xuchang XJ Software Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Xuji Group Co Ltd, XJ Electric Co Ltd, State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd, Xuchang XJ Software Technology Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202011256267.9A priority Critical patent/CN112344942A/zh
Publication of CN112344942A publication Critical patent/CN112344942A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法以及装置，基于三次均匀B样条理论对于采用A*路径规划方法规划出初始路径进行曲线拟合，使得拟合后的路径更加平滑，从而机器人在该路径的运动过程中速度可以平稳连续，延长机器人执行机构寿命。

Description

一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法及装置
技术领域
本发明涉及机器人路径规划相关技术领域，尤其涉及一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法及装置。
背景技术
路径规划是指机器人寻找从起点到终点并安全绕过障碍物的运动路径，移动机器人的路径规划是机器人完成自主导航及其他负责任务的前提，是智能机器人必备的基础功能之一。现有智能机器人路径规划算法主要是Dijkstra和A*算法，这些算法得到的路径都是不平滑的折线，机器人沿着这些路径运动时，需要先减速运动到折点处需要先停止再旋转到下一路径段方向，接着加速运行。整个运动过程中需要机器人经常启停旋转运行，造成机器人运动速率慢，而且机器人速度的不平滑造成机器人执行机构加速磨损，影响机器人寿命。
发明内容
基于现有技术的上述情况，本发明的目的在于提供一种机器人路径规划方法，以使得机器人的路径平滑，从而使得机器人运动过程中速度可以平稳连续，延长机器人执行机构寿命。
为达到上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法，包括步骤：
获取机器人当前所处的位置；
给定机器人目标点位置；
采用A*路径规划方法规划出初始路径；
选择所述初始路径的转角点和起始点、目标点为机器人通过点，相邻两通过点之间的曲线段为一段待拟合曲线段；
采用三次均匀B样条拟合法拟合所述待拟合曲线段，从而得到拟合后的光滑路径。
进一步的，所述获取机器人当前所处的位置，通过自适应蒙特卡洛定位算法获取。
进一步的，所述给定机器人目标点位置，包括人工预设机器人目标点位置。
进一步的，所述采用三次均匀B样条拟合法拟合所述初始路径，从而得到拟合后的光滑路径，包括步骤：
根据三次均匀B样条曲线中，相邻两条曲线段在接点处达到二阶导数连续的性质得到：
Pi-3+4Pi-2+Pi-1＝6Bi-3 i＝3,…,n-3
其中，Pi为三次均匀B样条控制点，Bi为所述初始路径的转角点位B样条曲线通过点，n为曲线段细分的段数；
令P0＝P1，Pn-1＝Pn，并带入上式中，从而得到三次均匀B样条控制点Pi的取值，n为曲线段细分的段数；
根据所述三次均匀B样条控制点Pi的取值确定拟合后的光滑路径。
进一步的，所述根据三次均匀B样条控制点Pi的取值确定拟合后的光滑路径，包括步骤：
根据三次均匀B样条曲线公式：
Figure BDA0002773207930000021
将所述三次均匀B样条控制点Pi的取值带入上式中，从而得到拟合后的光滑路径。
根据本发明的另一个方面，提供了一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划装置，包括当前位置获取模块、目标点位置给点模块、初始路径规划模块、曲线通过点选择模块、以及路径拟合模块；其中，
所述当前位置获取模块，获取机器人当前所处的位置；
所述目标点位置给定模块，给定机器人目标点位置；
所述初始路径规划模块，采用A*路径规划方法规划出初始路径；
所述曲线通过点选择模块，选择所述初始路径的转角点和起始点、目标点为机器人通过点，相邻两通过点之间的曲线段为一段待拟合曲线段；
所述路径拟合模块，采用三次均匀B样条拟合法拟合所述待拟合曲线段，从而得到拟合后的光滑路径。
进一步的，所述当前位置获取模块，通过自适应蒙特卡洛定位算法获取机器人当前所处的位置。
进一步的，所述目标点位置给定模块，通过人工预设机器人目标点位置。
进一步的，所述路径拟合模块，执行如下步骤拟合所述初始路径以得到拟合后的光滑路径：
选择所述初始路径的转角点和起始点、目标点为机器人通过点，相邻两通过点之间的曲线段为一段待拟合曲线段；
