动态障碍物环境下移动机器人路径规划

以机器人基本避障碍策略与启发式动态规划法相结合的方法，研究了在障碍物轨迹已知的动态环境中机器人的路径规划问题，根据机器人与单个障碍物可能的碰撞情况，分别提出了几种避障碍,伙子目标和相应的速度。根据这些策略，在机器人当前视窗内，将形成一个策略树，采用启发式动态规划算法，依据时间和路径费用最小原则，找出一个最优策略集，即最优子目标集，这种规划方法大大缩小于机器人子目标搜索空间。     

基于多元时间序列融合的飞行动作识别方法

针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对战术机动动作的识别。通过引入预分类和细分类结合的方式,对动作数据进行预处理,然后根据改进的动态时间规整(WDTW)算法对待测数据进行识别。仿真实验表明,相比传统DTW算法,WDTW算法通过降低算法复杂度,识别计算时间变化明显;对核密度与精准度系数的分析表明识别准确率亦有所提高。实验结果验证了所提方法的准确性。     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

多阶段动态车辆路径问题实时优化策略

针对多阶段动态车辆路径单决策和多决策问题,分别提出了平均距离策略和分区分批旅行商策略.前者优先安排不能延迟的顾客,然后根据路径的平均顾客距离选择可延迟顾客;后者根据阶段内决策的时间界限只在最后一次决策才考虑拒绝和延迟.实例仿真结果表明,新策略都具有较好的优化效果.     

动态模拟模型与动态模拟时间路径

在经济政策分析及政策方案评估中,采用动态模拟模型模拟政策所引起的经济现象变化的时间路径,是评价政策的重要“实验”方法。动态模拟时间路径的性状一般并非由动态模拟过程所决定,而是由动态模拟模型所决定。因此,如何选择不同的动态模拟模型,如何解读不同的动态模拟时间路径,便成为越来越受关注的政策模拟“实验”的焦点。     

动态路径规划形式化集成建模方法

提出形式化方法与Ad-Hoc人工势场法集成建模的思想。在多障碍物动态环境中,由于是相对于机器人-障碍物动态计算随机可达集,因此随机可达集为碰撞概率与斥力场的关联提供了一种形式化方法。该方法可以使用Ad-Hoc方法生成可比较的斥力势场,然后将这种斥力势场与障碍物和机器人的相对运动联系起来,从而提高动态环境中机器人避障路径规划的成功率。方法验证表明,在任何环境噪声水平上,提出的方法与高斯人工势场法比较,提高了到达目标位置的无碰撞成功率。     

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.     

动态流量多约束优化路径算法

基于多重上联链路网络,建立一个考虑多服务质量(QoS)度量约束限制的网络路径寻优调度模型,并针对时延和剩余带宽提出动态流量多约束优化路径算法(MOPA).基于MOPA和最短路径约束,给出了具有一个多重上联链路的确定性网络拓扑中实现优化流量费用的工程方法.通过分析网络资源现状及目标作用的重要程度,以主次目标形式考虑,建立目标之间的关联,简化多目标之间关系,使用迭代方法求解非线性约束条件下的流量和代价的优化解,动态选择最优路径使流量费用比最优化并实现工程应用.实验表明,该算法适用于多链路网络各种负载下的流量优化.     

融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划

针对移动机器人路径规划全局最优、实时避障的需求,提出了一种融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法。首先,基于传统A~*算法,结合Manhattan和Euclidean距离,设计了一种优化的启发搜索函数;然后,利用关键点选取策略,剔除冗余路径点和不必要的转折点;最后,融合动态窗口法,构造了顾及全局最优路径的评价函数,基于该评价函数,应用动态窗口法,进行实时动态路径规划,在保证规划路径全局最优性的基础上,提高了平滑性及路径规划的局部避障能力。实验结果表明:与传统A~*算法相比,所提算法规划的路径更平滑,可实时动态避障,且能输出控制参数,这利于机器人的自动控制;与动态窗口法相比,所提算法能够保证规划路径的全局最优性,路径长度由28.879m缩短为22.285m。该研究对于移动机器人自主导航的应用具有重要的参考价值。     

基于动态规划迭代法的最小H圈路径优化研究

规划距离最小的环形路径是减少配送成本、提高配送效率的有效方法.构建了基于动态规划迭代法的最小H圈求解模型,将环形路线优化问题转化为带约束条件的最小H圈问题,先将求解最小H圈问题分解为求解最小H链问题,再将最小H链问题转化为一个多阶段决策问题,然后结合改进的动态规划方法——动态规划迭代法来求解.通过货物配送路线优化的实例计算,证明了该算法能够快速、有效地求解有约束条件的最小H圈问题.     

手写维文字符分割中的多信息融合路径寻优方法

针对维吾尔词书写粘连和手写笔画漂移等问题,提出一种基于多信息融合路径寻优的字符分割算法.利用笔画提取、切分和聚类,过分割单词图像得到主体和附加字段,通过字段模糊匹配获得鲁棒的字根序列描述,以抑制笔画漂移造成的干扰;由建立的匹配位置高斯模型来估算字段匹配信息,经对单字分类器输出进行置信度转换,从而得到字符识别信息,再运用数据统计获取单词语义信息;由构建的字符序列二阶Markov语言模型,基于Bayes准则,提出了单词后验概率的多信息加权融合计算方法,通过字段匹配及字根合并的路径寻优,可得到最佳字符分割结果.在手写维文样本库上的实验表明,所提算法能有效提升字符分割的准确率和稳定性.     

