【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第7期 375-378页,共4页

【作 者】： 陶荣 [1] ; 杜宏保 [2]

【摘 要】 研究机器人视觉中纠缠摆脱方法，提高摆脱速度。机器人在一些特殊的环境下，会被随机缠绕住，在摆脱缠绕过程中，传统的机器人视觉处理配合PH曲线规划算法受到纠缠无序性的影响，存在连续重复试错问题，导致机器人摆脱的速度和位置出现较大的扰动，摆脱视觉路径规划结果存在较大偏差，减慢摆脱速度。为解决上述问题，提出了一种基于人工蜂群算法的机器人视觉中纠缠摆脱方法。对机器人视觉图像进行二进制编码，对编码结果进行二值变换，根据视觉图像二值变换结果进行特征点统计，获取对应的直方图。对观察蜂和采蜜蜂的蜜源空间位置进行更新，计算观察蜂选取蜜源的概率，并对新蜜源进行搜索。实验结果表明，利用改进算法进行机器人视觉中纠缠快速摆脱处理，能够提高摆脱速度，并且使机器人能够按照合理的路径运行。