根据三次均匀B样条曲线中，相邻两条曲线段在接点处达到二阶导数连续的性质得到：
Pi-3+4Pi-2+Pi-1＝6Bi-3 i＝3,…,n-3
其中，Pi为三次均匀B样条控制点，Bi为所述初始路径的转角点位B样条曲线通过点，n为曲线段细分的段数；
令P0＝P1，Pn-1＝Pn，并带入上式中，从而得到三次均匀B样条控制点Pi的取值；
根据所述三次均匀B样条控制点Pi的取值确定拟合后的光滑路径。
进一步的，所述路径拟合模块，执行如下步骤以得到拟合后的光滑路径：
根据三次均匀B样条曲线公式：
Figure BDA0002773207930000031
将所述三次均匀B样条控制点Pi的取值带入上式中，从而得到拟合后的光滑路径。
综上所述，本发明提供一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法以及装置，基于三次均匀B样条理论对于采用A*路径规划方法规划出初始路径进行曲线拟合，使得拟合后的路径更加平滑，从而机器人在该路径的运动过程中速度可以平稳连续，延长机器人执行机构寿命。
附图说明
图1是移动机器人占格地图示意图；
图2是采用A*算法规划路径的占格地图示意图；
图3是本发明基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法的流程图；
图4是采用本发明基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法拟合出的路径示意图；
图5是三次均匀B样条曲线段示意图；
图6是本发明基于三次均匀B样条的机器人路径规划装置的构成示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。图1示出了一种移动机器人占格地图的示意图，移动机器人在如图1所示的占格地图中进行导航，占格地图中黑色方块为障碍物所在位置，白色方块为机器人可通过的区域。机器人自动导航会在确定自身位置及目标点后规划出移动路径，传统的方法只是使用A*算法规划路径，图2示出了采用A*算法规划路径的占格地图示意图，如图2所示，其中的白色线条即为采用A*算法得出的规划路径。从图2中可以看出此规划路径是折线，当机器人沿着这些折线形状的路径运动时，需要先减速运动到转折点处，然后需要先停止再旋转到下一路径段方向，接着加速运行。整个运动过程中需要机器人经常启停旋转运行，造成机器人运动速率慢，而且机器人速度的不平滑造成机器人执行机构加速磨损，严重地影响了机器人寿命。
图5示出了三次均匀B样条曲线段示意图，如图5所示，{Pi}为三次均匀B样条曲线段的控制点，Ci(t)为三次均匀B样条曲线上的点，Ci(0)为起点，Ci′(0)为起点处的一阶切矢量，Ci″(0)为起点处的二阶导矢量，Ci(1)为末点，Ci(1)为曲线段末点、Ci′(1)为末点处的一阶切矢量，Ci″(1)为末点处的二阶导矢量。基于三次均匀B样条理论，根据本发明的一个实施例，提供了一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法，该方法基于三次均匀B样条理论，对于采用A*路径规划方法规划出的初始路径进行曲线拟合，使得拟合后的路径更加平滑。该方法的实施流程图如图3所示，包括如下步骤：
获取机器人当前所处的位置，可以通过自适应蒙特卡洛定位算法获取机器人当前所处的位置。
给定机器人目标点位置，通常来说，采用人工预设机器人目标点位置的方式来对机器人目标点位置进行设置。
采用A*路径规划方法规划出初始路径，该初始路径为呈折线形的路径。
选择所述初始路径的转角点位B样条曲线通过点，选择所述初始路径的转角点和起始点、目标点为机器人通过点，相邻两通过点之间的曲线段为一段待拟合曲线段。
采用三次均匀B样条拟合法拟合所述待拟合曲线段，可以通过如下步骤实现：
根据三次均匀B样条曲线中，相邻两条曲线段在接点处达到二阶导数连续的性质得到：
Pi-3+4Pi-2+Pi-1＝6Bi-3 i＝3,…,n-3
其中，Pi为三次均匀B样条控制点，Bi为所述初始路径的转角点位B样条曲线通过点，n为曲线段细分的段数。
令P0＝P1，Pn-1＝Pn，并带入上式中，从而得到三次均匀B样条控制点Pi的取值。
然后，根据所述三次均匀B样条控制点Pi的取值确定拟合后的光滑路径，可以通过如下步骤实现：
根据三次均匀B样条曲线公式：
Figure BDA0002773207930000061
将所述三次均匀B样条控制点Pi的取值带入上式中，即可得到拟合后的光滑路径。采用本实施的规划方法所得到的拟合后的光滑路径如图4所示，图4中的白色曲线即为拟合后的光滑路径曲线，可以看出该拟合后的曲线转角处均为平滑过度，不存在需要机器人急停急转的转折点，从而减缓了机器人执行机构的磨损速度。
