无末姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航

Reeds-Shepp路径的计算受末姿态的影响,无法直接在无末姿态要求的导航场景中应用。文章对Reeds-Shepp路径的规划应用进行研究,提出在无姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航方法,以及对应控制方案的生成规则。仿真数据证明了其在各种情形下的最优特性。利用该路径对导航方案进行设计能够有效降低自动驾驶车辆的行驶时间与运行成本,可广泛应用于军事工业以及民用的无人车、无人机、无人船等自动驾驶交通工具的导航系统,以实现控制其按最优路径行驶的目的。     

基于多优化快速扩展随机树算法的足球机器人路径规划

研究RoboCup比赛未知环境中足球机器人的路径规划问题。提出一种多优化设计快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的足球机器人路径规划算法,解决了足球机器人在路径规划中存在的速度慢、效果差的问题。依据基本RRT算法原理,针对其随机性强、收敛速度慢以及路径平滑效果差的缺点,提出了随机采样点处增加引力分量、多步扩展逼近目标点以及冗余节点的剪裁与路径平滑等优化方式。在不同障碍物地图中的仿真实验表明,优化的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%～30%,采样点数量减少45%～65%。最终将优化算法移植到SimRobot仿真平台,结果表明多优化设计RRT算法在未知环境中具备良好的实时性和鲁棒性,能够满足机器人在赛场上的路径规划要求。     

有毒重气泄漏事故的应急资源调度

针对有毒重气泄漏事故具有发生的突然性、危害的严重性等特点。建立了以应急加权总时间、应急总成本最小化为目标的多需求点、多供应点、多物资类型的优化调度模型。为了增强模型的实用性,增加了对车辆载重及最优路径选择的考虑。利用改进了的Dijkstra算法,将其作为多目标粒子群算法(MOPSO)的子算法对模型进行求解。针对MOPSO算法易陷入局部最优解的缺点,对惯性权重的更新方式进行了设计,增强了算法的全局搜索能力,同时在对粒子进行选择操作时借鉴了自适应网格法的思想,丰富了粒子群的多样性。最后,通过一个仿真实验验证了所提模型及算法的有效性。     

适用北京地区短历时强降水模拟的WRF模型物理参数化方案研究

以短历时强降水为特征的暴雨事件增多是北京地区近年来暴雨内涝频发的主要原因.为提高北京地区短历时强降水的模拟和预报能力,选用WRF(weather research and forecasting,WRF)模型中对降水模拟结果影响较为明显的3类参数化方案组成12组物理参数化方案组合,对北京地区具有不同中尺度环流特征的2类共8场短历时强降水事件进行模拟.基于构建的评价指标体系,评估各类参数化方案模拟北京地区短历时强降水过程的能力,评选出综合表现最好的物理参数化方案组合.研究结果表明:积云对流参数化方案对各类型强降水模拟结果的影响最大,云微物理参数化方案次之,行星边界层参数化方案的影响最小;从模拟北京地区短历时强降水过程的综合能力来看,表现较好且较稳定的方案分别为WSM6云微物理参数化方案、GD积云参数化方案和MYJ行星边界层方案;从模型模拟不同类型强降水过程的整体表现来看,模型对具有连续性降水特点且受地形抬升作用影响相对较小的第2类强降水过程的模拟效果最好,而对具有间歇性降水特点的深对流强降水过程及其相关的湿物理过程的模拟效果较差.研究结果对于提高区域强降水预警预报能力,改进模型参数化方案具有参考意义.     

求解寻址多旅行商问题的改进单亲遗传算法

为了解决非预先指定起点的单起点、闭回路且目标函数最长、路径最短的多旅行商问题,提出一种融合杂草算法繁殖机制的可寻址混合单亲遗传算法.该算法首先给出了一种新的编码方式,可在种群初始化时产生含有随机配送中心的个体,同时算法采用杂草算法的繁殖机制产生子代,从而加快收敛速度;然后采用改进的单亲遗传操作对路径进行寻优;最后采用混合选择算子对群体进行求解精度选择,避免算法陷入早熟收敛.为验证所提出的改进算法的有效性,采用Matlab对TSPLIB数据库中若干不同规模的实例进行仿真.实验结果表明,该算法在寻找最佳配送中心和最短路径方面具有良好的性能,且能在旅游路径规划问题上得到良好的应用.     

不锈钢管约束混凝土短柱轴压性能试验

为研究混凝土在不锈钢侧向约束下的受压力学性能,开展不锈钢圆管约束混凝土短柱的轴压试验研究.在试验中,设置素混凝土短柱和碳素钢管约束混凝土短柱作为对比,主要研究参数为加载边界条件和不锈钢管壁厚.试验结果表明:素混凝土短柱出现沿竖向劈裂破坏,破坏前变形较小;其余约束混凝土短柱均呈现较好的变形能力,破坏表现为钢管外屈及相应位置混凝土压溃破坏;在圆不锈钢管约束下,混凝土短柱的轴压承载力和变形能力均得到显著提升;不锈钢管混凝土短柱的初始刚度大于不锈钢约束混凝土短柱;随着不锈钢管壁厚的增大,约束混凝土短柱的轴压承载力近似呈线性增长;采用不锈钢管约束混凝土的承载力高于采用相近屈服强度的碳素钢管约束混凝土.     

有限状态机的多AGV路径优化策略

为解决多自动运输引导车(AGV)在实际物流中易发生冲突、堵塞的问题,提出一种基于有限状态机模型的实时路径规划方法.通过A*算法对自动导引运输车系统(AGVS)进行预路径规划,以工作路径长度作为适应度函数,对不同任务的AGV进行优先级分配;然后,引入有限状态机的模型,动态地对不同任务的AGV进行协同控制.若AGV之间存在路径冲突点,通过去交叉法,在优先级低的AGV中暂设冲突节点为障碍物状态.对优先级低的AGV重新进行路径规划,优先级高的AGV继续运行,实现AGVS的无冲突发生.仿真结果表明:该方法在保证工作路径是最优的同时,能有效地避免AGV在物流运输中的碰撞,实现系统调度过程中无冲突的发生,提高系统的效率.     

新零售模式下单中心物流配送路径优化研究

针对新零售模式下单中心物流配送路径规划问题,综合考虑运输成本、道路拥堵程度和配送业务的时效性建立优化模型,并通过改进遗传算法求解. 算例结果表明,改进遗传算法实现的模型效率更高、求解质量更佳.     

对多元函数最值问题的思考与教学探讨

多元函数的最值问题是高等数学课程的教学难点之一,众多教材重点讲解了如何计算多元函数的最值,而没有深入探究计算函数最值的前提:函数最值的存在性.深入分析了经典教材中的几个实例,证明了这些问题的最小值(或最大值)是存在的,从而打消学生在学习过程中的疑虑,让学生更深刻地理解多元函数最值的存在性.     

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.