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Lin等 [1]

提出了一种概率上完整的规划方法用于处理提升路径规划的问题,基于快速探索随机树(RRT)的规划器能帮助起重机姿势受限空间的模拟。

Cai等 [2]

使用CUDA变成在图形处理单元上实现了主从并行遗传算法,用混合配制空间基于图像的碰撞检测算法实现了在复杂环境中有效避免碰撞生成了高质量的提升路径。

Taghaddos等 [3]

构建一个由密集型数据库支持的编程算法,能在现场布局上规划多台起重机的使用,达到了起重机的自动规划和优化目标。

Albahnassi等 [4]

提出了一个运动规划框架,能够近乎实时地可视化和模拟起重机运动规划结果。

Peng等 [5]

以基于BIM的全面框架模拟3D BIM模型中移动式起重机安全提升,提出了一个支持系统的移动式塔式起重机决策。

Chen等 [6]

根据起重机操作与提升物体姿态之间的关系建立了计算规划两台起重机协同提升路径的算法。

An等 [7]

提出一种考虑起重机操作路径的重新优化策略,规划塔式起重机的起升路径。

丁玉岐 [8]

提出了一种计划管理层、设备管理层、设备终端构成的智慧无人化起重机系统。

赵挺生等 [9]

对建筑工程塔吊安全影响因素进行了分析。