急流风场中平流层飞艇放飞轨迹研究

本文首先建立平流层飞艇的六自由度非线性模型,根据历史气象数据建立急流风场模型,采用遗传算法对飞艇放飞轨迹寻优,对比无风和在急流风场中两种情境下飞艇放飞轨迹、放飞时间及所需能耗的变化,从而分析急流风对平流层飞艇放飞过程的影响.系统仿真结果表明,急流风在平流层飞艇放飞过程中有着显著的影响,仿真结果可以为实际放飞计划提供参考.     

基于拉格朗日方程的4-DOF机器人运动分析

以4-DOF串联机器人为例,对影响机器人末端执行器轨迹偏差的各种影响因素进行了分析,同时建立了机器人的误差模型。选取5个任意点作为机器人在搬运物品时的运动轨迹,根据机器人逆运动学来求解方程而得到各个关节的转角变化方程式,计算出机器人的正运动学模型,并通过Matlab仿真得到机器人运动的理论轨迹;应用拉格朗日方程建立机器人的动力学方程,分析了机器人运动时的重力、惯性力影响机器人运动的实际轨迹与理论轨迹的偏差。结果说明,在机器人的设计及制造装配过程中,通过控制结构误差的大小,可以降低机器人在高速运行时的轨迹误差,为不同精度要求的机器人结构设计提供简单、有效的理论支持。     

基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法

基于拟合的传统轨迹预测算法已无法满足高精度和实时性预测要求.提出基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法,对移动对象动态行为进行状态估计,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值更新对状态变量的估计,进而对下一时刻的轨迹位置预测.大量真实移动对象数据集上的实验结果表明：GeoLife数据集上基于卡尔曼滤波的轨迹预测算法的平均预测误差（预测轨迹点与实际轨迹点的均方根误差）为12.5米;与基于轨迹拟合的轨迹预测算法相比,T-Drive数据集预测误差平均下降了555.4米,预测准确率提升了7.1%.在保证预测时效性前提下,基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法解决了轨迹预测精度较低的问题.     

基于机器学习的航班四维轨迹预测

本文提出了基于历史轨迹数据和机器学习的轨迹预测算法。通过对历史数据的预处理,建立不同K值下的训练模型,通过不同K值的准确度比较得到最优参数模型,基于此模型成功预测了完整航迹的轨迹预测,并通过比较预测值和实际值的误差,验证了此算法对航迹预测的可行性。     

基于深度学习的车辆换道轨迹模型研究

本文以真实车辆轨迹数据为依托,通过数据处理提取车辆换道轨迹数据,利用深度学习提取数据特征的强大能力,提出了基于门控循环单元的换道轨迹模型,描述和预测换道执行过程的轨迹。     

基于在线更新LSTM网络的短期4D航迹预测算法

航班飞行过程中一些因素会对当前飞行轨迹产生影响,从而导致实时航迹与历史航迹相比有一定的差异,使得仅基于历史航迹数据的航迹预测模型的预测性能变差.为解决该问题,提出了一种基于在线更新长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的短期4D航迹预测算法,该算法由基于历史航迹数据的预测模型初始化参数...     

基于自编码和门控回归单元网络的轨迹预测研究

针对传统的轨迹预测存在精度低和计算较复杂的问题,文章提出一种基于自动编码器(AE)和门控循环单元(GRU)模型的数据驱动方法,利用历史信息和各种轨迹属性预测轨迹位置.该方法将数据预处理层、AE层和GRU层与定制的批处理过程融合在一起.该模型在真实轨迹数据集上训练.通过与现有预测方法进行比较,结果验证所提模型性能相比于R...     

基于轨迹位置形状相似性的隐私保护算法

为了降低轨迹数据发布产生的隐私泄露风险,提出了多种轨迹匿名算法。然而,现有的轨迹匿名算法在计算轨迹相似性时忽略了轨迹的形状因素对轨迹相似性的影响,因此产生的匿名轨迹集合的可用性相对较低。针对这一问题,提出了一种新的轨迹相似性度量模型,在考虑轨迹的时间和空间要素的同时,加入了轨迹的形状因素,可以在多项式时间内计算定义在不同时间跨度上的轨迹的距离,能够更加准确、快速地度量轨迹之间的相似性;在此基础上,提出了一种基于轨迹位置形状相似性的隐私保护算法,最大限度地提高了聚类内部轨迹的相似性,并且使用真实的原始位置信息形成数据"面罩",满足了轨迹k-匿名,在有效地保护轨迹数据的同时,提高了轨迹数据的可用性;最后,在合成轨迹数据集和真实轨迹数据集上的实验结果表明,本算法花费更少的时间代价,具有更高的数据可用性。     

基于深度学习的智能体轨迹预测文献综述

智能体的轨迹预测是人工智能领域中的热点之一，特别是在自动驾驶领域，预测智能体下一时间点的位置是自动驾驶辅助系统的关键任务。在智能体轨迹预测技术的基础上，根据建模方法的不同进行分类介绍，分别为循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)和混合网络，同时分析了常见的经典模型的优缺点，归纳了当前常用公开的轨迹预测数据集和评价指标，比较了经典模型的算法性能，对智能轨迹预测方向进行了展望和总结。     

