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针对基于随机上下文无关文法(SCFG)建模的多功能雷达(MFR)概率学习问题,在传统Inside-Outside(IO)算法和Viterbi-Score(VS)算法的基础上,提出一种基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法。该算法通过对截获的雷达数据进行预处理,构造可以反映派生过程的Earley剖析表,并且基于最大子树概率原则从剖析表中提取出最优剖析树,利用改进的IO算法和改进的VS算法对文法概率进行学习,实现MFR参数估计,得到文法参数后,再利用Viterbi算法对MFR状态进行估计。理论分析和实验仿真表明,与IO算法和VS算法相比,改进算法在保持估计精度的同时,可以有效降低计算复杂度和减少运行时间,验证了Earley算法能够提高文法概率的学习速度。 相似文献
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针对快速扩展随机树算法随机性大、收敛速度慢和偏差性的问题,基于基本快速扩展随机树算法,通过采用循环交替迭代的搜索方式生成新节点,双向随机树同时搜索,改进优化了基本快速扩展随机树算法,解决了基本快速扩展随机树算法随机性大、收敛速度慢和偏差性的问题。建立车辆转向模型,确定车辆转向角度约束范围,在算法中增加车辆的转弯角度约束,减少生成路径的偏差性,改善了生成路径的质量。对生成的路径进行节点优化,去除多余的节点,缩短了路径的长度,提高了路径的可行性。采用B样条曲线改善路径的平滑度,在路径折点处插入局部端点,对路径进行平滑度处理,使生成的路径更加符合车辆的行驶条件。用Matlab进行虚拟仿真,验证了该算法的正确性。 相似文献
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路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规划算法,具有建模时间短、搜索能力强、方便添加非完整约束等优点。介绍了快速扩展随机树算法的基本原理与性质,并从单向随机树扩展、多向随机树扩展、其他改进等方面概括了算法的研究现状。最后,展望了算法未来的研究方向与挑战。 相似文献
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Viterbi译码算法是最大似然译码。论文所研究的改进Viterbi算法,不但保持了原有Viterbi算法的特性,而且在减少译码路径的情况下,能较好地解决突发错误信道中,原Viterbi译码算法则性能急剧下降的问题。通过在编码信道模型上的仿真表明,已知正确的约束位越多,分布的越密,则提高的性能越明显。 相似文献
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为了保证冗余机械臂带约束运动规划时的路径连续性,针对目前的直接插值和连续插值方法潜在的约束失效和路径失效问题,提出渐进式约束扩展的快速搜索随机树算法(PCE-RRT)。该算法在进行搜索树扩展时引入了一种渐进式约束扩展方法,该方法使用带有最近点信息的逆运动学计算策略,可以在保证任务约束的情况下迭代缩短最近点和扩展点的距离,让每一次扩展都能够保证搜索树的约束性和连续性。PCE-RRT可以使最终生成的搜索树很好地贴合于约束流形子空间,且树上任意两个相连节点都能满足连续条件。通过仿真实验对算法进行验证,实验结果表明该算法能够为机械臂带约束运动规划问题提供同时满足约束性和连续性条件的路径解。 相似文献
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针对带启发式的快速扩展随机树(RRT-Connect)算法路径生成的随机性以及渐进最优的双向快速扩展随机树(B-RRT*)算法收敛速度的缓慢性,提出了一种基于B-RRT*改进的高效路径规划算法(EB-RRT*)。首先引入一种智能采样函数,使随机树的扩展更具方向性,从而减少寻路时间,并提高路径的平滑性;其次在B-RRT*算法的基础上,在EB-RRT*算法中加入了一种快速扩展策略,使改进后的算法在自由空间中使用RRT-Connect算法的扩展方式进行快速扩展,而在障碍物空间则使用改进的渐进最优的快速扩展随机树(RRT*)算法进行扩展,在提高扩展效率的同时避免算法陷入局部最优。将EB-RRT*算法分别与快速扩展随机树(RRT)、RRT-Connect、RRT*和B-RRT*算法进行仿真对比,仿真结果表明,改进后的算法在路径规划效率及路径平滑性方面均明显优于其他算法;且相对于B-RRT*算法,其在路径规划时间上降低了68.3%,在迭代次数上减少了48.6%。 相似文献
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针对双向快速搜索随机树(Bi-RRT)算法节点扩展的随机性和盲目性导致路径规划效率低、路径粗糙的问题,提出一种基于信息启发的目标导向Bi-RRT算法。首先,为降低节点扩展的随机性和盲目性,优化了树节点的扩展方式,采用回归分析生成的节点信息优化扩展节点评价函数,以强化节点生长的目标趋向性,并由节点与环境代价约束扩展方向。然后,采用分支定界思想剔除初始路径中的冗余节点,得到满足最大转向角约束的路径,并运用B样条曲线进行路径平滑,提高路径的平滑性和连续性。最后,基于MATLAB仿真平台对本文算法和经典路径规划算法在不同环境中进行了实验对比,实验结果验证了本文算法的有效性及可执行性。 相似文献
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路径覆盖自动生成技术研究 总被引:5,自引:2,他引:5
路径覆盖是路径测试最重要的课题之一。文章给出了ddgraph图的支配树、蕴含树和非限制弧的构造方法,提出了一种基于最小路径测试子集的寻找单个测试路径算法,该算法可有效地生成从入口到出口且覆盖非限制弧的路径子集,并给出了具体的应用实例。 相似文献
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张红 《计算机与数字工程》2009,37(12):42-46
维特比算法是卷积码的一种最大似然译码。维特比译码器中的存储部分,包括幸存路径的存储和路径度量的存储,其结构的选择对其占用硬件资源影响也不同。文章采用同址存储的方法来实现约束度为9的(2,1,9)维特比译码器中的幸存路径的存储,该方法相对于传统的寄存器存储、回溯法来讲,具有资源占用少、译码延时小等特点。同址存储是存储体的一种实现方法,较之别的存储方法,其优点是需要的存储单元较少。 相似文献
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以轨迹大数据为基础,结合城市交通状态与用户个性化需求,提出一种基于改进Viterbi算法的动态最优路径规划算法。首先融合交通状态和真实路网拓扑结构,构建基于有向多重加权复杂网络的交通网络模型。采用基于层次分析法和熵权法相结合的综合赋权法对交通网络模型的多权重属性进行权重分配,得到新的有向加权复杂网络模型。进一步采用改进的Viterbi算法求解最优路径。最后,以兰州市为例,对最优路径规划进行分析,并将该算法与静态规划方法进行比较,验证城市最优路径规划算法的有效性与实时性。实验结果表明,结合城市交通状态与用户偏向的路径规划更加科学合理,能够为兰州市驾车出行、交通管理部门决策提供决策支持和参考。 相似文献