基于信息融合的运动目标自动提取

提出了一种采用主动轮廓模型来融合多种图像信息的运动目标提取算法．通过对含有运动信息的差分图像进行统计分析，可以获得运动目标的粗略位置，从而解决了主动轮廓的启动问题．利用图像中的色彩信息，构建了一种新的色彩力．由于这种色彩力在作用范围、定位精度上与反映目标边缘特征的图像力具有互补性，因此在这两种力的共同作用下，主动轮廓可以有效地解决其初始位置远离目标边缘的难题，并精确地提取目标的真实轮廓．实验表明，这种算法在长达数百帧的图像序列中，始终能准确地分割出运动目标，并稳定跟踪目标的运动．     

航班多级动态规划策略与运行控制优化

为实现航班运行控制的全局规划和控制策略定量评价,打破传统多集中于规章手册的定性分析的运行控制技术方法,建立航班运行控制最短路径最小代价的策略构架图,提出三级控制策略的最优性动态规划运行控制模型;设计改进的动态规划递推方程,通过数值计算算法,得到表格形式的最优控制与最优代价函数,解决了航班运行控制决策这一类非线性离散复合型规划问题无法得到最优控制解析表达式的困难。最后,引入航班运行实例测试模型和算法的适应性和优越性,实验结果表明,动态全局规划不同于传统的每个航班独自分阶段的“点式思维模式”,实现了整个公司所有航班、所有航站和所有机队的全局运行控制优化。     

基于动态逆的直升机飞行品质设计研究

直升机的固有特点使其飞行品质较差,而直升机的使用任务却要求它具有良好的飞行品质。本文采用动态逆和极点配置相结合的方法设计直升机飞行控制律,并通过仿真手段进行检验,证实了样例直升机飞行品质提高以及所用飞行控制率的鲁棒性,从而表明本文控制律的有效性。     

多特征融合的道路场景语义分割算法

为提升道路场景语义分割的性能以及实际应用性,本文将传统的图像处理算法与深度学习技术相结合,提出了一种多特征融合的轻量级道路场景语义分割网络模型。该模型首先利用颜色空间转化、图像均衡化、边缘检测等算法来对图像多种特征信息进行增强;其次,以深度可分离卷积为基本单元搭建高效率特征提取结构,对特征增强后的图像进行信息融合和提取,并结合跳层上采样操作完成初步分割;最后,引入边缘检测支路来对分割图像的目标边界信息进行细化,保障网络高精度分割。通过实验结果表明,所提网络在分割精度、计算效率上得到了较好的平衡,同时,在实际变电站道路场景应用中,该网络也能实现高效语义分割,为巡检机器人提供有效的道路信息。     

考虑融合多传感器误差项优化方法的定位技术研究

为了实现移动机器人的精确自主定位,根据不同传感器的测量原理定义了视觉误差和惯性测量单元误差项,采用基于图优化的思想构建一个最小二乘问题的位姿估计器数学模型,并把多种传感器的误差项添加到估计器中,使用优化工具求解出最优的位姿,实现多传感器的融合定位。通过在仿真实验平台上运行公共数据集,实验结果表明单传感器的定位方案因为尺度模糊和累计漂移的问题在绝对位姿误差平均值达到7.942 m,而融合多传感器的定位方案的绝对位姿误差平均值为0.234 m,说明融合多传感器的定位方案比单传感器定位方案在定位上更加准确和鲁棒。     

基于驱动参数建模的可行更改路径搜索和优选方法

为了解决产品设计更改中可行更改路径分析困难的问题,提出了一种基于驱动参数建模的可行更改路径搜索和优选方法.从集合论观点出发描述了产品中的更改传播现象;在传统产品参数建模的基础上构建产品驱动参数关联网络模型,并介绍了产品模型的预处理方法;引入深度优先搜索算法(Depth First Search,DFS)实现可行更改路径的搜索;提出了评价最优更改路径的指标和优选准则指导更改方案优选工作,采用多属性决策方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)完成最优更改方案的优选;通过开发的原型系统,实例验证了该方法的可行性.     

基于D*算法的场面滑行动态规划研究

研究了机场场面滑行路径动态规划问题.基于三种滑行冲突约束,建立了使航班总体滑行时间最短的动态优化模型.改进了传统的D*算法,提出了基于时间权值的冲突预测和代价修正函数.案例计算相比Dijkstra算法得到的结果减少了203s,有效减少总滑行时间,提高场面运行效率.该算法不仅可以用于滑行路径的初始规划,也适用于场面实时滑行引导的实施.     

基于支持度的多传感器信息融合算法

目前多传感器融合算法大都需要先验知识,而现实环境中常常无法满足。为有效解决这一问题,在信息融合中利用指数衰减函数引入了支持度的概念,进而设计了两种不依赖任何先验知识的基于支持度的多传感器信息融合算法。最后,应用该算法对3部雷达的观测数据进行处理,实验结果表明,该算法有较好的融合效果,并具有计算简单的特点。