基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数，认知用户依据最优参数设定检测阈值，并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外，该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献，并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性，在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策

集装箱码头装船时堆场翻箱具有时序性与动态性，属于NP（non?deterministic polynomial）难问题。针对常见的顺岸式集装箱码头堆场，以最小化总翻箱次数为优化目标，考虑翻箱对装船连续性及效率的影响，基于马尔科夫决策过程构建装船时堆场翻箱模型，设计逆向强化学习算法。为验证算法的有效性，以随机决策为基准，将设计的逆向强化学习算法与码头常见规则决策、随机决策对比。结果表明，贝位堆存状态不佳时，常见的规则决策不一定优于随机决策；逆向强化学习算法可有效挖掘隐含专家经验，收敛至最小翻箱次数的概率更高，且不同堆存状态下均能更好地限制单次发箱的翻箱次数，可实现装船时堆场翻箱智能决策。     

基于组织层次的人机融合智能决策支持系统模型

在分析了当前决策支持系统发展中存在的问题基础上,提出了人机融合智能决策支持系统概念.认为决策支持系统的人机关系不仅仅表现在技术层面上,而应该是全方位的,包括组织层面、认识层面.文章从组织角度,结合不同决策任务的特点和性质,探讨、研究了人机融合决策智能系统模型的设计.     

基于Hamilton理论的无人车路径跟踪控制

针对当前车辆路径跟踪控制存在精度低、可靠性差的问题,基于Hamilton理论提出一种四轮驱动四轮转向无人车路径跟踪分层控制方法.通过集成车辆动力学模型和路径跟踪模型,建立了路径跟踪误差模型,结合系统控制目标,提出采用Hamilton理论设计车辆上层控制器,用于实现路径跟踪误差模型的镇定,从而提高车辆路径跟踪的精度与鲁棒性.同时,在下层控制器中,设计4个车轮纵向轮胎力分配算法,通过轮胎力的动态分配满足车辆上层控制需求.利用CarSim和Simulink搭建车辆路径跟踪联合仿真模型并进行仿真实验,仿真结果表明,提出的无人车路径跟踪分层控制策略能够通过前后轮转角以及4个轮胎力的实时控制与分配,抑制路径跟踪过程中的横向误差和航向误差,提高路径跟踪精度并确保控制系统的可靠性.      

无人机航迹规划常用算法综述

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析; 其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结; 最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3 个研究热点及未来发展趋势。     

一类非线性系统控制方法在硅钢生产上的应用

硅钢工业退火炉温度控制具有强耦合、纯滞后、多扰动等特点,它的控制方法代表着一类非线性系统控制的解决方法。以硅钢工业退火炉温度为控制对象,在双交叉限幅控制的基础上引入了智能学习系统,形成了基于智能学习系统的双交叉限幅控制方法来解决此类非线性系统的控制问题,并通过模块化的编程来实现其功能。结果表明:与传统的PID控制相比,该控制方法的控制精度、抗扰性等控制指标有明显提高,是解决此类非线性控制的一种有效方法。     

一种多功能遥控智能小车的设计

针对小车运行功能单一、遥控、语音控制等考虑较少的现状,设计了一种多功能遥控智能平板小车。系统电路设计包括单片机STC89C52最小系统、电机驱动电路、激光调制收发电路、遥控器、语音录放电路、矩阵键盘等电路。系统软件设计包括系统主程序和各部分子程序。实验结果表明,遥控小车能按多种方案走动并能避让障碍物,随语音提示可实现多种功能。     

智能草坪洒水器的设计

主要介绍了以STC89C51单片机作为核心控制器的智能草坪洒水器设计方案。系统前端主要采用温湿度传感器DHT-11和人体红外传感器HC-SR501检测草坪的实时环境情况和草坪上的人员情况,根据检测结果和预先设置的初值,控制洒水器的升降和水泵的工作。产品制作模型经过系统测试,基本达到设计要求。