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The role of gesture recognition is significant in areas like human‐computer interaction, sign language, virtual reality, machine vision, etc. Among various gestures of the human body, hand gestures play a major role to communicate nonverbally with the computer. As the hand gesture is a continuous pattern with respect to time, the hidden Markov model (HMM) is found to be the most suitable pattern recognition tool, which can be modeled using the hand gesture parameters. The HMM considers the speeded up robust feature features of hand gesture and uses them to train and test the system. Conventionally, the Viterbi algorithm has been used for training process in HMM by discovering the shortest decoded path in the state diagram. The recursiveness of the Viterbi algorithm leads to computational complexity during the execution process. In order to reduce the complexity, the state sequence analysis approach is proposed for training the hand gesture model, which provides a better recognition rate and accuracy than that of the Viterbi algorithm. The performance of the proposed approach is explored in the context of pattern recognition with the Cambridge hand gesture data set. 相似文献
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The generalized Viterbi algorithm, a direct extension of the Viterbi algorithm for hidden Markov models (HMMs), has been used to find the most likely state sequence for hierarchical HMMs. However, the generalized Viterbi algorithm finds the most likely whole level state sequence rather than the most likely upper level state sequence. In this paper, we propose a marginalized Viterbi algorithm, which finds the most likely upper level state sequence by marginalizing lower level state sequences. We show experimentally that the marginalized Viterbi algorithm is more accurate than the generalized Viterbi algorithm in terms of upper level state sequence estimation. 相似文献
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A. V. Zelenkov 《Automatic Control and Computer Sciences》2010,44(6):309-323
This article provides an overview of the mathematical methods for calculating the parameters of Hidden Markov Models (HMM)
used in conjunction with the map coordinates measured by the global positioning systems (GPSs) of mobile navigation systems.
These methods are analyzed and compared. There is considered an example of calculating of emission probability of observations
emissions and transition probabilities for the Hidden Markov Model of a road network. The example is accompanied by the construction
of a states diagram of the HMM and a trellis diagram of the Viterbi algorithm. Using the example, there is estimated the influence
of the choice of the value of the standard deviation for the probability density distribution of the minimum distances and
the angles difference between the direction of the road element and the direction of the velocity of the vehicle on the probability
of the path on the Viterbi trellis. It is proposed to use the functional dependence of the optimal path on the standard deviations
and the orthogonal distances for the correction in the process of testing and the practical application of the algorithm of
map matching based on the HMM. 相似文献
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基于对传统Viterbi译码器的分析和对改进的Viterbi算法理论的修正,提出了一种新的Viterbi译码器的实现方法。通过对路径度量值的深入分析和对回溯信息的重新编码,在不增加硬件实现复杂度的情况下减少了硬件规模,提高了译码速度。最后我们给出了该译码器的仿真波形。 相似文献