Improving traversability of quadruped walking robots using body movement in 3D rough terrains

This paper presents a study on improving the traversability of a quadruped walking robot in 3D rough terrains. The key idea is to exploit body movement of the robot. The position and orientation of the robot are systematically adjusted and the possibility of finding a valid foothold for the next swing is maximized, which makes the robot have more chances to overcome the rough terrains. In addition, a foothold search algorithm that provides the valid foothold while maintaining a high traversability of the robot, is investigated and a gait selection algorithm is developed to help the robot avoid deadlock situations. To explain the algorithms, new concepts such as reachable area, stable area, potential search direction, and complementary kinematic margin are introduced, and the effectiveness of the algorithms is validated via simulations and experiments.     

基于加权网络模型的电网连锁故障分析

本文基于复杂网络理论提出了一种评估电网发生连锁故障的新方法,运用复杂网络理论来分析电网有助于从电网架构上研究连锁故障.首先,以输电线路和变压器的阻抗模值为边权构建了电网加权拓扑模型,并给出评价电网中心性的指标;其次,基于线路断开瞬间线路传输功率优先分配到邻近线路的原则,提出评估电网发生连锁故障的阈值模型;最后,以IEEE 118节点系统为例,通过计算反映其中心性的指标值,找出了IEEE 118节点系统的中心节点,验证了加权拓扑模型在反映节点中心性方面优于无权拓扑模型,与实际网路也更接近.在此基础上,针对四种攻击网络的典型模式,运用阈值模型计算该系统发生连锁故障的临界阈值,揭示了电网发生连锁故障的机理.     

本体复合映射的发现技术

为了提高本体映射的精度,往往需要考虑1：1,1：n,n：m等多种不同情况。以往的算法主要考虑1：1映射,忽略了同样重要的复合映射问题。损失了映射的精度。针对该问题,提出一个基于多种关系的复合映射发现算法。实验证明,该算法在对复合映射的发现问题上非常有效,提高了映射结果的精度。     

参数未知耦合时滞不同复杂网络的广义同步

针对具有不同动力学节点和不同拓扑结构的两个复杂网络,研究其广义同步问题,并考虑具有耦合时滞和参数未知的情况.基于Babalat引理,并利用Lyapunov稳定性方法,获得广义同步判据,设计有效的自适应控制器,实现混沌系统参数已知和参数未知两种情况下的广义同步.仿真验证了算法的有效性.     

测试稿件

复杂网络理论是时间序列分析中一种有力的工具。但在面对高频数据时,现有建网方法是低效的。因此,提出利用时间序列符号化技术压缩原始序列,并构造网络的方法。该方法使用最小二乘估计时序分段斜率,提取序列的局部特征,并构造字典判断节点是否邻接。模拟试验表明,所建网络的标度指数、集群系数与过程的Hurst指数高度相关,可以精确地捕捉原过程的复杂性特征     

邻域结构为复杂网络的粒子群算法*

为避免早熟收敛和局部最优,设计了一种基于复杂网络进行个体交互的粒子群算法(CNS-PSO)。该算法在粒子与网络节点间建立映射关系,并根据节点的邻居集合,获得粒子的动态飞行邻居。每个飞行邻居集合是一个独立又彼此联系的进化小社会。在CNS-PSO中,每个粒子的位置更新策略不仅考虑了认知部分及社会的信息共享,还考虑了小社会内和小社会间的信息交流。在8个测试函数上,将CNS-PSO与标准PSO进行了对比,在不同维度的大多数函数上,前者的性能均优后者。说明具有无标度网络邻域结构的CNS-PSO算法具有较强的避免早熟和逃逸局部最优的能力。     

基于相似度的三元社团合并算法*

针对使用相似度测量进行社团划分时可能出现的判断冲突问题,提出了一种基于相似度的三元社团合并算法。首先通过对相似度阈值的选取,筛选网络中不同的三元社团,并将其作为社团合并的基本元素,通过社团相似度将其合并。然后将剩余节点和孤立三元社团分别按照节点从属度和三元社团从属度划分到相应社团。最后通过在人工合成网络和真实世界网络上进行实验测试,结果表明用本文算法可以准确高效的将网络中的节点划分到相应的社团。     

Synchronisation of complex dynamical networks with additive stochastic time-varying delays

In this letter, a class of complex dynamical networks with additive stochastic time-varying delays is investigated. Two kinds of delays in complex dynamical networks are taken into consideration, one is called the nodes-induced delay in this paper, and the other is the network-induced delay. Both of the delays are assumed to obey different stochastic distributions. By utilising a novel Lyapunov–Krasovskii functional and stochastic analysis techniques, a sufficient criterion is obtained in the form of linear matrix inequalities to ensure the synchronisation of the complex dynamical networks. Finally, a numerical example is given to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.     

基于LOD的海量地形数据并行渲染技术

随着地球空间信息技术的发展,建立具有海量空间数据的大规模虚拟地形场景越来越重要. 然而,面对海量的地形数据,如何简化地形,提升绘制与渲染效率,是地形渲染的关键. 本文对LOD地形渲染技术、大规模数据集的分析与处理、并行计算等相关技术进行了研究,提出了基于LOD的海量地形数据并行渲染技术. 该技术首先使用LOD四叉树简化地形,其次结合多核CPU并行计算的方法提升效率,最后结合大规模数据调度策略,实现了海量地形数据的并行渲染,并分析对比了非并行和并行情况下的实验结果. 本文所取得的理论与技术方面的成果可为大规模场景渲染提供新的技术思路.