无人机低空突防航迹规划算法研究

结合低空突防中的地形跟随/地形回避/威胁回避( TF/TA2)技术,在分析无人机各种机动性能以及A-Star算法的基础上,提出了一种基于局部空间搜索最优节点的方法,将A-Star算法进行稀疏化处理;设计了更贴近实际的航迹代价计算方法,将算法与数字地形相结合进行仿真计算.仿真结果表明,设计的航迹规划算法兼顾了算法效率、航...     

利用ArcGIS Silverlight实现的车辆监控技术

智能车辆服务系统是目前汽车工业物联网技术研发的热点,其中车辆实时监控是系统的关键模块之一.对车辆监控技术、ArcGIS技术以及地图匹配和历史轨迹算法进行了研究,并根据系统应用,提出了相应的历史轨迹数据优化、轨迹回放算法和改进的地图匹配算法.基于这些算法,利用ArcGIS Silverlight实现了车辆监控系统中的车辆定位、地图标记、电子栅栏、历史轨迹等主要模块的设计.试验结果表明,车辆监控系统能对车辆进行实时有效的监控,在车辆监控领域具有一定的应用价值.     

四色算法在基于MapObjects地理信息系统中的应用

图的着色是实现地理信息系统的主要技术问题。首先描述了四色猜想及省级警用地理信息系统的设计思想,然后介绍了如何使用MapObjects空间查询功能对需着色的图层进行拓扑分析,最后实现了四色算法并在系统中进行运用。     

基于B/S的警用宗教信息管理查询系统设计与应用

本文初步探讨基于B/S结构的警用宗教管理系统的总体结构设计,重点分析了系统实现过程中采用的若干关键技术。系统实现了对宗教信息的综合分类管理、地图查询,宗教学习等功能,从而使宗教信息管理走向标准化、信息化和数字化。     

基于栅格空间V图的无人机路径规划

在进行无人机低空飞行的路径规划时,障碍物已不能简单的简化为点状;针对该问题,首先将带有面状障碍物的图片格式地图以像素为单位进行栅格划分,在定义了栅格距离后,进行距离变换,并运用边界跟踪方法生成栅格空间V图;其次,将A-Star算法的启发思想引入到蚁群算法中,并修改了启发信息计算公式以使蚁群算法更适合于栅格空间优化;最后,以栅格空间V图为初始路径,运用改进的蚁群算法进行优化选择,得到了满意的路径规划结果。     

基于影像金字塔的GIS地图动态漫游算法

针对大数据量地图数据的快速调度与显示问题,提出了一种基于影像金字塔的GIS地图动态漫游算法.基于影像金字塔技术构建不同粒度的GIS地图数据分级影像,对影像数据进行分块,以实现大数据量地图的实时调度,采用数据链表对分层、分块数据进行组织和内存调度.测试及分析结果表明,与以往算法相比,该算法大幅减少了系统加载数据量,提高了大数据量地图的动态漫游速度.     

一种基于嵌入式Linux系统的地图匹配技术

地图匹配技术是组合导航系统中的一项关键技术.高精度的地图匹配技术依赖于高精度的地图数据以及高复杂度的地图匹配算法,时间和空间数据量越来越大,与嵌入式Linux系统的有限资源已经不匹配,因此在已有的嵌入式系统中实现地图匹配技术具有实际应用价值.提出一种针对嵌入式系统的地图匹配技术实现方法,利用Linux操作系统的实时性和...     

基于MapObjects的浮动车中心地图匹配综合算法开发

浮动车技术是一种新型交通流信息采集技术。以杭州市浮动车中心地图匹配算法开发为例,对地图匹配算法的实现步骤、组成进行了分析,基于MapObects组件技术,给出了部分功能的具体实现方法。     

动态按需加载算法在GIS地图中的应用

针对传统数据加载算法存在数据冗余多、加载慢的问题,从地图显示技术现状与用户需求出发,提出动态按需加载算法,通过对图形元素进行分块与建立分块索引实现地理信息系统地图数据的快速查询、加载、显示。测试及分析结果表明,该算法很大程度上减少了系统加载数据量和数据冗余,提高了数据加载速率。     

某高校实验室火灾报警及应急疏散系统设计

针对实验室火灾事故频发的现状,基于LabVIEW虚拟仪器,对某高校安全技术研究中心综合实验室进行火灾报警及应急疏散系统设计.采用感温感烟混合探测器、声光报警器、消防应急灯具等硬件,对其安装是否符合国家标准进行验算;利用ZigBee通信技术与部分自建二总线协议实现数据传输、远程调控等功能;根据A-Star算法制定各个区域...     

