联合A*与动态窗口法的路径规划算法

由于无人艇所行驶的海洋环境比较复杂, 因此无人艇智能系统中的路径规划系统显得越来越重要。针对A^*算法与动态窗口法(dynamic window algorithm, DWA)存在的不足之处, 提出一种将二者进行结合的混合路径规划算法。通过对A^*算法得到的局部目标点进行迭代更新使水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)利用DWA得到最佳搜索路径。仿真结果表明, 提出的算法所搜索的路径长度以及路径的拐点相对于A^*算法分别缩短了21%和减少了59%, 验证了所提算法的优越性。     

改进A*算法的机器人能耗最优路径规划方法

为了降低移动机器人在运动过程中的能耗, 提高在能源补给有限时的任务执行率, 提出了一种改进A^*算法的机器人能耗最优路径规划方法。首先, 根据四轮差速驱动移动机器人的运动学约束, 建立了其运动的能耗模型。然后, 根据起始状态和目标状态约束求解生成运动基元, 采用能耗模型计算运动基元的能耗值, 构建了能耗运动基元集。其次, 基于传统A^*算法, 改进提出了一种能耗最优路径规划方法, 该方法在规划进程中以能耗运动基元集中定义的节点之间的连接关系进行节点扩展, 而以能耗值作为节点之间的通行成本, 从而保证获得一条全局能耗最优路径。最后, 离线地图仿真测试和机器人实验结果表明所生成的路径总能耗可降低约28.24%, 从而验证了算法的有效性。     

小型无人机快速三维航迹规划方法

针对小型无人机航迹规划中难以满足自身性能约束和实时性要求的问题,将飞行环境中的威胁分为可穿越威胁和不可穿越威胁;基于序列规划思想,采用粒子群优化算法规划基准航迹,采用改进的稀疏A*算法进行在线航迹规划。为提高在线航迹规划效率,将三维航迹规划转化为二维水平面规划和高度规划,仿真实验验证了该算法能够生成三维可行航迹,且规划时间显著减少。     

基于改进A*算法的自动导引车无碰撞路径规划

针对自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的无碰撞路径规划问题,提出一种引入时间因子的改进A^*算法以减少转弯次数,结合时间窗及优先级策略实现多AGV的动态无碰撞路径规划.首先利用改进后的A^*算法静态规划各AGV转弯次数最少路径;其次,分析路径节点到达时间及冗余时间,根据电量与路径性能动态地为多AGV分配优先级,结合时间窗模型解决了多AGV碰撞冲突问题并且提升了系统效率.案例分析结果表明,该算法在保证路径最优性的同时解决了传统A^*算法带来的转弯次数多问题,能有效实现无重复、无冲突的系统调度,并证明了其在动态环境下具有良好的适应性和鲁棒性.     

基于改进A*算法的飞行器三维航迹规划算法

提出了改进A*算法并应用于飞行器航迹规划,该算法把地形平滑技术融合到路径搜索的过程中,使平滑处理只需满足路径选择方向的飞行坡度要求和飞行器过载限制,得到的最优航迹更加贴近地形。在相同的条件下对改进A*算法和传统算法进行仿真比较,传统算法需要35 s左右收敛得到优化航迹并且代价函数为32.15;改进算法能在24 s内找到代价函数最优的飞行器三维航迹且代价函数为28.26,仿真结果表明改进A*算法在收敛速度和最优路径代价函数结果都明显优于传统算法,是一种有效的三维航路规划方法。     

基于即时修复式稀疏A*算法的动态航迹规划

针对动态环境下无人机航迹规划对时效性、可行性和最优性的需求,将稀疏A*搜索(sparse A* search, SAS)算法嵌入到即时修复式架构,并在航迹迭代改善过程中引入双排序准则、存储空间约束及变步长策略,提出了即时修复式稀疏A*(anytime repairing SAS, AR-SAS)算法。静态环境下蒙特卡罗仿真结果表明AR-SAS算法生成可行航迹与最优航迹的时间都小于标准SAS和分层SAS算法;动态仿真结果表明AR-SAS算法能够快速生成可行航迹,并在规定时间内不断提高航迹最优性,满足动态航迹规划的需求。     

基于改进人工势场法的无人机航迹规划

针对传统人工势场(traditional artificial potential field, TAPF)方法在无人机航迹规划时航迹摆动幅度较大且容易陷入局部极小值的问题, 提出了一种改进人工势场法。首先在TAPF方法的基础上, 引入角度与速度调节因子, 模拟更真实的无人机飞行轨迹; 然后再引入辅助避障力, 实现避障的同时平滑轨迹; 最后对改进航迹规划算法与TAPF方法进行仿真实验。结果表明, 相较于传统算法, 改进后的航迹规划算法在航迹平滑性上有显著提升, 并且有效地避开了局部最小值点。     

