基于多目标优化的移动机器人避障算法

针对移动机器人自主导航过程中由于过多寻求当前时刻最优路径或最优解而产生死锁或震荡现象,提出了一种动态变化权重的移动机器人行为融合避障算法.该算法利用多目标优化方法获得移动机器人最有效解,并把指定目标的移动机器人避障导航过程分解为3个子行为避障系统.通过动态改变子行为函数的权重和优先级,实时获得当前时刻最满意路径或最有效路径.实验结果表明,该算法可在确保避障过程鲁棒性前提下,有效地改善避障导航的安全性和平滑性。     

教学用多功能单片机智能车设计与实现

为了丰富单片机教学的形式,设计与实现了教学用多功能单片机智能车系统.该系统选择了经典的P89V51系列单片机.使用步进电机来实现车辆定向定距等运动的精确控制,不同于以竞速为目的的单一功能智能车,并配合定向定距、避障等实验巩固单片机技术相关的知识.系统使用了红外发射管TSAL6200、红外一体化接收管LL-M6038和红外光敏三极管3DU5C这3种红外光电器件,检测智能车所处的环境.在此平台上学生可通过编程实现各种功能,有利于巩固和深化所学的理论知识.     

基于NMPC的无人机自主防撞控制方法

针对非合作条件下的无人机自主防相撞控制问题,在分析无人机与入侵飞机在三维空间几何关系的基础上,提出并证明了相撞冲突判决准则,定义最小间隔和剩余冲突消解时间衡量无人机与多入侵飞行器间的冲突紧急程度,建立了无人机自主防撞最优控制模型。基于非线性模型预测控制方法建立三维空间无人机自主防撞控制算法,运用剪枝搜索方法提高算法求解时效性。仿真实验表明,所提算法实现多无人机高动态环境下的防撞控制,能够有效降低无人机飞行安全威胁。     

对教学回避现象的合理性思考

中国的教育讲究诗性，在乎中庸，贵在仁和．而作为教学主体的教师的不良情绪将会对学生的身心发展产生巨大的影响．“教学回避”现象是对当前教师群体的情绪管理的一项新措施，也是社会对教师人文关怀的典型，并且对当今师生关系的缓解有一定的意义，引起了更多专家学者对教师队伍建设的关注．     

SDS-TWR无线测距在城轨列车防撞系统中的应用研究

城轨列车在ATP失效模式下的防撞保护是保证列车安全运行的重要手段.基于SDS-TWR的无线测距方法能够提供良好的测距精度和测距距离.本文结合SDS-TWR原理,对城轨列车在高速移动、坡道、弯道及隧道环境等路况条件下的无线测距进行了建模分析,同时给出了分析方法和计算结果.最后以城轨列车防撞预警系统为例证明了将SDS-TWR应用于复杂环境下测距的可行性.     

从抵制到融入 从自助到超越——论新中国外交思维的历史性变化

新中国成立后,基于国际与国内环境的变化,外交思维经历了从抵制到参与再到融入、从自助到规避再到超越的历史性变化,中国外交总体上经历了从意识形态主导的革命外交向务实的现实主义再到开放的理性主义转变。进入复杂多变的＂后危机时代＂,在外交思维方式上应在更高的层次上超越旧的时代,应具有更加高瞻远瞩的目光、更加宽广博大的胸怀和更有全球性质的战略思维。     

基于栅格法的矿难搜索机器人全局路径规划与局部避障

针对矿难发生后井下环境的不确定性,提出一种以矿难前的GIS(Geographic information system)地图为基础建立环境栅格模型并结合改进遗传算法的矿难搜索机器人全局路径规划方法.效仿蚁群算法中的信息素提出基于位置信息负反馈的方法,并结合优先权分组的思想,提出一种新的有效的种群初始化方法,同时将该种群初始化方法应用到变异算子中,且依据最优解的变化情况自适应地调整交叉和变异的概率.与此同时,针对环境信息的不同变化情况,结合全局路径规划结果对机器人进行局部避障方法的研究.最后,通过仿真实验证明本方法能够快速有效地在已知环境中得到机器人的最优路径,并且能够在局部变化的环境中实现实时避障.     

三阶多机器人协同编队动态避障控制

针对智能水下机器人编队在三维复杂环境中的避障和一致性控制问题,提出了协同编队动态避障控制算法。建立了基于动态障碍物运动速度的自适应斥力增益项,并将其引入斥力势场函数中,使机器人安全规避静态及动态障碍物,定义了基于机间势场增益项和机间通信权重的机间势场函数,解决机器人易自撞、脱离编队的问题;将机器人在势场作用下的合加速度引入一致性协议中,结合改进势场与一致性理论设计编队协同避障控制器;通过Lyapunov函数方法证明了稳定性。仿真结果表明：多机器人在该算法下能安全避障并实现位置、速度的一致性。     

移动机器人全局动态路径规划融合算法

针对移动机器人全局动态路径规划效率较低的问题,提出一种基于安全A^*算法与双速度模型动态窗口法的全局动态路径规划融合算法.首先,通过安全A^*算法得到全局最优路径节点,将其作为临时目标节点,为动态规划提供全局信息,避免出现局部最优.然后,采用时间序列Bottom-Up算法减少路径节点数,从而减少迭代次数、计算代价和储存代价,提高算法效率.最后,采用双速度模型对动态窗口法进行改进,通过避障重规划机制,解决全局动态路径规划时移动机器人绕远甚至绕圈的问题,并通过MATLAB平台进行仿真实验.仿真结果表明:文中算法的规划效率可提高46.18%,保证了路径的安全性和移动机器人速度的平稳性,文中算法的路径质量和规划效率更佳.     

关于税收流失概念的分析与界定

文章以对国内学者关于税收流失概念的各种界定以及国外立法及理论界有关税收流失相关术语的归纳分析为基础，提出在我国有关税收流失问题的理论研究中，欲全面界定税收流失概念可供遵循的思路，并依据该思路尝试对我国税收流失的概念加以界定。