积分学在不等式证明中的应用

不等式证明在数学中有着举足轻重的作用．主要介绍利用积分的定理与性质证明不等式的一些基本技巧和方法，如积分中值定理、柯西-施瓦兹不等式、变上限积分等．较好地解决了不等式的证明问题．     

多车环境下智能货车的紧急转向决策及轨迹规划

决策与规划是实现自动驾驶的关键技术,针对自动驾驶货车在紧急转向避障时需要考虑换道时目标车道的安全性和规划出最优避障轨迹的问题,采用将换道时左右车道上的车辆与自车的相对距离和换道的最小安全距离的差值分别建立模糊关系的方法,通过比较模糊规则推理设计的安全值,选择更安全的车道进行转向避障,为了迅速规划出最优避障轨迹,采用三阶贝塞尔曲线,通过设计四个控制点坐标形成避障曲线,为了防止转向时横向加速度过大导致货车发生侧翻和速度过快与前车发生碰撞,设计车辆的稳定性边界和碰撞边界对控制点进行约束,使用matlab中的函数求解出不同车速下的最优换道轨迹,最后使用仿真软件进行仿真验证,结果表明设计出的避障决策和轨迹规划可以安全、有效的避开障碍。     

基于神经网络的Q学习在Khepera Ⅱ机器人避障中的应用

为了提高移动机器人的自主学习能力,在传统的机器人行为控制结构基础上设计了智能控制结构,同时引入了基于神经网络的Q学习模块算法,克服了传统算法只能应用到离散状态中的不足.移动机器人的避障实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

基于三维雷达的非结构化路面识别

为解决非结构化路面条件下路面识别问题和提高障碍识别的准确性,采用IBEO LD-ML四线雷达设计出一套越野环境障碍识别系统,并根据系统提出一种障碍分块算法.应用角度和长度双阈值对已得数据进行归类并进行分块,提取出阻碍车辆正常行进的区块.通过实车试验验证整个系统的可靠性、算法的准确性和实用性,试验结果表明,该系统可以实时地提取障碍目标,为智能车辆在越野环境下行驶提供实时路面评价方法.     

基于势场蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。     

三七栽培研究进展

综述了三七营养与施肥、品种选育、病虫害防治以及连作障碍克服4方面的研究进展,并对今后三七栽培技术研究的主要方向做了展望。     

目前我国公共图书馆立法的几点思考

简述了中华人民共和国图书馆立法历程和现状,分析了公共图书馆法立法的几个主要障碍,提出了吸引群众利用图书馆、激发群众捍卫图书馆权利从而促进图书馆立法的应对思路。     

蛇形机器人的运动控制研究

蛇形机器人具有很高的运动稳定性和环境适应性,非常适应于不确定性及复杂的环境中工作,如地震救援、火灾以及其他自然灾害等等.该文研究了一种正交模块组成的蛇形机器人,采用PXA270芯片作为主控制器和AVR128单片机作为从控制器,实现了主从分布式控制.在简化的Serpentine曲线基础上,研究了由离散关节组成的蛇形机器人控制,最后得到机器蛇运动时各个关节电机相应的旋转角度和旋转速度,并通过安装超声波传感器测距实现了自主避障.实验结果表明方案是可行和可靠的.     

基于产生式规则的机器人动态避障

以中型自主足球机器人为对象,研究其动态避障情况.依据传感器输入信息进行特征识别,选择距离机器人最近的为首要躲避障碍,利用产生式规则进行机器人避障控制,对远距离和近距离障碍采用不同的避障策略,并引入虚拟点以躲避碰撞.在仿真和实时环境下进行了实验,分析了障碍位置不同和输入参数不同情况下的避障情况,并与传统人工势场法进行对比,避免了传统人工势场法进行机器人避障时会出现陷入局部极小、抖动等问题.实验结果表明该方法能使机器人快速有效的躲避障碍.     

一类非齐次障碍问题的很弱解的局部可积性

给出了二阶非齐次椭圆方程-divA(x,u)=f(x),u∈Krψ,θ(Ω)的障碍问题很弱解的定义,并利用Hodge分解,证明了上面提到的障碍问题很弱解的高阶可积性结果。