无人作战平台认知导航及其类脑实现思想

无人作战平台将是未来空天战场的主要作战力量,认知导航正是应无人化平台智能自主运行控制的需要而提出的新型导航技术。通过对认知导航进行了深入剖析,给出了认知导航的基本内涵,以及在这一内涵下的认知导航框架结构和导航信息处理流程,并分析了认知导航所具备的新质导航能力,探讨了采用"类脑"技术实现认知导航的新途径,最后提出了实现认知导航需要解决的关键技术。为实现无人化作战平台智能自主能力提供了理论框架,具有较强的指导意义。     

向人脑学习的UCAV认知导航航迹规划研究

认知导航是支撑无人作战飞机自主飞行的重要导航方式,智能在线航迹规划是认知导航亟待解决的热点问题。为满足无人作战飞机的自主飞行能力需求,从"向人脑学习"的角度提出了无人作战飞机认知导航航迹规划新技术。首先分析了无人飞行器在线航路规划技术的研究现状,指出了其存在的主要问题,总结了技术发展趋势;其次针对当今在线航迹规划技术难以解决的环境/任务智能自适应问题,提出了"向人脑学习"的仿生航迹规划新方法,阐述了新方法的基本内涵与认知循环,明确了认知导航航迹规划的主要功能;最后对认知导航航迹规划的各项关键技术进行了剖析,指明了需要克服的难题。     

集群无人机导航实验教学平台开发

随着多无人智能群体技术发展和应用场景的拓宽,对满足不同复杂环境下多无人智能群体及其搭载装置的多源导航系统可靠与稳定性能也提出了较高要求.应用场景的不断扩大,使得越来越多的行业对多无人智能群体的协同感知能力提出了迫切的应用及开发需求.针对多无人智能群体协同装置在面对多种多样的复杂协同工作环境下,容易出现导航系统中常用传感器受磁场等干扰性能不稳定的问题,除了需要进一步优化改进导航传感器自身的测量性能以外,更多地提高多智能群体协同装置的多类异构传感器信息融合的精度和可靠性显得尤为重要.为了应对这一实际需求,也为了使实验课程教学紧跟学科发展,需要开发一套适合于无人机集群导航研究的实验教学平台,供学生系统研究影响多智能体协同装置运行可靠性与安全性的导航问题.     

基于知识认知导航理论的计算机基础理论教学方法

本文探讨了以知识认知导航理论为基础的教学方法，将其应用到计算机应用基础课程的理论教学中，通过构建知识认知导航图，建立有效的阶段学习效果定位机制，将繁杂的知识联系在一起，将课程知识结构视图化、学习者的学习过程视图化。为教与学的改进与深化提供了一个很好的参考模式。     

多元量化SIFT视觉特征提取方法

视觉特征提取质量决定了UCAV认知导航的效能。为实现UCAV认知导航的高鲁棒性特征点提取，提出一种特征点优选的多元量化MQ-SIFT方法。针对SIFT模拟特征序列分布不均匀、正确匹配率不高的缺陷，提出采用多值量化与比特抽取结合法对模拟特征序列进行多元量化，并且分析验证了该方法的优越性能。为确保高鲁棒性特征点用于认知导航，对特征点进行了优选，给出了优选准则，提出了搜索最大连通集的改进迭代互欧氏距离方法。仿真结果表明：在图像信噪比大于10 dB时，MQ-SIFT算法及其优选的特征点具有较高的正确匹配率，并且其匹配率能够满足认知导航系统需求。     

变电站巡检机器人导航方法研究

随着移动机器人技术的发展和变电站无人值守的开展,变电站巡检机器人应运而生。稳定的导航是巡检机器人能够正常工作的前提保证,因此针对变电站巡检机器人的导航方法进行研究。影响导航的关键因素有导航方式和导航算法,变电站巡检机器人采用视觉与电磁融合的导航方式,运用自适应位置型PID控制算法,对于脱离导航线的错误处理采用模糊控制的思想,实现了巡检机器人的导航并得到了实际应用,实际运行的结果说明此种方法抗干扰能力强、收敛性好。     

一种新的卫星导航定位系统抗干扰体系研究

在提高卫星导航定位系统的抗干扰能力优化问题的研究中,卫星信道面临众多类型的干扰信号,难以采用一种干扰抑制技术有效抑制所有类型的干扰。为解决上述问题,提出了一种新的卫星导航定位系统抗干扰体系架构,即采用时频域干扰类型识别、功率分析和干扰DOA估计相结合的干扰认知方法,给出了基于干扰认知的卫星导航定位系统抗干扰体系架构设计。理论分析与仿真结果显示,该抗干扰架构设计能够针对不同的干扰类型,检测不同的干扰信号,简化干扰抑制算法,分级、分类进行干扰的抑制。     

基于改进Q学习算法的导航认知图构建

针对导航认知图构建效率低,方向信息不准确等问题,提出了一种基于改进Q学习算法的导航认知图构建方法。首先,利用径向基(RBF)神经网络学习生成网格细胞到位置细胞的映射关系,并利用位置细胞对空间进行表征;其次,采用改进Q学习算法学习位置细胞面向目标的Q值大小;最后,根据重心估计原理计算面向目标的方向信息,并生成导航认知图。仿真结果表明:与传统Q学习算法相比,文中算法生成导航认知图的学习次数从2 000次缩减至1 000次,提高了导航认知图的构建效率;学习值(指面向目标的方向信息)的相对误差最大降低了15%,提高了认知图的准确性。     

