马尔可夫性在AGV全局路径规划中的应用

通过对现有环境模型和路径规划算法的分析,提出了新的环境建模方法和基于已知环境信息的全局路径规划算法。对FMS采用机床位姿增广阵(APMM)和机床相对位姿阵(RPMM)进行建模,所建模型具有环境信息存储量小,数据易维护、易扩充等优点。最优路径的规划采用概率选择法,路径结点并行选择;最优路径取最大概率路径,路径规划效率高。仿真结果表明,所提出的路径规划算法具有简单、快速、可靠、并行搜索等优点。     

西藏文化产业发展的多维路径探析

文化产业既具有文化的功能,也具有产业的功能。西藏发展文化产业既是促进西藏发展的重要途径,也是澄清西方误读的有效方式。近年来,西藏的文化产业有了一定的发展,但是在观念意识、产业结构、人才结构和管理体制等方面还存在一些问题。鉴于此,西藏的文化产业发展应遵循宏观战略路径、文化走出去路径、创意素材支持路径、知识产权保护、资金支持路径和人才支持路径等。     

P2P网络最可信路径算法

针对分布式环境下P2P网络的特点,以及间接获取信息时的可信性,定义了间接获取信息时两个节点之间路径可信度的相关概念,提出了两个节点之间的最可信路径算法、最小可信路径算法,量化了最可信和最小可信路径的可信度,量化了两个节点之间传输消息时可信度的分布区间,分析了最可信和最小可信路径算法具有多项式的时间复杂度.通过典型应用,验证了最短路径并非最可信路径,最可信路径选择具有重要的使用价值.特别是在大规模分布式环境中,为人们从最可信路径获取信息提供了保障.     

考虑路径尺度的城市轨道交通客流分配

城市轨道交通客流分配是进行轨道交通线网规划、评估和运营管理的关键技术之一。考虑有效路径之间重叠对路径选择概率的影响,在效用函数中加入路径尺度调整效用值,提出基于路径尺度的Logit客流分配方法。以北京地铁线网为例,构建乘客出行广义费用函数,搜索有效路径,清洗自动售检票系统(automatic fare collection, AFC)刷卡数据,通过MATLAB软件进行客流分配计算。结果表明:与既有模型相比,路径尺度Logit模型路径选择概率误差降低了24.32%,提高了客流分配精度。提出的路径尺度Logit模型具有较好的适用性、有效性,对于提升城市轨道交通线网科学规划水平、降低运营安全风险具有重要意义。     

基于路径编码的RFID数据压缩技术研究

射频识别(RFID)技术应用于痕迹追踪和供应链管理能显著提高效率,同时会产生大量的路径数据.使用路径编码对路径数据进行压缩并保存,可以大幅度减少数据存储空间,为以后的路径数据挖掘工作打下良好的基础.同时,路径编码具有一定的路径信息,可以直接对路径编码进行路径数据挖掘,提高挖掘效率. 实验结果表明,随着物品数量的增加, pid路径编码方法可以降低路径信息量,在大量物品共同移动时,数据压缩更加明显.     

厦门市全民健身路径工程建设与发展研究

采用文献法、问卷调查法、数理统计法、比较分析法,就厦门市全民健身路径建设、经费来源、质量和效益等进行了调查研究。研究表明:厦门市全民健身路径发展经历了起步发展和快速发展两个时期,全民健身路径逐步从岛内向岛外发展,并成为社区居民重要的体育活动场所;全民健身路径建设资金逐步形成以政府为主体,融合地方、社会等各渠道多元投资发展模式;全民健身路径产生了良好的社会效益,锻炼人群对全民健身路径的数量、质量、分布具有较高的满意度。     

最宽不相交多路径均衡路由算法的改进及其分析

针对最宽不相交路径(WDP)算法计算每个可行路径工作量大而且非常耗时——计算n条路径需要耗费O(n3)次迭代的问题,为了减少算法的复杂度和缩短计算候选路径的时间,提出了一种通过减少可行路径集的数量和限制计算迭代次数的改进算法,该算法使用具有可用带宽的可行路径集的子集代替所有可行路径来计算候选路径。性能分析表明:改进后的算法和最初的WDP算法相比具有较快的收敛速度和较低的计算复杂度,对于给定的通信流量能够提升网络性能。     

