基于随机动态规划的混合动力履带车辆能量管理策略

混合动力履带车辆采用发动机—发电机组和电池组混合供电,必须设计满足车辆动力性和燃油经济性约束的能量管理策略。针对串联式混合动力履带车辆,提出一种基于随机动态规划的能量管理策略设计方法。以实车行驶试验数据为目标工况,将驾驶员功率需求抽象为随车速变化的马尔科夫过程。建立发动机—发电机组、电池组以及直流母线功率平衡动态模型。以目标工况中燃油消耗及电池最终荷电状态的偏差作为车辆的优化控制成本函数,建立车辆能量管理最优控制问题。采用策略迭代法求解以发动机转速、电池组荷电状态、车速和驾驶员功率需求为输入、发动机电子节气门为输出的最优控制策略。所得控制策略通过基于前向车辆模型的仿真以及行驶试验验证。结果表明,相对于原发动机多点控制策略,所得最优控制在满足目标工况同时,燃油经济性明显提高。     

基于改进YOLOv5算法绝缘子缺陷检测研究

针对目前无人机巡检中绝缘子缺陷检测的目标算法识别精度不高的问题,提出了一种改进的YOLOv5算法,该方法将注意力机制融入YOLOv5s算法中获取更多细节特征,采用BiFPN替换原本的特征金字塔结构,并用改进的损失函数和非极大值抑制提升检测精度。实验结果证明,相比于传统算法,改进算法的检测平均精度和召回率分别为96.6%和97.1%,检测速度FPS达到了28.5,满足输电线路绝缘子缺陷检测准确性、轻量性及鲁棒性要求。     

基于改进蚁群和DWA算法的机器人动态路径规划

路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支,使得机器人能够在多障碍物环境中安全快速地找到一条相对最优路径.针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优、收敛速度慢以及局部路径规划时DWA算法难以有效地规避动态障碍物等问题,提出一种改进蚁群算法与DWA算法的融合算法.首先,采用GRRT-Connect算法不等分配初始信息素,解决陷阱地图中局部最优问题;然后,增加蚁群接力搜索方法以解决蚂蚁禁忌表自死锁问题,并利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径;接着,以最优路径关键点为子目标点运行DWA算法,提出自适应调节速度方法进行最优行驶;最后,提出预计算方法规避动态障碍物达到局部规划效果.仿真结果表明,与现有文献结果相比,融合算法最优路径长度缩短了10.28%,收敛速度加快了6.55%,验证了所提出算法的有效性和优越性.