基于地图建立的无人地面车路径规划

 提出一种同时完成地图建立与路径规划的算法。该算法为两层控制结构,其上层实现子目标点的生成,下层完成局部路径规划及运动控制。根据系统实时性的要求,以N个系统周期为触发条件执行子目标点生成程序。其中无人地面车通过传感器不断获取环境信息并进行处理,完成网格占据方式的地图建立与实时更新;将地图建立的结果作为数据输入,利用A*路径规划算法生成子目标点。根据子目标点生成结果,在每个系统周期内,通过基于模糊控制的底层快速算法完成无人地面车到子目标点的运动控制。以Pioneer 3-AT型无人地面车为试验平台在未知的复杂环境中对该算法进行验证,取得了良好的地图建立和路径规划效果,证明了该算法具有良好的实时性和准确性。     

动态环境下智能轮椅的路径规划与导航

针对智能轮椅应用的动态环境,提出了一种自主规划和导航算法.采用分层递阶体系结构,设计了基于地图匹配的自定位方法,将路径全局预规划和在线重规划相结合,获得动态环境下导航的次优路径,并且设计了基于局部观测地图的行为控制与行为选择算法.智能轮椅样机的实验结果表明,所提出的方法在动态环境下具有较好的路径优化特性和安全性.     

基于二层结构的路径规划系统

本文提出了智能系统中的二层路径规划子系统,其中的全局路径规划层接收来自任务规划子系统的目标序列,针对已知的静态障碍环境信息,采用基于 Hopfield 人工神经网络(HANN)算法的新型路径规划方法,得出点到点的直线路径(预直线路径)序列,并进行了仿真。局部路径规划与跟踪层接收来自全局路径规划层的预直线路径,考虑全局路径规划层未知的静态和动态障碍,采用势场法来进行局部路径规划与跟踪,并进行了仿真。     

一种子目标和水平集方法融合的AUV动态航路规划新算法

针对当前水下避障航路规划算法中障碍物模型偏理想化,易导致不能安全避障,且算法规划速度偏慢的难题,提出了一种基于子目标法和水平集方法的自主实时航路规划算法.算法基于AUV的前视声呐探测的障碍物部分轮廓信息,预估障碍物尺寸和中心位置,据此得出安全可靠的子目标点,再通过滚动的子目标法实现完全避障,通过水平集方法提升规划速度.仿真结果表明,提出的算法均能做到100%的避障,且避障后的航路性能质量比预先规划的全局最优航路的性能质量下降得很小:航路长度和航行时间的平均增加量均不超过5%.      

深海底采矿机器车控制软件体系结构设计与实现

针对深海底采矿机器车特殊工作环境和特殊工作特性,采用混合体系结构,设计了深海底采矿机器车控制软件体系结构;该结构分为规划层、控制层和执行层.机器车的作业任务被规划为一系列子目标,每个子目标有一个相应的任务监视器,负责安排一套预编程的程序以实现子目标.以行走控制子目标为例,进一步说明了所设计体系结构的可行性.最后,采用VC 语言编制程序,验证了软件体系结构的设计.     

一种基于机器人操作系统的代价地图自适应膨胀半径设置方法

针对复杂环境下移动机器人自主导航易被困、路径规划不理想等问题.首先,通过改进机器人操作系统(robot oper-ating system,ROS)中代价地图代价值衰减函数和七宫格检测法,研究了代价地图自适应膨胀半径算法.其次,通过动态衡量启发函数与优化子节点选择方法,研究了结合环境信息的改进A*路径规划算法.实验结果表明:使用自适应膨胀半径算法和改进A*算法后的路径拥有更好的平滑度,减少33.6％转角次数和37％转向角度.能避开复杂障碍物群,降低移动机器人被困几率,提高了复杂环境下ROS移动机器人自主导航的安全性和鲁棒性.     

一种改进工业自动导引车路径规划算法

为了解决当前工业自动导引车(automated guided vehicle,AGV)栅格地图下路径规划算法存在路径转弯较多、弯曲度较大、搜路时间较长且距离障碍物近等问题,基于A?算法提出了一种改进路径规划算法.首先,通过在全局地图中设置路径关键节点,生成关键点拓扑地图,并利用Floyd算法进行最短路径规划,输出路径节点集合;其次,利用A?算法对集合中相邻节点进行路径规划,并将生成的路径进行拼接;最后,通过引入贝塞尔曲线对拼接路径进行平滑处理,以获取全局路径.实验结果表明:本文算法规划的路径转弯更少、弯曲度更小、搜索时间更短且能完全避开障碍物行走,更符合工业AGV的应用环境.     

基于值迭代网络的路径规划算法

为了提升值迭代网络在路径规划任务中的表现,提出结合人工势场方法,用势能地图代替环境地图作为网络的输入,提供更多的环境先验特征;引入Inception结构修改原网络架构,进一步增强网络的特征提取能力.在随机生成的二维栅格地图上进行仿真实验,结果表明:在相同情况下,改进后的方法具有更高的路径规划成功率,预测路径与最短路径的偏差更小,随着环境复杂度和地图尺寸的增加性能衰减减小.     

移动机器人路径规划算法的研究

路径规划技术作为机器人研究领域中的一个重要分支,是依据某些优化准则,在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的最优无碰路径.本文针对机器人路径规划技术进行了深入地研究,阐述了机器人路径规划问题的三个子问题等内容,讨论了传统路径规划方法 和基于智能算法的路径规划方法 .本文运用传统Dijkstra算法的贪心策略,针对静态环境下移动机器人路径规划的寻路径子问题,提出了一种改进的Dijkstra路径规划算法.该算法借助具有"先进先出"特点的队列,采用广度优先遍历二维网络结点.该算法在选择邻接结点进行遍历的时候,采用的禁忌策略是禁止访问已经访问的结点,以及被标识为障碍物的结点.实验及分析表明,该算法能准确并快速地寻找到最优路径,且时间复杂度为O(4*n).     