基于正六边形栅格JPS算法的智能体路径规划

通过构建正六边形栅格地图, 并修改传统跳点搜索(jump point search, JPS)算法的邻居剪枝、强制邻居判断的规则和JPS策略, 提出一种新的正六边形栅格JPS算法, 并且利用该算法解决智能体在环境地图存在障碍物时的路径规划问题。利用Pycharm平台进行仿真研究, 并与传统正方形栅格A^*算法和JPS算法进行路径规划仿真比较, 结果表明正六边形栅格JPS算法可更好地实现路径规划, 所规划出的路径可避免穿越墙角的不安全行为、减少转向次数, 且该算法可减少路径规划时间, 提高了路径规划的质量和效率。     

三维场景SAR射频仿真技术研究

三维场景合成孔径雷达（SAR）射频仿真对于SAR系统调试、SAR信号处理算法的研究具有重要意义。SAR射频回波信号仿真是SAR射频仿真技术的核心。结合SAR回波模型,在SAR射频仿真总体方案的基础上,提出了三维场景SAR射频回波实时仿真方法,根据SAR雷达平台飞行航迹信息实时计算成像场景后向散射系数、雷达与目标距离、遮挡因子、天线方向图加权因子等关键参数,实现了三维场景的SAR射频回波信号实时模拟,验证了该方法的正确性。     

多值故障字典的测点选择与序测试设计

序贯测试问题是目前的一个研究热点。由于时间复杂度太高,传统的序贯测试算法对于测点数大于12的系统无能为力。为此,将序贯测试问题拆分为测点选择与序测试设计两个问题。测点选择问题用A^*算法解决:运用M进制编码规则,首先给出了启发函数的计算方法,然后给出了能够得到所有最小测点集的改进的A^*算法。序测试设计问题用AO^*算法解决:对二值哈夫曼编码规则进行推广得到了多值编码规则,根据此规则给出了AO^*算法启发函数的计算方法。提出的方法更符合可测性设计的设计流程,试验和复杂度分析表明该方法能显著降低传统方法的时间复杂度。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题,构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型,并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小e1范数优化模型,提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法,实现了系统相位误差和目标参数的精确估计.仿真结果表明,在信噪比...     

基于冲突搜索算法的多机器人路径规划

针对冲突搜索法（conflict-based search,CBS）在多机器人路径规划（multi-agent path finding,MAPF）过程中规划路径过长、单向搜索运行时间长等缺陷,从搜索方向和搜索方式提出一种改进的双向A*焦点搜索来优化冲突搜索算法。将次优因子ω引入冲突搜索算法的底层搜索函数中,以提高路径搜索的效率;将冲突搜索算法中的单向搜索优化为双向A*搜索。实验结果表明：改进的冲突搜索算法的路径成本缩短了14.82%,总运行时间缩短了10.63%。     

SC-FDE系统中基于UW的联合信道估计均衡算法

针对基于特殊字(unique word, UW)帧结构的单载波频域均衡(single carrier frequency domain equalization, SC-FDE)系统提出一种联合信道估计噪声预测最小均方误差-残留码间干扰消除(minimum mean square error-residual intersymbol interference cancellation, MMSE-RISIC)均衡算法。该算法包括噪声预测MMSE-RISIC均衡算法与基于UW的噪声消除时域信道估计算法, 并将频域均衡算法与信道估计算法相结合。最后,利用华北地区300 km的9径散射链路参数进行仿真, 结果表明基于UW的噪声消除时域信道估计算法较基于UW的时域信道估计算法总体性能有所提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有1.2 dB的性能增益; 联合信道估计噪声预测MMSE-RISIC均衡算法相比改进MMSE-RISIC均衡算法性能也有提高, 当误码率为10^-2时信噪比大约有3.2 dB的性能增益。     

基于改进注水算法的离散车间任务分配问题研究

针对离散车间实时动态任务分配结果欠理想的问题,提出了改进的注水算法。该算法加入了加工速率和费用因子,协调了加工速率和费用以及加工工件之间的关系,实现了不同代价的工件分配,对分配结果进行了调整,满足了离散分配的要求。改进的注水算法能够对临时新增的工件进行实时动态的分配。提出的算法与匈牙利算法、两阶段优化方法以及注水算法进行了对比,实验结果表明,改进的注水算法在加工时间和加工费用上具有一定的优势,其运算复杂度仅与加工中心的数量有关。     

基于BSO-ELM的涡轴发动机加速过程性能参数预测

建立精度和实时性均满足要求的航空发动机性能参数预测模型是实现发动机性能优化和实时监控的基础。极限学习机(extreme learning machine, ELM)对复杂的非线性航空发动机系统具有良好的适应性, 本文提出了利用头脑风暴优化算法(brain storm optimization, BSO)优化ELM的网络参数以提高其性能。并提出以发动机的台架试车加速过程数据为训练和验证样本, 利用BSO-ELM算法回归辨识得到涡轴发动机加速过程性能参数预测模型。结果表明预测参数燃气发生器转速n_g、燃气发生器出口温度T₄和增压比π_c的两项精度指标均优于BSO算法优化的反向传播神经网络和粒子群优化算法优化的ELM方法得到的预测模型, 表明了BSO-ELM预测模型的可行性与优越性; 在相同仿真环境下, BSO-ELM算法可大幅提高计算效率使预测模型的实时性更优。