基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

基于字符行特征的车牌倾斜矫正算法

针对Hough算法在识别白色反光车牌时的不足,提出了基于车牌字符行特征的倾斜矫正算法.该方法采用通过字符行倾斜度恢复车牌原貌的机理,即从多个角度来对图像倾斜的方向扫描,分别记录各扫描平行线组中具有车牌字符信息的行数,对应字符行数目最多的扫描角度就是图像倾斜的角度.实验表明,该算法能较理想地减少车牌倾斜给车牌字符分割及识别带来的负面影响,运算量小且易行可靠.     

异构双腿机器人步态规划与控制实现

为了给智能仿生腿的开发提供一个理想的研究平台,提出了异构双腿行走机器人(BRHL)这一全新的类人机器人模式.首先阐述了BRHL的概念及研究意义,然后基于分割建模思想给出了BRHL的协调动力学模型.提出了修正的Sigmoid磁流变阻尼器建模方法并进行了实验建模.详细阐述了基于步态跟随的BRHL步态规划方法并进行了仿真.最后给出了BRHL的控制系统设计,利用Pro/E,ADAMS及MATLAB/Simulink对BRHL进行了虚拟样机联合控制仿真.仿真结果表明,基于MR阻尼器控制的仿生腿能够很好地实现对人工腿的步态跟随.     

取送货混排的车辆路径问题的模糊动态研究

通过增加车辆预留能力系数,保证在避免货物重新排列的情况下完成取送货.充分考虑物流运输行业的现状,重点研究相关参数模糊且各取货节点动态随机出现的问题.在求解方法上,首先为车辆路线中每一个节点、车辆以及相邻节点间的路径建立标签,并建立初始路径;其次,通过标签插入方法求解模糊动态问题;最后给出了方案应用失败后的处理方法.仿真实例验证了所提方法的有效性.     

燃料电池汽车开发及产业化的关键技术研究

燃料电池电动汽车技术是当今世界上正在进行研究的一项高新技术,文章介绍了燃料电池电动汽车的动力系统和燃料电池系统的基本结构和工作原理。从燃料电池电动汽车的车身和底盘设计、燃料电池系统、驱动电机系统、电控系统以及系统优化等方面,分析了燃料电池电动汽车开发及产业化需要解决的关键技术,同时提出了相应的技术路线和对策。     

离合器接合过程中的汽车传动系扭转振动分析

文章在分析车辆最常用的膜片弹簧摩擦离合器接合过程的基础上,建立汽车传动系的扭转振动的力学分析方程;结合实际车型,分析了车辆的固有频率、扭振响应、刚度参数对固有频率的灵敏度。为进一步分析车辆磨擦离合器接合阶段传动系的各个部分的参数对扭转振动的影响、降低起步阶段的噪声、改进传动系扭振性能具有一定的意义。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题,依据无人机的实时数据,构建了基于路径的多层规划模型,并设计了模型的算法求解流程.使用遗传算法与禁忌搜索混合算法,得出了任务规划中的最优路径规划,并在此基础上进行了冲突的消除.通过仿真案例表明,用无人机协同配合导弹部队作战,实时传输作战数据,能够解决战场信息模糊不确定的问题;使用多层规...     

路径诱导系统中综合地图匹配算法的研究

地图匹配算法对于车辆路径诱导和实时轨迹回放具有重要的应用,为了提供连续、精确和可靠的车辆行驶路段位置,利用定位传感器输出车辆运行位置信息,结合高精度空间道路网络数据,提出新的综合地图匹配算法.该算法不受地理环境的约束,能有效地修正传感器的定位误差,提高车辆定位精度.实际道路测试证明,该算法比现有地图算法更高准确度和实时性,尤其是在十字路口有更好匹配效果.     

基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。     

基于SCMA的无人机中继辅助上行通信方案

为提高蜂窝通信系统的上行总吞吐量,在满足用户服务质量需求的前提下,提出了一种基于稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)的无人机中继辅助上行通信方案,通过部署无人机增强网络覆盖,并利用SCMA提高系统传输性能。根据用户的分布和概率视距传输模型,通过交替优化码本、功率和无人机坐标,确定无人机的3维部署位置;进行资源优化后,根据信道状态信息,对子载波进行配对并迭代码本、功率,以获得优化的码本和功率分配方案。仿真结果表明,提出的方案能够有效提高上行吞吐量,并满足用户的服务质量需求。