期望时间下的移动机器人目标搜索路径规划

不确定环境下移动机器人目标搜索问题中,目标在观测点被发现的概率常被设为理想的均匀分布,其路径优化指标通常为最短距离,但最短距离路径不等同于最优期望时间路径.针对此问题,本文提出了一种以期望时间为优化指标的概率多目标搜索算法.针对观测点的访问顺序不同会导致期望时间不同的现象,采用分层式路径优化策略.首先,构造一个新的非均匀目标分布概率测算模型;然后,在上层序列规划中,采用改进的改良圈算法生成期望观测点序列;最后,在下层特征地图的观测点间可行路径规划中,采用改进的快速随机生成树算法(GBC–RRT).实验结果表明:本文所提方法可显著缩短移动机器人目标搜索的期望时间,且能在目标不确定、非均匀分布的工作空间中得到最优期望时间的搜索路径.     

移动机器人的时间最优编队

针对移动机器人的最速编队问题,结合路径规划和任务分解,提出一种分派问题的新解法和时间最优的编队策略。该策略充分考虑了障碍物环境约束和各机器人运动时的相互影响,通过将系统整体路径规划的复杂问题分解为独立路径规划问题和冲突协调问题来分别求解,降低了计算的复杂性,并能了快编队。     

基于分层搜索的移动机器人路径优化

分析比较了经典的全局路径规划算法,针对移动机器人运动路径规划的优化问题,将A*、人工势场、栅格等多种算法的优势加以综合考虑,提出一种基于栅格的分层搜索概念。该方法采用栅格法进行建模,以分层搜索为核心思想,外层采用A*算法将复杂的图元模糊化以简化环境,内层则采用人工势场算法将具体的栅格还原以解模糊,具有一定的理论意义与应用前景。其仿真实验表明,该方法能达到较好的路径规划效率和实时性。     

基于电路地图的带拖车移动机器人路径搜索

采用电路映射地图进行环境建模,在等效尺寸的基础上对带拖车移动机器人的路径规划进行研究．这种方法在局部规划的同时,兼备了路径规划的全局性,有效地从根本上避免了人工势场法等局部分析方法容易陷入局部最优的不足．理论分析和仿真验证了本方法的可行性和正确性．     

一种基于多层代价地图的移动机器人导航方法

当前移动机器人导航方法大多数是改善局部路径规划的反应式导航而没有充分考虑全局环境中的行人,借助全局范围的行人感知,提出并实现一种基于多层代价地图的全局路径规划方法。首先基于行人感知进行个人空间和群组交互的社会代价建模,基于行人轨迹预测生成包含预测阶段社会代价的多层动态代价地图,提供预测阶段的社会约束信息。全局路径规划器在动态代价地图基础上定义代价函数进行最优状态的启发式搜索,引入“规划-预测-执行”时序周期进行动态规划。最后通过和传统路径规划器在行人运动、群组交互等仿真、实际场景下进行对比试验,该方法对应路径长度、执行时间更短,和人/群组保持的距离更符合社会性。     

基于场景图谱的室内移动机器人目标搜索

在移动机器人执行日常家庭任务时,首先需要其能够在环境中避开障碍物,自主地寻找到房间中的物体。针对移动机器人如何有效在室内环境下对目标物体进行搜索的问题,提出了一种基于场景图谱的室内移动机器人目标搜索,其框架结合了导航地图、语义地图和语义关系图谱。在导航地图的基础上建立了包含地标物体位置信息的语义地图,机器人可以轻松对地标物体进行寻找。对于动态的物体,机器人根据语义关系图中物体之间的并发关系,优先到关系强度比较高的地标物体旁寻找。通过物理实验展示了机器人在语义地图和语义关系图的帮助下可以实现在室内环境下有效地寻找到目标,并显著地减少了搜索的路径长度,证明了该方法的有效性。     

基于概率栅格地图的移动机器人可定位性估计

基于广泛使用的概率栅格地图,提出了一种移动机器人可定位性估计方法.通过对定位Fisher信息矩阵进行栅格离散化,提出了静态可定位性矩阵,该矩阵适用于已知地图条件下的离线估计.在此基础上,针对在线估计中环境存在的非预期动态变化问题,采用局部感知的未知障碍物影响因子来修正静态可定位性矩阵,进而得到动态可定位性矩阵,该矩阵定量描述了机器人可定位性能力及其方向性.各种典型环境下的机器人实验结果表明了所提方法的有效性.     

