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移动机器人路径规划技术综述 总被引:23,自引:3,他引:20
智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 相似文献
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为了在SAR图像中准确地检测出大范围海域内的舰船等目标,提出了一种基于YOLOv5-Transformer的目标检测算法:YOLOv5-TVC。首先,使用Vo VNet-57替代原有的CSP-Darknet53以增强对小目标特征的敏感性。其次,将CBAM加在neck的多尺度采样层中,实现深层网络中对重要空间和通道的关注。最后,在Bottleneck-Transformer模块内,用自我注意力机制叠加结构来替代提取特征的卷积层,从而优化对目标特征提取的效率。消融实验和对比实验的结果表明,YOLOv5-TVC检测SAR图像目标的精度优于其他YOLO系列算法。 相似文献
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针对动态系统的在线故障诊断问题,将信度分配小脑神经网络CA-CMAC(Credit Assigned Cerebellar Model Articulation Controller)应用于主元分析模型,实现多传感器在线故障检测与隔离.首先,应用传感器正常工作时测量的历史数据,由主元分析模型得到所有传感器的预测值;接着计算传感器系统的均方预期误差值SPE(Squared Prediction Error),由SPE值的变化,判定是否发生故障,根据重构单个传感器信号的SPE值来隔离故障传感器;最后应用一个多传感器故障诊断仿真实例说明了该算法的可行性,并通过与误差反传BP(Back Propagation)神经网络和常规小脑神经网络CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)进行比较,说明了基于CA-CMAC的主元分析模型的优越性. 相似文献
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