基于元胞遗传算法的机器人路径规划研究

使用基本遗传算法进行移动机器人路径规划时,面临路径进行插入修复无法保证解的可行性,且算法易陷入局部收敛的问题;针对上述问题,通过使用元胞遗传算法增强了路径规划环境建模的通用性,并在算法适应度函数中加入路径平滑因素改善了元胞遗传算法的路径;仿真实验表明,该算法和基本遗传算法相比,机器人行驶路径的长度减少,转角绝对值之和减小,得到了距离短且平滑的路径,提高了移动机器人的行驶效率和平稳性;由于算法良好的隐性迁移机制,因此在局部优化时保持了群体的多样性,一定程度克服了算法的早熟现象,有效解决了移动机器人路径规划问题。     

网络中多节点故障定位的探测路径选择算法

针对现有故障定位技术不能满足多节点故障定位的要求,尤其当网络中存在大量故障节点时,提出了一种基于主动探测的探测路径选择算法。该算法主要包括用于故障检测的贪婪路径选择算法和用于故障定位的禁忌链路搜索算法。在故障检测阶段,使用贪婪路径选择算法迭代地选择具有最小权重的探测路径覆盖网络中的节点。在故障定位阶段,使用禁忌链路搜索算法多次生成候选路径集以选择最合适的探测路径来解决多节点故障定位问题。在随机网络拓扑和真实网络拓扑上的仿真结果表明,与现有的节点故障定位算法相比,探测路径选择算法具有更高的成功定位率和更低的探测成本。     

高均匀性长波红外远心照明系统设计

基于数字微镜器件(DMD)的红外景象模拟器可在室内环境下模拟真实景物及其环境的红外辐射,实现对红外成像系统性能的准确测试与评估。照明系统作为红外景象模拟器的重要组成部分,为其提供红外辐射能。为使光束均匀照射在DMD器件表面,通过分析研究黑体特性及朗伯定律,确定采用像方远心光路作为照明系统的结构形式。以拉氏不变量为依据研究确定的照明系统特性参数,能够实现与投影系统完美衔接。根据设计参数完成对照明系统初始结构的计算,利用ZEMAX进行调制、优化,并完成像质评价。设计结果表明,以此方式设计的照明系统均匀性高、球差小,可进一步提高模拟仿真效果。     

Design and implementation of path planning algorithm for vehicle parking

Parking is an important and indispensable skill for drivers. With rapid urban development, the automatic parking assistant system is one of the key components in future automobiles. Path planning is always essential for solving parking problems. In this paper, a path planning method is proposed for parking using straight lines and circular curves of different radius without collisions with obstacles. The parking process is divided into two steps in which the vehicle reaches the goal state through the intermediate state from the initial state. The intermediate state will be selected from the intermediate state set with a certain criterion in order to avoid obstacles. Similarly, an appropriate goal state will be selected based on the size of the parking lot. In addition, an automatic parking system is built, which effectively achieves the parking lot perception, path planning and performs parking processes in the environment with obstacles. The result of simulations and experiments demonstrates the feasibility and practicality of the proposed method and the automatic parking system.     

基于多层注意力机制—柔性AC算法的机器人路径规划

针对行动者—评论家（AC）算法存在的经验学习样本维度高、策略梯度模型鲁棒性低等问题,依据多代理系统的信息协作优势,构建注意力机制网络并作为代理体,引入多层并行注意力机制网络模型对AC算法进行改进,提出一种基于多层并行注意力机制的柔性AC算法。将其用于解决动态未知环境下的机器人路径规划问题,可增强行动者的策略梯度鲁棒性并降低评论家的回归误差,实现机器人路径规划最优方案的快速收敛。实验结果表明,该算法有效克服机器人路径规划的局部最优,具有计算速度快、稳定收敛的优点。     

一种水下群机器人路径规划算法的形式化研究

为了增强基于遗传算法的水下群机器人路径规划算法正确性的说服力,使用定理证明对其进行形式化研究,给出算法在定理证明器HOL4中的形式化模型。基于算法形式化的一般步骤,首先对算法的设计进行了详细的分析,指出算法设计的核心步骤与建模难点。在此基础上建立了总体形式化建模框架,然后对其进行化简,得到种群初始化、选择、交叉三个核心模块。接着给出模型中要用到的基本数据类型的形式化描述,并分别对三个模块进行形式化描述,最终得到算法的形式化模型。通过证明与模型相关的97条性质,说明了模型的合理性及有效性,在此模型的基础上,可以完成对算法的形式化验证,同时还能拓展HOL4的应用范围。     

SFT中的因素作用路径与作用历史

为了描述SFT中系统或元件在不同工作环境状态下经历变化的特征,提出了因素作用路径和作用历史的概念。作用路径描述系统或元件在不同工作状态变化过程中所经历状态的集合。作用历史描述经历作用路径过程中的可积累状态量。给出使用作用路径和作用历史分析问题的步骤。列举一例子,计算在设定条件下的元件维护成本。计算作用路径分别为AB和ACB两种,作用历史中使元件故障概率等于20%的维护成本,该维护成本是通过调整使用时间t和使用温度c产生的。最后给出以实例为背景的作用历史计算方法的不足、面临的问题和可能的解决方法。     

基于ArcGisServer的高速公路数据校验系统设计与研究

介绍了Arc Gis Server的体系结构和开发方法,系统实现了地图图层的控制与显示、路径和费额查询与校对、历史行进道路的回放、空间数据的查询、最短路径和最小收费额显示等关键模块。为优化路况、提高公路通行率、减少人为干预、降低人工成本提供了技术支撑,并以贵州省高速公路为实际应用背景展示了整个系统的功能。     

Control of floor heaves with steel pile in gob-side entry retaining

A new approach named as steel pile method is innovatively proposed in this study to control severe floor heaves in gob-side entry retaining. It is required that the steel piles be installed in the floor corners with a certain interval before the influence of the dynamic pressure induced by current panel extraction. Using numerical simulation and theoretical analysis, this study investigated the interaction between the steel piles and the floor rocks during the service life of the steel piles, and revealed the mechanism of the steel piles in controlling floor heaves. The effect of the steel pile parameters on the control of floor heaves was presented and elaborated. It is found that the effectiveness of the steel piles in controlling floor heaves can be enhanced with greater installed dip angle, longer length and smaller interval of the steel piles.Compared with traditional methods, e.g., using floor anchor bolts and floor restoration, the advantages using steel pile were successfully defined in terms of controlling effect and economic benefits. It is hoped that the proposed method can contribute to the development of gob-side entry retaining technique.     

基于多智能体粒子群优化的移动机器人动态路径规划

为了确保机器人在动态环境下无碰撞地到达目标位置,将多Agent粒子群优化算法（multi-agent particle swarm optimization, MAPSO）引入到粒子滤波（particle filter, PF）中,提出一种基于多Agent粒子群优化粒子滤波算法（multi-agent particle swarm optimized particle filter, MAPSOPF）的路径规划方法。通过多Agent系统的竞争、协作机制,调整MAPSOPF中粒子的提议分布,更新预估粒子的位置。与PSOPF算法相比较,该算法的迭代步数减少了50%~60%,计算时间复杂度降低了5%~50%。与改进的遗传算法相比较,MAPSOPF算法的计算时间复杂度降低了95%。三种算法中,MAPSOPF可近似得到最短的路径。实验结果表明该算法可有效应用于移动机器人动态路径规划。