一种移动机器人全局最优路径规划算法

针对移动机器人全局最优路径规划问题,首先提出一种基于线性操作的遍历式算法,该算法通过场扫描方式生成步长转换矩阵(STM,Step Transform Matrix),并在步长转换矩阵中搜索考虑方向一致的最短路径,从而可以得到避免不必要路径转折的全局最短路径.其次提出了一种评价标准来区分路径优劣.最后通过仿真与圆形波传播算法进行了路径规划对比实验,实验结果表明本文所提算法在所提出的路径评价标准下可以获得比波传播算法更优的路径.     

一种新的移动机器人全局路径规划算法

提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法．该算法不需要对环境中的障碍物特征做任何假设,也不需要建立障碍物的连通图模型,有效地克服了传统路径规划算法因为搜索而带来的计算复杂性问题,提高了算法的适应性和实时性．仿真结果证明了算法的有效性．     

基于地图的移动机器人自定位与导航系统

针对地图已知情况下的移动机器人大范围导航问题,研制了一个由地图编辑器模块、地图匹配与定位模块以及多层递阶规划模块三部分组成的移动机器人导航系统．地图编辑器负责导航地图的编辑;地图匹配与定位模块利用里程计和激光雷达数据实现基于地图匹配的自定位;多层递阶规划模块将基于拓扑地图的全局规划、基于栅格地图的局部规划和底层的行为控制功能有机结合．通过室内定位和大范围导航实验评估了本系统的有效性和准确性．     

基于Gauss伪谱法的飞机最优目标瞄准控制

为实现战对抗时对逃逸目标的最优瞄准,提出了一种基于高斯伪谱法(GPM)的控制方法。建立了考虑敏捷性、多约束的飞机动态方程,推导了两阶段目标瞄准条件表达式,并设计优化指标,在此基础上将飞机最优瞄准概括为带约束终端时间未知的多阶最优控制问题。利用高斯伪谱法将此连续的边值最优控制问题离散并转化为等价的非线性规划(NLP)问题,通过遗传算法(GA)解算其初值,并应用序列二次规划(SQP)算法求解。仿真结果表明：所设计的控制方法能有效实现对目标的瞄准,满足武器发射条件。     

An optimal method based on HOG-SVM for fault detection

Multimedia Tools and Applications - In this paper, an improved method based on HOG-SVM (histogram of oriented gradient characteristic and support vector machine) is proposed for fault diagnosis....     

Cooperative search method for multiple AUVs based on target clustering and path optimization

Natural Computing - A search method for uncertain targets using multiple autonomous underwater vehicles (AUVs) is studied. To improve search efficiency, a cooperative search method based on target...     

A novel method of S-box design based on discrete chaotic maps and cuckoo search algorithm

Multimedia Tools and Applications - Substitution-boxes (S-boxes) are unique nonlinear elements, which are used to achieve the property of confusion in modern symmetric ciphers and offer resistance...     

基于改进的随机路径图及和声算法的舰船航线规划

针对海上航行中障碍物躲避问题,提出改进的随机路径图及和声算法为舰船进行航线规划.该算法首先利用改进的随机路径图,在障碍物边缘、起点与终点连线等关键区域进行节点设置及扩充,根据舰船及障碍物运动特征,分阶段在海图上设置节点并连接,利用较少的节点生成完备的路径网络图,基于此选择节点生成初始全局航线;其次利用改进的和声算法对航线进行优化,障碍物的运动特性导致解空间为复杂的多峰形态,为避免节点位置变动导致新生成航线不可行,设置限定条件,仅对满足要求的航线利用航线交叉、消除节点、微调等策略进行优化.实验结果表明,相较对比算法,所提算法能够有效生成更高质量的全局航线,且在优化过程中生成的不可行航线数量远低于其余几种算法,具有更高的可靠性及稳定性.     