根据本发明的另一个实施例，提供了一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划装置，该装置的构成示意图如图6所示，包括当前位置获取模块、目标点位置给点模块、初始路径规划模块、曲线通过点选择模块、以及路径拟合模块。当前位置获取模块，用于获取机器人当前所处的位置。目标点位置给定模块，用于给定机器人目标点位置。初始路径规划模块，采用A*路径规划方法规划出初始路径。曲线通过点选择模块，选择所述初始路径的转角点位B样条曲线通过点。路径拟合模块，采用三次均匀B样条拟合法拟合所述初始路径，从而得到拟合后的光滑路径。具体来说，所述路径拟合模块通过执行如下步骤获得拟合后的光滑路径：
根据三次均匀B样条曲线中，相邻两条曲线段在接点处达到二阶导数连续的性质得到：
Pi-3+4Pi-2+Pi-1＝6Bi-3 i＝3,…,n-3
其中，Pi为三次均匀B样条控制点，Bi为所述初始路径的转角点位B样条曲线通过点，n为曲线段细分的段数；
令P0＝P1，Pn-1＝Pn，并带入上式中，从而得到三次均匀B样条控制点Pi的取值；
然后，根据三次均匀B样条曲线公式：
Figure BDA0002773207930000071
将所述三次均匀B样条控制点Pi的取值带入上式中，从而得到拟合后的光滑路径。
综上所述，本发明涉及一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法以及装置，基于三次均匀B样条理论对于采用A*路径规划方法规划出初始路径进行曲线拟合，使得拟合后的路径更加平滑，从而机器人在该路径的运动过程中速度可以平稳连续，延长机器人执行机构寿命。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (10)

1.一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划方法，其特征在于，包括步骤：
获取机器人当前所处的位置；
给定机器人目标点位置；
采用A*路径规划方法规划出初始路径；
选择所述初始路径的转角点和起始点、目标点为机器人通过点，相邻两通过点之间的曲线段为一段待拟合曲线段；
采用三次均匀B样条拟合法拟合所述待拟合曲线段，从而得到拟合后的光滑路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取机器人当前所处的位置，通过自适应蒙特卡洛定位算法获取。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述给定机器人目标点位置，包括人工预设机器人目标点位置。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用三次均匀B样条拟合法拟合所述初始路径，从而得到拟合后的光滑路径，包括步骤：
根据三次均匀B样条曲线中，相邻两条曲线段在接点处达到二阶导数连续的性质得到：
Pi-3+4Pi-2+Pi-1＝6Bi-3 i＝3,…,n-3
其中，Pi为三次均匀B样条控制点，Bi为所述初始路径的转角点位B样条曲线通过点，n为曲线段细分的段数；
令P0＝P1，Pn-1＝Pn，并带入上式中，从而得到三次均匀B样条控制点Pi的取值；
根据所述三次均匀B样条控制点Pi的取值确定拟合后的光滑路径。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据三次均匀B样条控制点Pi的取值确定拟合后的光滑路径，包括步骤：
根据三次均匀B样条曲线公式：
Figure FDA0002773207920000021
将所述三次均匀B样条控制点Pi的取值带入上式中，从而得到拟合后的光滑路径。
6.一种基于三次均匀B样条的机器人路径规划装置，其特征在于，包括当前位置获取模块、目标点位置给点模块、初始路径规划模块、曲线通过点选择模块、以及路径拟合模块；其中，
所述当前位置获取模块，获取机器人当前所处的位置；
所述目标点位置给定模块，给定机器人目标点位置；
所述初始路径规划模块，采用A*路径规划方法规划出初始路径；
所述曲线通过点选择模块，选择所述初始路径的转角点和起始点、目标点为机器人通过点，相邻两通过点之间的曲线段为一段待拟合曲线段；
所述路径拟合模块，采用三次均匀B样条拟合法拟合待拟合曲线段，从而得到拟合后的光滑路径。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述当前位置获取模块，通过自适应蒙特卡洛定位算法获取机器人当前所处的位置。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标点位置给定模块，通过人工预设机器人目标点位置。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述路径拟合模块，执行如下步骤拟合所述初始路径以得到拟合后的光滑路径：
根据三次均匀B样条曲线中，相邻两条曲线段在接点处达到二阶导数连续的性质得到：
Pi-3+4Pi-2+Pi-1＝6Bi-3 i＝3,…,n-3
