基于D*算法的场面滑行动态规划研究

研究了机场场面滑行路径动态规划问题.基于三种滑行冲突约束,建立了使航班总体滑行时间最短的动态优化模型.改进了传统的D*算法,提出了基于时间权值的冲突预测和代价修正函数.案例计算相比Dijkstra算法得到的结果减少了203s,有效减少总滑行时间,提高场面运行效率.该算法不仅可以用于滑行路径的初始规划,也适用于场面实时滑行引导的实施.     

两指标强马氏过程之间的关系

首次定义了1-强马氏过程,2-强马氏过程和宽将来强马氏过程,这些强马氏过程的参数变换是随机的;给出了*-强马氏过程,1-强马氏过程,2-强马氏过程,宽将来强马氏过程和单点强马氏过程之间的关系.     

一类新的Haar子空间中最佳逼近的唯一性

研究了广义限制域最佳逼近问题.引入一个L^*-Haar子空间的概念,建立了该Haar子空间中最佳逼近的唯一性和强唯一性.     

一般化凸空间上Ψ*-凝聚映射的不动点定理

给出了一般化凸空间的概念及在该空间上的Γ-凸子集和Γ-凸包的定义.介绍了一般化凸空间上的非紧测度和Ψ*-凝聚映射的定义,讨论了该映射的一些性质.引进了连续选择定理,并得到Ψ*-凝聚映射的几个不动点定理.其结果对已有文献中的相应定理进行了改进和一般化.     

基于RFID的室内智能导航系统

设计并实现了用于大规模室内环境的移动终端定位与智能导航系统.系统基于RFID技术和TDOA原理测量距离,并通过三点定位技术实现对手持移动终端的精确定位.在此基础上引入A~*搜索算法,以完成对手持终端设备准确、高效的导航.实验表明,该系统具有准确的测距与定位功能,能满足室内定位的要求.     

BL△*系统中理论的△-根及广义△-MP问题

对BL*系统进行了研究.结合Petr Hajek的观点,在BL*系统中添加了一元逻辑连接词△,得到BL*系统的一种扩张BL△*系统.随后在BL△*系统中提出了理论的△-根的概念,并对其基本性质进行了研究.最后提出了广义与集体广义△-MP问题,定义了上述问题在语构意义下的解,并对解的存在性进行了讨论.     

基于DAF算法的地图寻径研究

本文融合Delaunay Triangulation算法,A*算法以及Funnel算法的优点,提出了DAF算法,并将其应用于网络游戏的地图寻径中,解决了地图信息获取不便捷和搜索路径比较弯折的问题,得出一条最优路径。计算机仿真结果表明DAF算法提高了搜索效率和路径的平滑程度。     

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。     

D*算法在柔性输送系统路径规划中的应用研究

针对柔性传输系统(FTS)对于最短路径规划问题的要求,提出将D*算法移植并嵌入到柔性传输机器人模型的控制系统中。简要介绍并分析了D*算法的基本原理,以位置已知、环境相对确定和最低路径代价为约束条件,建立FTS的最优路径规划模型,并进行仿真实验。实验结果表明,D*算法具有较好的避障自适应性能力、较高的柔性和动态响应特性,较之Bug算法、概率路标算法(PRM)和Bellman-Ford算法等,D*算法具有较快的收敛速度和较少的计算量,适合环境相对确定、多品种小批量柔性传输系统。     

基于Petri网与改进A星搜索算法的矿井机车调度优化

为了提高煤矿井下机车调度效率、防止机车碰撞、堵塞,根据井下调度特点建立了机车运行赋时Petri网模型。针对原有启发式A*搜索算法存在的易陷入局部最优的缺点,提出了基于petri网的并发变迁遴选算法,引入变迁并发度概念,与启发式A*搜索算法相结合,得到改进的A*搜索算法。经过改进后算法的回溯计算,得到Petri可达图上的最佳路径,从而得出最优调度策略。根据以上算法进行MATLAB建模,最终仿真结果表明,经过改进的启发式A*搜索算法有效的避免了陷入局部最优解,其计算得出的调度路径及调度策略资源消耗量最少,调度效率较高且未出现机车堵塞碰撞等问题。