浅谈智能控制及其应用

智能控制在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。本文就智能控制及其应用进行叙述,介绍了智能控制的发展历程,分析了智能控制的主要形式,对智能自主控制进行了深入探讨。     

基于情感认知的学习与决策算法在移动机器人行为协调中的应用

基于情感和认知的学习与决策模型是一个新的强化学习算法,该模型将来自情感的内在奖励和来自认知的外部奖励作为学习和决策的动机.将该模型引入到基于行为的机器人控制体系中,构造了一个新的移动机器人导航控制系统.通过基于在线的情感认知学习,形成合理的行为协调机制,从而使机器人实现自主导航任务.仿真实验结果表明:将情感系统引入到机器人系统中能提高学习速度,所提出的控制策略能有效地改善机器人在未知的环境中自主导航的能力.     

基于Web的ICAI系统分析与设计

智能化计算机辅助教学(ICAI)系统是计算机应用的重要领域之一.通过对ICAI系统模型的构建、知识库的设计、智能导航原理及导航算法、自适应测试、技术实现等方面的研究,提出了一种基于Web环境下的ICAI系统模型,该系统具有动态组织教学内容、调整教学方法和评价学生学习行为特点的功能,实现了以学生为主体的智能化计算机辅助教学.     

UCAV地形空间环境感知中位置细胞构建方法

为实现UCAV认知导航对地形空间环境感知信息的表征,提出了一种基于IHDR树的位置细胞构建方法。利用SURF算法提取环境中高鲁棒性的特征点,以特征点描述矢量及其在地理空间中的位置组合为路标信息,生成训练样本,以IHDR建树原则对路标信息双重聚类,然后将聚类后的叶子节点作为表征对应地形空间环境的位置细胞,完成位置细胞的构建。仿真结果表明,该方法构建的位置细胞能有效表征地形空间环境,对一定噪声干扰下的地形空间环境也具有识别能力。     

智能决策支持系统的体系结构研究

以解决非结构化和半结构化决策问题为目标的智能决策支持系统，由于与人工智能技术的结合，其应用研究取得了巨大进步。随着应用的发展，以及多种复合技术的使用，其结构也越来越复杂。文章比较了目前研究开发的各种体系结构：对解决IDSS发展中出现的问题的多种集成技术进行了研究；对未来的智能决策支持系统的演进进行了探讨。     

UCAV地形空间环境感知中位置细胞构建方法

为实现UCAV认知导航对地形空间环境感知信息的表征,提出了一种基于IHDR树的位置细胞构建方法。利用SURF算法提取环境中高鲁棒性的特征点,以特征点描述矢量及其在地理空间中的位置组合为路标信息,生成训练样本,以IHDR建树原则对路标信息双重聚类,然后将聚类后的叶子节点作为表征对应地形空间环境的位置细胞,完成位置细胞的构建。仿真结果表明,该方法构建的位置细胞能有效表征地形空间环境,对一定噪声干扰下的地形空间环境也具有识别能力。     

皮亚杰认知发展理论简析

在认知发展心理学研究中,皮亚杰的工作极具开创性和代表性,至今相关研究仍不可避免地受到他的影响。对其认知发展理论的分析与探讨,有助于深刻理解皮亚杰思想的辩证发展过程,全面客观地理解认知发展理论。     

认知导航路径整合中方位及尺度参数求解方法

无人作战飞机(UCAV)认知导航路径整合时需获取环境信息相对参考信息的方位和尺度值,提出了一种基于迭代最小二乘法的高精度相似变换参数求解方法.利用SURF(Speeded Up Robust Features,SURF)算法提取高鲁棒性特征点,采用比值法提纯匹配对,得到一一对应点集,并将点集中元素转换为矢量形式,以最小二乘算法求解矢量间相似变换参数,并根据结果对感知图进行方向旋转及尺度调整,通过循环迭代得到方位和尺度值.仿真结果表明,文中方法得到的角度平均绝对误差低于0.04°,尺度变化下得到的尺度绝对误差在此10-3数量级,抗噪声性能优于最小二乘法.     

智能控制理论与系统的发展评述

智能控制理论既是一种新型的控制理论．又是人工智能的基础．它具有非常丰富的研究内容,诸如专家系统、模糊控制理论、神经网络、遗传算法、混沌算法、博奕论及小波理论．智能控制系统广泛应用于工业生产过程自动化、电力系统、CAD／CAM、机器人、仪器仪表、机电工程等．文中着重分析智能控制系统的现状及存在问题,指出学术研究中的若干难点和工程应用中的关键性问题,并讨论解决这些难题的一些可行方案。     

成对反义词的认知释解

反义词是语言学研究的一个焦点问题,但对由两个意义相对或相反的词或语素构成的成对反义词的研究却不多。运用认知语言学中的概念整合理论,对成对反义词整体意义构建过程中的认知机制进行尝试性的研究可以得出,构成词的原型语义是成对反义词意义构建的基础,而转喻和隐喻是成对反义词意义构建的两种机制。