引入必经点约束的路径规划算法研究

针对传统A*算法存在搜索范围广、运行效率低的问题,提出了一种引入必经点约束的路径规划算法。该算法结合障碍物分布特点,通过寻找最短路径必经点,实现对A*搜索方向的约束,再对最短路径段进行拼接得到最短路径。最后,在100×100网格地图中进行对比实验,结果表明,引入必经点约束的改进算法比传统A*算法的结点访问量大幅降低,运行效率得到显著提高。     

一种基于改进A*算法的室内导航路径规划方法

路径规划是室内导航研究的关键技术之一。A^*算法是一种常见的路径规划算法,当区域的点数量较少时,找寻最优路径是最有效的直接搜索方法。但当路径点规模较大时,使用数值优化算法求解最佳路径的难度急剧增加,导致规划时间所需时间过长,不符合实时性要求。为提高路径规划方法中的效率和稳定性,在梳理室内导航路径规划已有算法和方案的基础上,分析了A^*算法的基本思想与实现步骤,并针对室内导航中A^*路径算法存在的问题,提出了一种改进型A^*算法优化的方案。利用用户对最短距离和直行路程的需求,在位置计算中,引入同时考虑方向和距离启发信息的启发函数,把POI点与寻路节点分开处理,以映射的方式建立联系。将该方案应用于室内导航中A^*算法实现伪代码,对算法改进前后进行算法效率测试。结果表明,改进后A^*算法的整体效率提升了近50%,改进型A^*算法在室内导航路径规划的效率和稳定性比较优,达到了加速导航算法的目的。     

复杂装配体多层次装配路径规划研究

针对传统装配路径规划方法应用于复杂装配体时出现的组合爆炸问题,提出了一种基于人机交互的改进A-Star(A*)算法多层次装配路径规划方法。算法在传统启发式路径规划算法的基础上引入了干涉威胁概率、平滑度代价、权重系数参数,实现了算法不同侧重方向的最优路径寻找。算法首先根据基于人机交互的路径规划方法结合操作者的装配经验将复杂装配体划分为多个装配层次段,其次对各层次段中的装配零部件运用改进A*算法求解最优拆卸路径,并最终根据路径反演原则生成整个复杂装配体最优装配路径。结合算法仿真对比与KUKA工业机器人路径规划实例验证,得出上述方法较传统启发式路径规划方法提升了路径规划效率,满足了工业生产中复杂装配体自动路径规划需求。     

封闭园区内无人驾驶洗扫车路径规划及控制

为实现封闭园区自动洗扫车的无人驾驶功能,设计了一种基于封闭园区场景的路径规划与控制算法。采用改进的A-Star算法并融合三阶贝塞尔曲线构建全局路径规划层;基于状态空间采样设计局部路径规划层,考虑洗扫车转向约束、安全碰撞距离、道路边界距离等约束设计代价函数得到最优局部路径;使用Pure-Pursuit跟踪算法对局部路径规划层输出的最优路径进行追踪;搭建Simulink-ROS联仿平台,在Simulink中编写规划控制算法并编译植入到ROS平台下进行仿真验证;最后采用MDC300F车载计算机对算法进行多工况实车实验。结果表明,该规划控制算法能够控制自动环卫洗扫车在多工况场景下完成跟车、避障、会车等无人驾驶功能。     

基于动态存储结构的地图贴图算法的改进与实现

游戏地图的算法在整个游戏设计中占有重要地位。通过对游戏地图算法的研究,本文对游戏地图贴图算法中的效率问题进行了分析,提出了改进算法,并在Visual C＋＋的环境下实现。通过改进地图图块的存储方法,将地图图块的句柄和地图图块的索引值等数据以二叉排序树结构的方式存储,使动态树可以随游戏的进度动态地往地图上添加图块,结构灵活,速度快。     

基于最小二乘法的联合地图匹配算法的研究

地图匹配是车辆监控与管理系统的主要功能之一.从提高地图匹配算法准确率和缩短监控系统所需地图匹配时间的角度出发,提出了一种新的基于最小二乘法的联合地图匹配算法.该算法利用最小二乘法改进几何线到线地图匹配算法和拓扑结构地图匹配算法,根据路段混合使用算法,能实时准确地将行驶车辆匹配到相应的道路上.实验仿真表明,该算法为几何线到线在平行路段匹配不准的问题和拓扑范围越大匹配越不准的问题提供了有效的解决方法,具体可应用于路网密集的区域,为路网密集区域的道路定位与路径匹配提供准确和快捷的途径.     

基于VSLAM的自主移动机器人三维同时定位与地图构建

移动机器人在探索未知环境且没有外部参考系统的情况下,面临着同时定位和地图构建（SLAM）问题。针对基于特征的视觉SLAM（VSLAM）算法构建的稀疏地图不利于机器人应用的问题,提出一种基于八叉树结构的高效、紧凑的地图构建算法。首先,根据关键帧的位姿和深度数据,构建图像对应场景的点云地图;然后利用八叉树地图技术进行处理,构建出了适合于机器人应用的地图。将所提算法同RGB-D SLAM（RGB-Depth SLAM）算法、ElasticFusion算法和ORB-SLAM（Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM）算法通过权威数据集进行了对比实验,实验结果表明,所提算法具有较高的有效性、精度和鲁棒性。最后,搭建了自主移动机器人,将改进的VSLAM系统应用到移动机器人中,能够实时地完成自主避障和三维地图构建,解决稀疏地图无法用于避障和导航的问题。     

一种新型Skew Tent映射的混沌混合优化算法

针对已有的混沌优化算法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器,而该混沌序列的概率密度函数呈两头多、中间少的切比雪夫型的分布性质,不利于搜索的效率和能力,为此,首先构造一种新型混沌映射序列发生器—Skew Tent映射并结合迭代优化特点加以改进,然后分析了它的混沌特性．其次,将改进的混沌映射与Alopex启发算法相结合,充分发挥Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化全局寻优的特性,提出一种混沌混合优化算法,提高了算法的收敛速度和有效搜索全局最优解．最后,仿真算例验证了该算法的有效性和Skew Tent混沌映射的应用前景．