排序方式： 共有49条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1.
AS-R移动机器人的动态避障与路径规划研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对移动机器人的动态避障和路径规划问题,以AS-R移动机器人为平台,设计了一种基于行为分析的动态避障策略。根据避障问题将移动机器人整个运行过程中的行为划分成趋向目标行为、避障行为、沿墙走行为及紧急避障4种行为,有效实现了机器人的动态避障,并解决了两种避障难题:左右摆动问题和凹型障碍物问题。利用多传感器结合检测方法,通过红外传感器减少盲区和镜面反射带来的误差,通过间隔采样或分组采样技术避免多路串扰问题;对均值滤波与中值滤波进行实验对比后,提出一种递推型中值滤波方法,从而提高了数据在空间和时间上的连续性,有效地减少了超声波随机串扰信号及其它干扰信号,进而提高了探测模块的准确度。最后设计了几种复杂环境下机器人的动态避障和路径规划,并验证了所提方法的有效性。 相似文献
2.
4.
随着小型无人机的广泛应用,提高无人机的自动巡航能力变得至关重要。无人机航迹规划是指其在已知环境地图信息下展开航迹规划,实现无碰撞的、平滑的、从初始点到达目标点的路径。针对现有算法依然存在收敛速度慢、内存消耗大、航迹规划固定步长和航迹平滑度无法满足实际无人机飞行等问题,提出了MB-RRT*(Modified B-RRT*)算法,通过懒惰采样方法加快算法收敛速度并减少内存占用;设计自适应步长来解决算法在障碍物附近生长树的局限性问题,从而提高了找到初始可行解的速度和质量;然后利用降采样和3次贝塞尔插值算法实现了曲线拟合的功能,使算法最终生成相对平滑的航迹,为无人机实际飞行提供可行的航迹规划方法。最后在多组不同环境复杂度的实验中,通过与其他算法相比较,验证了所提算法的有效性。 相似文献
5.
互联网与生俱来的开放性和交互性的特征,导致攻击者能利用网络的漏洞对网络进行破坏。网络攻击一般具有隐蔽性和高危害性,因此有效地检测网络攻击变得极为重要。为了解决大部分检测算法只能检测一类网络攻击且检测延迟高等问题,提出了一种基于自体集密度自动划分聚类方法的阴性选择算法,简称DAPC-NSA。该算法采用基于密度的聚类算法对自体训练数据进行预处理,对其进行聚类分析,剔除噪声并生成自体检测器;然后根据自我检测器生成非我检测器,同时利用自我检测器和非我检测器来检测异常。文中最后进行了模拟入侵检测实验,结果表明,相比于其他检测算法,该算法不仅能同时检测6种攻击,具有较高的检测率和较低的误测率,而且检测时间短,能达到实时检测的目标。 相似文献
6.
量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解。利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性。提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现"跟丢"的问题。 相似文献
7.
活体检测技术已经成为日常生活中的重要应用,手机刷脸解锁、刷脸支付、远程身份验证等场景都会用到这一技术.但如果攻击者利用虚假视频生成技术生成逼真的换脸视频来攻击上述场景的活体检测系统,将会对这些场景的安全性产生巨大的威胁.针对这个问题使用4种先进的Deepfake技术生成大量的换脸图片和视频作为测试样本,用这些样本来对百... 相似文献
8.
随着深度学习的广泛应用，研究者在关注模型分类性能的同时，还需要关注模型的决策是否公平可信。存在决策偏见的深度模型会造成极大的负面影响，因此如何维持深度模型的分类正确率，同时提高模型的决策公平至关重要。目前已有工作提出了较多方法，用于改善模型的个体公平，但是这些方法仍然在去偏效果、去偏后模型可用性、去偏效率等方面存在缺陷。为此，文中分析了深度模型存在个体偏见时神经元异常激活现象，提出了一种基于偏见神经元抑制的模型去偏方法NeuronSup,具有显著降低个体偏见、对主任务性能影响小、时间复杂度低等优势。具体而言，首先根据深度模型部分神经元由于个体偏见而产生异常激活的现象提出了偏见神经元的概念。然后，利用歧视样本对查找深度模型中的偏见神经元，通过抑制偏见神经元的异常激活大幅降低深度模型的个体偏见，并且根据每个神经元的最大权重边确定主任务性能神经元，通过保持深度模型的主任务性能神经元参数不变，来减小去偏操作对深度模型分类性能造成的影响。因为NeuronSup只对深度模型中的特定神经元进行去偏操作，所以时间复杂度更低，效率更高。最后，在3个真实数据集的6种敏感属性上开展去偏实验，与5种对比算法相... 相似文献
9.