改进QPSO和Morphin算法下移动机器人混合路径规划

为了提高机器人在复杂环境下路径规划的能力,提出了一种基于改进量子粒子群优化算法(QPSO)和Morphin算法的混合路径规划方法。利用栅格地图建立环境模型并确定起始点和目标点,通过引入自适应局部搜索策略和交叉操作对QPSO进行改进规划出一条最优的全局路径,机器人根据全局路径行走,当发现未知静态或动态障碍物立即调用Morphin算法进行局部路径规划,避开障碍物后回到原全局路径上继续行走至目标点。该混合路径规划方法的有效性和可行性通过Matlab仿真和实际应用得到很好地验证。     

量子粒子群优化下的RBPF-SLAM算法研究

为了解决传统Rao-Blackwellized粒子滤波（RBPF）存在提议分布精度不高以及重采样过程出现的粒子退化和多样性丢失问题,提出一种量子粒子群（QPSO）优化下的Rao-Blackwellized粒子滤波同时定位与地图构建（RBPF-SLAM）算法。将机器人运动模型和观测模型融合作为混合提议分布,提高提议分布的精度;在重采样过程中引入量子粒子群优化算法更新粒子位姿,根据权值划分粒子种类,引入自适应交叉变异操作,对所得粒子集进行优化、调整,有效地防止粒子退化以及保持粒子的多样性。利用本文算法不仅用MATLAB进行仿真实验,而且结合了旅行家2号移动机器人在机器人操作系统（ROS）上进行实际验证。结果表明,本文算法能以较少粒子数精确估计出机器人的位姿和高精度的地图,误差和运行时间也大大降低了。     

对机房设备信息管理系统的探讨

随着通信机房规模的不断扩大，仍然采用手工录入的管理方式与机房的发展已不相适应。通过引入智能手机条码识别等技术，尝试开发通信机房设备信息管理系统，提高机房设备管理的效率，促进机房管理的信息化。在这种背景下，本文首先探讨了机房设备信息管理系统设计理念，并进而分析了机房设备信息管理系统的构建，从而为各组织更好的对机房设备进行信息管理系统设计提供必要的借鉴与参考。