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21.
基于社会势场的群体机器人聚集队形控制 总被引:3,自引:0,他引:3
将社会势场与基于行为控制相结合,使得群体机器人形成聚集队形,避开未知环境中的障碍物并到达目标区域.设置了两类阈值,以减少机器人在均衡位置的抖动,提高群体机器人向目标区域趋近的速度;提出了柔性社会势场机制,以提高机器人的避障效率.个体机器人根据局部感知自主产生队形控制向量,因此该队形控制策略具有良好的可扩展性.仿真实验表明了队形控制策略的可行性和有效性. 相似文献
22.
23.
24.
基于SNA的复杂项目组织权力量化及实证 总被引:1,自引:1,他引:1
在社会网络分析(social network analysis, SNA)中, 中心度和中心势是衡量个人(团队)结构位置和权力指针, 也是刻画权力的关键指标. 基于该理论, 分析了复杂项目组织权力和关系的联系以及权力量化方法, 包括六个重要指标: 个体中心度、整体中心势、个体中间中心度、整体中间中心势、个体接近中心度和整体接近中心势, 以衡量整个组织及组织中某个单位的权力特征. 以2010年上海世博会工程建设组织为案例, 分析正式组织结构和组织社会网络结构下的权力界定区别, 并进行两种视角下权力的比较. 结论表明: 正式组织结构下的权力和项目组织网络下的权力并不呈现一致性的状态, 但后者更接近现实, 更有助于组织设计和组织管理. 相似文献
25.
基于势场蚁群算法的机器人路径规划 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
26.
在复杂海洋环境中,利用前视声呐获取的障碍物信息指导自治水下机器人(AUV)进行局部避碰。主要采用强化学习的方法对AUV进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络和人工势场法对AUV进行避碰规划。强化学习的方法强调AUV在环境的影响中学习,通过环境对不同行为的评价性反馈信号来改变行为选择策略。并且在环境发生变化时,AUV通过学习来实现对新环境的适应,不断改进其自治能力,进而实现在不确定环境下的避障任务。开发了AUV运动规划的虚拟仿真软件系统,仿真实验证明了算法的合理性与可行性。 相似文献
27.
28.
本文主要研究了过度识别约束下广义矩方法(GMM)估计两种形式的检验,并应用近似斜率的方法,对二者的势做了全局性比较.得出了在没有鞅的假定下,v阶自协方差矩阵估计检验的势大于”阶非中心化自协方差矩阵对应的势.它放松了文[1]中“鞅”假定的条件,推广了其结论. 相似文献
29.
陈晨 《中国高校科技与产业化》2009,(10):34-37
新一代高效平板式太阳能集热技术及热水器、太阳能光伏电池的高效热电联产技术、LED及计算机芯片的高性能散热技术,北京工业大学建工学院建筑环境与设备工程系主任赵耀华教授所研究的这一系列成果具有几个共同的特点:产品拥有完全的自主知识产权,技术达到国际领先水平,产业化前景广阔。但这只是他科研生涯中的一部分.走近赵耀华.我们能够看到的还有很多。 相似文献
30.
在外语学习的过程中,多了解一些国外常用的肢体语言是非常有好处的.肢体语言(即身势语)是非语言行为中非常重要的行为,是人们交流思想和感情的重要手段.它的交际作用不可忽视.身势语使用的好,可以取得较好的交际效果.反之,会陷入交际误区,影响交际.在跨文化交际中,了解身势语在不同国家和地区的含义和运用,其意义重大. 相似文献