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航天器任务分配对于提高多颗服务航天器之间的协同工作效率具有十分重要的意义;针对服务航天器协同目标分配问题特点,提出了一种基于离散粒子群算法的协同目标分配方法,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式,综合分析影响目标卫星价值、服务航天器损耗以及距离消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务分配问题的数学模型;仿真结果表明:离散粒子群算法具有收敛速度快、寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的服务航天器协同任务分配问题,特别是在大规模的任务分配中,该方法具有很强的优越性。 相似文献
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为了增大模型预测控制的终端状态集,设计了一种迭代逼近法,得到了一个最大终端状态集的外包集序列.从理论上证明了当迭代次数趋于无穷步时,此外包集序列逐渐收敛至最大终端状态集.此序列中的外包集,采用支持向量机作为分类工具依次从状态空间中分离得到.设计了一个基于阈值的终止函数,当前后两个外包集满足终止条件时,终止迭代,并将后面的一个外包集作为终端状态集的估计,阈值越小,迭代次数越大,此外包集对最大终端状态集的逼近精度越高.最后,将此终端状态集估计应用于预测控制,仿真结果验证了本文方法的可行性. 相似文献
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盲人活动援助是盲人日常生活的重要组成部分。这些技术大多用于帮助盲人导航和躲避障碍物,很少有研究将地面信息转换成一种给用户直观感受的触觉信息。为了满足上述需求,本文提出了一种可以提供触觉反馈的盲人辅助地面识别智能导盲杖系统。试图利用深度生成对抗训练的方法来产生振动触觉刺激,使用改进的DiscoGAN训练了我们的端到端生成网络。为了训练我们的网络,构建了视触跨模态数据集GroVib。通过上机实验和实物实验来评估方案的可行性,通过上机实验结果表明参与者通过触觉识别地面的准确率为84.7%,触觉的平均真实感受得分为71.3,在真实场景实验中,参与者只需平均3.35次尝试就可以根据触觉反馈来识别地面。 相似文献
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材质识别在机器人与周围环境的相互作用中起着至关重要的作用,视觉、触觉和听觉模式可以提供不同材质的不同特性,如何利用不同模态的信号快速、高效地完成材质识别任务是亟待解决的问题。并且在现实应用中,传感器收集的数据量不大,无法为深度神经网络提供足够的数据进行学习训练。为此,本文将级联宽度学习这种泛化性能好的算法应用在小样本的材质识别任务上。首先,将两组同构多模态数据进行特征融合,之后使用级联特征节点的宽度学习进行特征学习,最终得到材质分类结果。最后,针对公开数据开展实验评估。结果表明,本文提出的方法与其他算法相比,在完成材质识别任务的同时,降低了训练时间,提高了分类性能。 相似文献
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回顾了面向在轨服务遥操作技术的发展现状。针对现代航天器对在轨服务的技术需求,分别从系统结构与体系结构、控制模式、控制技术等方面论述了面向在轨服务遥操作技术需要研究的主要关键技术问题。最后,对遥操作技术的未来发展进行了展望。 相似文献
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喷灌系统布置应考虑的主要因素有:地形因素、地块形状因素、耕作与种植方面因素、风向和风速因素以及水源位置因素。 相似文献