全身健身路径的建设问题探析

全民健身路径是全民健身工程的重要内容,研究全民健身工程的发展状况对健身路径的建设与发展都具有重要的指导意义。文章对全民健身路径的内涵及建设意义进行阐释,分析了全民健身路径的建设路径。     

改进的基于关系数据库技术的公交查询算法

为满足公众对出行路径的多样性需求,针对目前公交查询算法的不足,提出改进的基于关系数据库技术的公交查询算法.该算法依据"最优路径的子路径都是最优路径"理论,通过换乘次数小的最优路径逐步求取换乘次数大的最优路径,并利用关系数据库技术进行最优路径集合的生成和优化,从而实现大规模公交网络的多目标路径搜索.以北京公汽网络作为算例,分别以最短出行时间、最小换乘次数、最少出行费用为评价标准编制程序搜索最优路径,结果表明最短出行时间算法的多目标搜索结果最优,查询速度快,具有推广价值.     

基于模糊神经控制的移动机器人避障研究

机器人路径规划技术是机器人研究的一个重要领域,其主要任务是在机器人工作空间中寻求一条从起始点到达目标点的无碰撞路径,并且满足路径最短或时间最短等条件。由于精确的系统模型参数和传感器数据的获取比较困难,传统的路径规划方法具有很大的局限性。模糊逻辑算法不依赖精确的数学模型和环境信息,对于机器人路径规划问题具有明显优势。本文基于模糊控制方法研究了未知环境下的机器人局部路径规划问题。     

图的路径运算矩阵与哈密顿回路等路径问题

从简单图的邻接矩阵定义了初始路径运算矩阵和一般路径运算矩阵,并定义了一般路径运算矩阵的加法和乘法运算,通过这些运算可以直接求简单图的最长路、最短路、任意两点之间的通路及具有长度约束的路径问题,还可以检测简单图哈密顿回路及计算所有哈密顿回路,结果都显示在最后的路径运算矩阵上.证明了一般路径运算矩阵的幂长公式并得到了简单图...     

一种改进的方向可控FastMarching方法

由于Fast Marching方法所规划出来的路径比传统的搜索方法所得路径更加光滑,并且不会像其它势场方法一样陷入局部最小.从而在路径规划中获得广泛应用.这种全局最优的路径规划方法严格受规划空间中障碍代价分布影响,路径产生采用对时间距离图的最陡下降法反向跟踪,路径缺乏可控性.通过加入人工力场的方法,对Eikonal方程的代价项进行分解,提出一种改进的代价模型,并利用Gudunov一阶逆风近似实现了一种改进的FMM,实验结果表明,该模型能够改善路径的可控性,对于要求路径局部具有特定方向的应用情景具有良好的适用性.     

运动时间极值的数值研究

运用计算物理学、数值积分、数学软件包及计算机语言ＭＡＴＬＡＢ，对物体沿不同路径的时间进行数值分析与研究。在相同位移的条件下，不同曲线路径的运行时间与直线路径的运行时间存在一个临界值。且得出不同曲线路径下摆线路径的运行时间最短。该问题的研究对物体沿不同路径的运行路线的选择以及路线的设计具有一定的指导意义     

基于BGP路由表的域间路径特性实验研究

边界网关协议(BGP)路由表中存放的相关信息可以反映互联网规模、运行状态及其体系结构的演化,是互联网基础性研究的重要组成部分,然而先前对BGP路由表的研究工作主要集中于路由表尺寸、网络覆盖范围和地址空间消耗等反映互联网规模的指标,对路径多样性等方面的研究比较缺乏。该文基于BGP IPv4路由表,引入域间路径特性分析模型,设计路径特性分析实验框架,开展了针对自治系统(AS)规模以及域间路径特性的统计分析工作,获得了隐藏的AS级路径属性及其参数分布。研究结果显示:现今互联网物理网络具有丰富的路径多样性;BGP选择的部分默认路径并非最短路径。该结果对于指导互联网域间路由的研究具有重要的意义。     