基于卡口上下文和深度置信网络的车辆轨迹预测模型研究

针对车辆轨迹预测中节点序列的时序特性和实际路网中的空间关联性,该文提出一种基于深度置信网络和SoftMax (DBN-SoftMax)轨迹预测方法。首先,考虑到轨迹在节点集合中的强稀疏性和一般特征学习方法对新特征的泛化能力不足,该文利用深度置信网络(DBN)较强的无监督特征学习能力,达到提取轨迹局部空间特性的目的;然后,针对轨迹的时序特性,该文采用逻辑回归的预测思路,用当前轨迹集在路网特征空间中的线性组合来预测轨迹;最后,结合自然语言处理领域中的词嵌入的思想,基于实际轨迹中节点存在的上下文关系,运用节点的向量集表征了节点间的交通时空关系。实验结果表明该模型不仅能够有效地提取轨迹特征,并且在拓扑结构复杂的路网中也能得到较好的预测结果。     

基于注意力循环网络的4D轨迹预测模型

针对传统的轨迹预测方法很难获取轨迹的时空特征、实现高精度和实时预测等问题,提出了一种基于注意力机制的4D轨迹预测模型ARTP(Attentional Recurrent Trajectory Prediction).首先,采用正则化方法对各飞行轨迹进行重构,得到等时间间隔的无噪声高质量飞行轨迹;其次,使用长短期记忆(L...     

基于龙格-库塔算法对降落伞空投的研究

以降落伞空投系统中的降落伞拉直和充气过程以及物伞系统的稳定降落过程为研究目标,采用动力学分析法建立了物伞空投系统完整的运动模型,提出了多吊带系统分析和物伞系统夹角变化的新方法。根据已有的降落伞性能计算模型和物伞系统运动模型,采用龙格-库塔法对降落伞空投全过程进行了仿真。通过参数调试来分析空投高度？降落伞的名义面积等因素对降落伞空投系统的影响,指出了实际系统的改进方向,为降落伞空投系统的设计提供了理论依据。     

三维真比例导引弹道仿真分析

本文简要介绍了真比例导引原理,建立真比例导引律的三维运动学方程,利用4阶龙格库塔法,分别计算分解在水平面上和铅垂面上的导引弹道,合成三维弹道。仿真结果与理论分析相符,验证了将三维导引弹道投影分解计算的可行性,算法通过C语言实现,具有较强的移植性。     

提高弹道导弹落点预报精度方法

基于二体运动模型对弹道导弹的弹道生成和落点预报方法进行了研究,并提出改进落点预报精度的方法。该方法通过对雷达测量时间段内的弹道数据进行滑窗平均处理,以提高弹道导弹落点预报精度。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于DBSCAN-GRU算法的终端区4D航迹预测

终端区空域环境复杂、航班密集,精确的航迹预测能极大地提高空中交通服务水平,保障航班飞行安全。针对终端区的高精度多航班4D航迹预测问题,本文提出了一种基于密度的带噪声空间聚类算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）相结合的航迹预测方法,通过DBSCAN聚类,将终端区中航迹相近的航班聚类到一簇中,对每一簇航班建立基于GRU神经网络的航迹预测模型,对终端区航班进行预测时,先判断该航班属于哪一簇,然后采用与该簇对应的航迹预测模型,进行4D航迹预测。与仅研究单一航班的传统预测方法相比,本算法有效地利用了终端区的航迹数据,所建模型可以针对多架航班进行航迹预测,扩大了模型的适用范围,提高了航迹预测的预测精度。     

固体火箭发动机内弹道性能的仿真研究

研究发动机燃烧室内压强随时间变化的规律,是固体火箭发动机工作过程分析的主要方面,一般采用实验法可以获得直观可靠的数据,但实验法耗资大、周期长,不易操作。本文根据零维内弹道数学模型,运用龙格库塔法及MATLAB语言对某型固体导弹发动机内弹道工作过程进行数值仿真,画出燃烧室内压强随时间变化的曲线,并进一步分析得出影响发动机内弹道性能的因素,仿真结果与发动机燃烧室内工作情况相符,影响因素分析与实验相一致,为固体火箭发动机内弹道性能研究提供了参考。     

飞行员弹射救生座椅轨迹测试系统研究

火箭橇试验作为弹射救生座椅性能检测的重要手段,贯穿于弹射救生产品的设计、研发、产品定型及产品交付的全过程.在试验中,弹射座椅的轨迹测试数据是评判产品性能的重要指标.本文通过对倒北斗导航系统的原理分析及试验搭载,将其引入到弹射座椅的火箭橇试验中,去弥补现有光学轨迹测试手段的不足,从而提高轨迹测试的精度.     

平面光学元件研磨抛光磨粒运动轨迹研究

为提高平面光学元件的加工质量和效率,理解元件与抛光盘之间的相对运动轨迹变化规律是获得良好表面质量的重要前提.根据“运动学原理”和“坐标变换”建立了磨粒运动轨迹模型,推导了磨粒轨迹长度公式.利用Matlab软件模拟计算了各参数下的磨粒轨迹长度和磨粒轨迹变化形态.研究表明:不同转速比对材料去除速率和表面质量影响显著;随着磨粒径向距离和偏心距的增大,磨粒轨迹长度增加,考虑到偏心距对工件表面质量的影响,偏心距不宜太大或太小;同一转速比下,不同的磨粒初始角度对磨粒轨迹形状没有影响,只会使其转过相应角度.     

CLM:differential privacy protection method for trajectory publishing

In order to solve the problem existing in differential privacy preserving publishing methods that the independent noise was easy to be filtered out,a differential privacy publishing method for trajectory data (CLM),was proposed.A correlated Laplace mechanism was presented by CLM,which let Gauss noises pass through a specific filter to produce noise whose auto-correlation function was similar with original trajectory series.Then the correlated noise was added to the original track and the perturbed track was released.The experimental results show that the proposed method can achieve higher privacy protection and guarantee better data utility compared with existing differential privacy preserving publishing methods for trajectory data.