其中，Pi为三次均匀B样条控制点，Bi为所述初始路径的转角点位B样条曲线通过点，n为曲线段细分的段数；
令P0＝P1，Pn-1＝Pn，并带入上式中，从而得到三次均匀B样条控制点Pi的取值；
根据所述三次均匀B样条控制点Pi的取值确定拟合后的光滑路径。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述路径拟合模块，执行如下步骤以得到拟合后的光滑路径：
根据三次均匀B样条曲线公式：
Figure FDA0002773207920000031
将所述三次均匀B样条控制点Pi的取值带入上式中，从而得到拟合后的光滑路径。
CN202011256267.9A 2020-11-11 2020-11-11 一种基于三次均匀b样条的机器人路径规划方法及装置 Pending CN112344942A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011256267.9A CN112344942A (zh) 2020-11-11 2020-11-11 一种基于三次均匀b样条的机器人路径规划方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011256267.9A CN112344942A (zh) 2020-11-11 2020-11-11 一种基于三次均匀b样条的机器人路径规划方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112344942A true CN112344942A (zh) 2021-02-09

Family

ID=74363503

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011256267.9A Pending CN112344942A (zh) 2020-11-11 2020-11-11 一种基于三次均匀b样条的机器人路径规划方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112344942A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114281084A (zh) * 2021-12-28 2022-04-05 太原市威格传世汽车科技有限责任公司 一种基于改进a*算法的智能车全局路径规划方法
CN116551457A (zh) * 2023-07-11 2023-08-08 济南邦德激光股份有限公司 一种通过样条曲线连接加工直线段与圆弧段的方法与设备

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070027921A (ko) * 2005-08-30 2007-03-12 주식회사 로보스타 로봇의 연속 모션 처리를 위한 연결경로 계획 장치
KR20150121931A (ko) * 2014-04-22 2015-10-30 부산대학교 산학협력단 하이브리드 경로 생성 방법을 이용한 무인 지상 차량 경로 제어 시스템
CN106647754A (zh) * 2016-12-20 2017-05-10 安徽农业大学 一种果园履带机器人路径规划方法
CN106651987A (zh) * 2016-10-10 2017-05-10 腾讯科技（深圳）有限公司 路径规划方法及装置
CN107085438A (zh) * 2017-04-28 2017-08-22 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 基于准均匀样条曲线的无人机路径修正方法及系统
CN110948493A (zh) * 2019-12-26 2020-04-03 广州机械科学研究院有限公司 机器人曲线路径生成方法、系统、装置和存储介质
CN111158365A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 深圳优地科技有限公司 一种路径规划方法、装置、机器人及存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070027921A (ko) * 2005-08-30 2007-03-12 주식회사 로보스타 로봇의 연속 모션 처리를 위한 연결경로 계획 장치
KR20150121931A (ko) * 2014-04-22 2015-10-30 부산대학교 산학협력단 하이브리드 경로 생성 방법을 이용한 무인 지상 차량 경로 제어 시스템
CN106651987A (zh) * 2016-10-10 2017-05-10 腾讯科技（深圳）有限公司 路径规划方法及装置
CN106647754A (zh) * 2016-12-20 2017-05-10 安徽农业大学 一种果园履带机器人路径规划方法
