城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

局部受载工况下的轮胎受力分析

轮胎属于汽车唯一与地面接触的部件。轮胎性能的好坏，对汽车行驶的安全性有着极大影响。以175/70/R14轮胎为研究基础，通过有限元分析软件分析了轮胎在6种不同局部受载工况下的变形、应力、应变情况。分析表明，与正常静载工况相比，轮胎应力、应变和整体变形情况较复杂，且呈不对称性。与异物接触的胎体区域变形较大，胎侧部位和三角胶部位变形较小；应变较大区域主要集中在异物突起部,其它部位应变较为稳定。此分析结果为纠正非正常泊车，降低轮胎受损情况，消除汽车安全隐患有实用性参考价值。     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

基于智能球机的视频车辆检测系统的设计

以现有的视频检测算法为基础，根据智慧交通系统的需求设计了一套车辆检测系统.该系统包括客户端模块、命名管道通信模块、特征提取模块、轨迹数据处理模块和数据库存储模块，可以实现检测跟踪道路车辆、计算目标车辆数据、汇总道路数据和查询历史信息等功能.现场测试与运行结果表明，视频车辆检测系统检测精度高，整体性能强，系统运行稳定，能够满足路政需求.     

水下三维激光扫描在导管架平台损伤测量中的应用

海洋石油导管架结构受损点的尺寸测量目前主要使用机械卡尺测量，这种测量方法存在较大的误差，无法全面评估损伤点对导管架的影响，为此，需要引进新的方法和技术来满足导管架损伤点的测量。为准确评估损伤点对导管架的影响，保证导管架运营的安全，采用水下机器人（ROV）搭载三维激光扫描仪，分别对中国某海域导管架的阳极和已知损伤区域进行激光扫描，通过对激光点云数据的处理，得到被测物的三维模型，从而实现损伤结构的尺寸测量。研究结果表明，激光扫描仪便于ROV搭载和安装，可以应用于导管架已知损伤点的测量，测量精度可达毫米级。激光扫描测量的精度受诸多因素影响，作业时需优化作业方式，从而得到高质量的数据。ROV搭载水下三维激光技术，为深水结构物的尺寸测量提供了一种高精度的可行性方案，可以进行水下结构物的三维建模和尺寸测量，调查结果准确可靠，为后续的完整性评估提供参考。     

基于二次型跟踪器的实时能量管理优化策略

为了解决当前混合动力汽车能量管理策略不能同时兼顾最优性与实时性的问题，以采用行星式混合动力系统的物流车为研究对象，基于二次型跟踪器理论提出了一种可在线实时应用的能量管理优化策略。建立了行星式混合动力系统的线性数学模型，开发了直接节油型二次型跟踪器单自由度优化策略，基于MATLAB/Simulink软件平台进行了离线仿真验证，仿真结果表明该策略获得与全局优化算法相近的节油效果。在基于dSPACE/Simulator搭建的硬件在环平台上进行了硬件在环测试，测试结果表明该策略具有良好的实时应用性。