利用侧扫声呐的自主定位导航技术研究

同步定位和地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)与路径规划在陆地上的自主定位导航上被广泛应用,而自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)在实现真正的自主定位导航方面还有待提升.提出将侧扫声呐传感系统、SLAM技术和路径规划技术三者结合的自主定位导航技术.该技术先对原始声呐图像数据的杂波、异常值、噪声等进行预处理,再将预处理后的数据格式转换成适用于SLAM算法的激光雷达数据格式,并在此基础上进行全局路径规划和局部路径规划相结合的完整路径规划研究.仿真结果表明,该技术可以更好的使AUV在复杂水下环境实现真正的自主定位导航,并提高了AUV定位与环境建图的精度.     

环境经营战略下的钢铁产品绿色定价策略

钢铁企业实施环境经营战略与钢铁产品的价格有着密切的联系,根据影响钢铁产品绿色定价的相关因素,采用多元线性回归模型进行计量分析,结果表明:钢铁企业污染治理费用的增加必然导致价格的提高.探索了绿色理念的传播、产品细分定价法、环境价值定价法、市场细分定价法等环境经营战略下钢铁产品的定价策略.     

我国实施创新驱动发展战略的生态环境优化策略

创新驱动是中国经济内涵外延发展的必然结果,对于刺激中国内生创新力和外在保障力具有积极意义。在实施创新驱动发展战略过程中,既需要创新主体和客体的多向支撑与保障,更需要不断优化创新的生态环境。为此,构建集市场、知识、要素、产业、管理于一体的生态化整合体系,对于培育从要素驱动、投资驱动向创新驱动转变,促进五大发展理念相协相进的系统性环境生成意义重大。     

辽宁省民营企业发展战略现状及策略研究

分析了目前辽宁省民营企业发展战略上存在的问题,探讨了解决辽宁省民营企业发展所存问题的对策.只有正确认识和处理民营企业在发展中所出现的一系列问题,才能更好地发挥民营企业在经济发展中的重要作用.     

设计与国家战略

 人类社会的基本模型是以"经济、科技、文化"为支撑的。随着"文化"内涵的丰富,人类认识到生存必须依赖于"自然",因此"生态观"逐渐充实到人类社会的模型中。人类在社会进化中从"格物"到"致知",又从"致知"到"格物"的循环上升中逐渐懂得社会价值观和生存战略--"方法论"的重要性,即重视遵循"目的"-"路径"-"策略"-"方法与技术"-"工具"之间的逻辑。设计不能跟随市场、满足市场,要把握人类社会的真正需求,从而定义需求、引领需求、创造需求。目前人们已开始将工业设计的实践与认识提高到"机制"创新、生活方式设计、文化模式设计及系统设计层面,现在又致力于可持续发展的"集成式系统整合"的协同设计--"社会设计"。"服务设计"诠释了"工业设计"最根本的宗旨,即"创造人类社会健康、合理、共享、公平的生存方式"。     

美国关键矿产战略的演化特征及启示

 收集美国历年发布关键矿产相关的研究报告、政策文本等资料，梳理了美国关键矿产战略的发展历程，总结了其演化特征：（1）战略意图从单纯面向供应安全到以保障安全供应为由满足政治和外交需求；（2）关键性评估方法从关键矿产的静态、定性评估到针对制造业的全产业链动态评估；（3）供应链政策导向从提出“去全球化”到突出“去中国化”；（4）关键性评估对象从关键矿产到与其相关的“卡脖子”技术。美国关键矿产战略呈现出上述演化特征，主要是受到了美国国家安全边界的扩张、“再工业化”资源需求的增长、冷战思维的回归和维护全面实力优势意图的确立等多方面因素的影响。结合中国关键矿产战略的制定和调整，提出了建立和完善中国关键矿产评估体系、推动国内产学研的关键技术协同研发、加强对外关键矿产供应链合作等建议。     

自主学习研究

自主学习本质上是对学习的各个方面或者学习的整个过程主动做出调节和控制，它具有存在性、能动性、有效性和相对独立性等特征。学生的自主学习依赖于一定的心理发展水平、内在学习动机、学习策略、意志控制、教育指导、教学环境等条件。     

基于二进制编码的改进杂交策略

通过分析发现,遗传算法二进制编码串中不同基因位的改变对个体的影响程度大小不等.提出一种改进的杂交算子,对编码串中各个基因位赋予不同的杂交点选择概率,使得群体在进化初期可以搜索到更大的解空间,提高算法的全局搜索能力;在进化后期适当降低高位基因的杂交点选择概率,使得搜索不致偏离最优解,同时提高低位基因的杂交点选择概率,增强算法在局部范围的搜索能力.仿真结果表明,同标准遗传算法相比,改进算法具有寻优精度高、稳定性好、收敛性强等优点.     

并行遗传算法的迁移策略对K-中心聚类的影响

分析了并行遗传算法的主从并行模型、粗粒度并行模型和细粒度并行模型等3种并行模型;重点对粗粒度并行遗传算法的异步迁移策略和同步迁移策略进行了比较研究,以K-中心聚类作为实验背景,说明不同的迁移策略对K-中心聚类的效果有一定影响,并得出了异步迁移策略的性能和聚类效果优于同步迁移策略的性能和聚类效果。