局部搜索的音频数据检索

根据多媒体音频数据的特点,提出一种适用于快速音频数据检索的局部搜索数据结构,即局部搜索树(local search tree,LS-tree).在局部搜索树中,分别以音频数据小波变换系数的过零率和平均幅度作为主、次关键码,基于局部范围对作为索引的其他系数进行组织.其次,基于局部搜索树,提出采用小波包最好基小波塔型算法实现音频数据检索.最后,把采用局部搜索树的小波包最好基—小波塔型算法的搜索和基于小波不同级系数的检索方法相比较,结果表明,这种方法对音频数据检索的快速和有效性.     

基于固定目标权重的量子搜索算法

针对现有量子搜索算法均未考虑目标对象重要性的差异,提出了一种对已分配权重的目标对象进行搜索的量子搜索算法。首先对改变叠加态初态幅值会对迭代结果产生的影响进行了分析;在此基础上得出了保证算法有效性前提下,引入权重系数必须满足的条件;基于该条件,构建了含有目标权重信息的量子叠加态,并使算法同时保持了Grover算法的原有性质。仿真结果表明,提出的算法能够以权重值的概率,对成功搜索到的目标态得到满意的结果。     

An improved method for digital image fragile watermarking based on chaotic maps

In this paper, the digital image fragile watermarking method based on chaotic maps is proposed. Our method has some significant advantageous in comparison with other available methods. Firstly, we reduce watermark payloads, while they have high quality of recovery and security. In watermark embedding phase, we process the image in order to produce the information array for each block, which finally embedded in the host image to build watermarked image. The information array for each block has different length, which is defined based on block characteristic that could be smooth or rough. The second superiority of the proposed method is proposing a new metric for calculating roughness of image block, which leads to less consume of bandwidth in comparison with other available methods. Finally, we use chaotic map for block-mapping that enhances the security. Our method provides basic requirements of watermarking scheme such as, invisibility, recover quality and security. Experimental Results have proved that our method is powerful in tamper detection, self-recovery and robust against known watermarking attacks.     

药物分子对接中的构象搜索策略

药物分子对接设计是大规模数据库筛选的理想途径。本文在介绍分子对接理论的基础上,建立了一个数学规划模型,将分子对接中的构象搜索转化为约束极小化问题,并采用带有空间收缩的小种群遗传算法进行求解。在遗传算法中还引入了信息熵的概念,用熵控制各种群搜索空间的收缩。本方法用种群的多样性避免了遗传进化的早熟现象,以空间收缩尺度作为停机判据,有效地控制了算法的收敛。在多种群进化机制上,采用小种群策略,极大程度地减少了计算量,提高了分子对接的效率。实例表明本方法适用于药物分子对接设计。     

基于最优搜索的足球机器人射门算法

机器人足球比赛中,小球的运动状态因受到碰撞和摩擦变化剧烈,所以大多数情况下不存在全局意义上的最佳射门路径,或者规划的路径机器人在给定的时间内根本无法完成。基于目标函数的足球机器人射门算法,通过在机器人运动能力范围内的最优搜索,能够找出当前状态下机器人按要求逼近球的最佳路径。该算法能够适应各种速度状态,明显提高机器人射门命中率,并迅速对小球状态突变做出响应。在比赛中,常常需要根据场上态势对机器人进行控制算法切换,但由于不同控制算法速度输出的跳跃性,机器人会出现相对球位置的抖动。针对以距离作为切换条件的情况下,不同控制算法切换时产生的“抖动”现象,分析了现象产生的原因,并通过S-曲线加权算法,有效避免了“抖动”的产生,实现了不同控制算法在切换边界的平滑过渡。