基于空间认知和社区识别理论的路径选择模型

将启发式决策、空间认知以及社区识别理论结合,描述出行者的路径选择与路网结构的关系。采用基于模块增益的社区结构算法解构路网结构,描述人们的认知过程,建立相应的路径选择算法。以长沙市中心城区路网为例,利用建立的路径选择方法,分别用静态路阻（距离）、动态路阻（速度）对路网进行解构,计算路径选择集;采用问卷调查方法和出租车GPS数据对实际的路径选择轨迹进行提取,并将理论计算结果与实际调查结果进行对比分析,采用静态路阻的一致率为85%,采用动态路阻的一致率为73%。结果表明建立的集成空间认知和模块增益的路径选择模型可以较好地描述人们的路径选择过程,对于静态路阻的路径选择描述具有更高的准确性。研究成果对于城市规划和交通规划具有一定的借鉴价值。     

基于空间认知和社区识别理论的路径选择模型

将启发式决策、空间认知以及社区识别理论结合,描述出行者的路径选择与路网结构的关系。采用基于模块增益的社区结构算法解构路网结构,描述人们的认知过程,建立相应的路径选择算法。以长沙市中心城区路网为例,利用建立的路径选择方法,分别用静态路阻（距离）、动态路阻（速度）对路网进行解构,计算路径选择集;采用问卷调查方法和出租车GPS数据对实际的路径选择轨迹进行提取,并将理论计算结果与实际调查结果进行对比分析,采用静态路阻的一致率为85%,采用动态路阻的一致率为73%。结果表明建立的集成空间认知和模块增益的路径选择模型可以较好地描述人们的路径选择过程,对于静态路阻的路径选择描述具有更高的准确性。研究成果对于城市规划和交通规划具有一定的借鉴价值。     

基于混合SA算法的智能汽车全局路径规划

针对目前智能汽车路径规划存在A~*算法规划的路径精度高却搜索耗时长、搜索耗时短但精度差的矛盾问题,提出了一种既保证搜索效率又可提高路径精度的混合连接SA算法.在原有连接方式的基础上,提出了一种新型的连接方式和S算法,设计了混合SA算法的切换机制,确保了SA算法可获取保证搜索效率的次优路径.进行了路径规划单一地图仿真试验,验证了SA算法在不同的单一环境地图中,重复规划的路径具有一致性、耗时具有一定局限性;同时进行了路径规划普适性仿真试验,对比分析了混合连接SA算法与四连接A~*算法的各项性能指标.结果表明:在全局工况下,SA算法相比于四连接A~*算法,在保证搜索耗时优势的同时,提高了规划路径精度,尤其是在低百分比障碍物地图下,效果更为明显.     

一种基于相关性分析的地图匹配方法

为了改善机动车导航地图匹配的精度,提出了一种新的基于递推轨迹与候选路径相关性分析的地图匹配方法.为了获得最佳匹配路径,分别计算递推轨迹曲线和候选路径曲线的切向量角,并沿曲线分段计算切向量角的一阶差分,剔除机动车递推轨迹曲线与候选路径曲线间的相对转角,将二维曲线相关问题降为一维曲线的相关问题.基于差分切向量角序列,计算递推轨迹曲线与不同候选路径曲线的相关系数,获得最佳匹配路径,定义具有最大相关系数的路径段为最佳匹配段.实例说明,新的地图匹配的方法对相似候选路径具有正确的分辨能力,对递推数据的随机误差有较强的鲁棒性.     

基于超螺旋滑模及前馈补偿的智能车侧向运动控制

智能车路径跟踪控制受到车辆参数摄动、场景多变等干扰,影响路径跟踪精确性,甚至引起控制系统不稳定.本文设计了考虑不确定性的二阶超螺旋滑模鲁棒控制算法,证明了控制系统的收敛性,并针对干扰问题设计了前馈补偿控制器以进一步提升控制系统的精确性.通过Carsim-Simulink联合仿真环境下的双移线、正弦路径跟踪控制,以及参数摄动情况下的路径跟踪控制,与传统一阶滑模控制对比,验证了所设计的超螺旋滑模控制器路径跟踪的精确性及鲁棒性.结果表明,面对智能车辆参数不确定、驾驶场景多变等情况,采用超螺旋滑模算法比传统滑模算法具有更好的鲁棒性和跟踪精度,超螺旋算法能有效地减弱传统滑模算法产生的方向盘抖振问题.最后,利用实车平台对进行了低速大曲率场景测试,验证所设计的超螺旋滑模算法控制器具有良好的路径跟踪精度.     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.