CN107085438A (zh) * 2017-04-28 2017-08-22 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 基于准均匀样条曲线的无人机路径修正方法及系统
CN110948493A (zh) * 2019-12-26 2020-04-03 广州机械科学研究院有限公司 机器人曲线路径生成方法、系统、装置和存储介质
CN111158365A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 深圳优地科技有限公司 一种路径规划方法、装置、机器人及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
乔云侠;王庆;阳媛;张益;: "基于背向障碍物搜索A~*算法的平滑路径规划", 传感器与微系统, no. 08, 31 August 2020 (2020-08-31), pages 127 - 129 *
郑天江;李俊杰;陈庆盈;杨桂林;张驰;: "基于三次B样条的移动机器人实时轨迹规划研究", 制造业自动化, no. 05, 25 May 2017 (2017-05-25) *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114281084A (zh) * 2021-12-28 2022-04-05 太原市威格传世汽车科技有限责任公司 一种基于改进a*算法的智能车全局路径规划方法
CN114281084B (zh) * 2021-12-28 2023-02-21 太原市威格传世汽车科技有限责任公司 一种基于改进a*算法的智能车全局路径规划方法
CN116551457A (zh) * 2023-07-11 2023-08-08 济南邦德激光股份有限公司 一种通过样条曲线连接加工直线段与圆弧段的方法与设备
CN116551457B (zh) * 2023-07-11 2023-10-27 济南邦德激光股份有限公司 一种通过样条曲线连接加工直线段与圆弧段的方法与设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112344942A (zh) 一种基于三次均匀b样条的机器人路径规划方法及装置
CN108762264B (zh) 基于人工势场与滚动窗口的机器人的动态避障方法
CN109947123B (zh) 一种基于视线导引律的无人机路径跟踪与自主避障方法
WO2018209864A1 (zh) 移动控制方法、装置、机器人及存储介质
CN110262492A (zh) 一种无人艇的实时避碰和目标跟踪方法
CN107515617B (zh) 一种固定翼无人机航线平滑切换控制方法
CN108490932B (zh) 一种割草机器人的控制方法及自动控制割草系统
US20180011489A1 (en) Movement route generating apparatus and movement route generating method
CN105892487B (zh) 一种无人机8字形航迹控制方法
CN104661180A (zh) 一种定位频率的调整方法及终端
CN113031616B (zh) 一种清洁机器人返回路径规划方法、系统和清洁机器人
CN108281789B (zh) 定向天线的盲区跟踪方法、其装置及移动跟踪系统
CN108413977A (zh) 一种智能农机自动作业交互方法和交互系统
CN109190852B (zh) 一种飞行器目标打击航迹规划方法
WO2021093419A1 (zh) 路径导航方法、装置及计算机可读存储介质
CN111915106B (zh) 一种路径生成方法、装置、晶面机及存储介质
AU2014269798A1 (en) Three-axis control antenna device
WO2021093410A1 (zh) 车辆的控制方法、装置及计算机可读存储介质
CN109032175A (zh) 基于阿基米德螺旋线的无人机电力巡检路径计算方法
CN112114594A (zh) 一种基于视觉与性能约束的多无人机协同控制方法及系统
WO2022095067A1 (zh) 路径规划方法、路径规划装置、路径规划系统和介质
CN109116866A (zh) 一种无人机双向自主驶入控制方法
CN115617052B (zh) 流速下的无人船入库方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2019047576A1 (zh) 对自动驾驶车辆的摄像头进行自动控制的方法和系统
JP2011141663A (ja) 無人搬送車、および、その走行制御方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination