基于优化异质BP神经网络信息融合的清洁机器人定位研究

清洁机器人的移动定位是个复杂的非线性定位的问题,精密机械结构与路径规划无法补偿定位不精确造成的移动误差,提出一种基于异质RBF神经网络信息融合的清洁机器人定位技术,设计了智能机器人的控制系统、移动系统和感知系统,设计多个位姿传感器后,实时采集位置信息,在主控芯片中使用粒子群优化神经网络技术对多传感器的信息进行融合,计算清洁机器人的位置信息,解决了位置因素非线性强,定位误差大的问题,并且有效提高了神经网络的局部收敛能力;使用机器人多传感器的实验平台测试证明,这种方法下清洁机器人的移动中定位准确率较传统方法提高13%,具有很强的可靠性与实用性。     

掺铕铌酸锂晶体的M■ssbauer谱

测量了Ｅｕ：ＬｉＮｂＯ_３和（Ｅｕ，Ｍｇ）：ＬｉＮｂＯ_３的Ｍｓｓｂａｕｅｒ谱，并对数据进行了拟合。根据拟合结果和ＬｉＮｂＯ_３晶体结构的特征，讨论了Ｅｕ~（３＋）在晶格中的占位，并以Ｅｕ~（３＋）的参数为探针．讨论了Ｍｇ（２＋）在晶格中的占位。     

基于辅助视觉飞机空中加油对接优化过程仿真

研究飞机空中加油对接过程控制,提高对接准确性.飞机空中加油过程处在全程高速运动中,由于受油机在加油时处在前方大型加油机的尾流中受到强烈扰动,端口对接处在动态变化,传统的对接方法需要准确判断高速移动端口的准确位置,一旦尾流中受到强烈扰动,导致颠簸,对接误差距离计算较大.提出辅助视觉的飞机空中加油对接过程控制方法.统计飞机空中加油辅助视觉图像出现共现的频率,计算对应图像在所有图像中的共现度,通过运算获取对应图像的权重,实现关键帧图像定位,运用图像中心点空间位置,建立近距空中加油时的尾流流场对受油飞机的气动影响的数学模型,完成飞机空中加油接口的定位.实验结果表明,利用改进算法进行飞机空中加油对接过程控制,在飞机飞行震动较大的情况下,对接控制的准确性高于传统算法.     

基于S曲线模型的航空装备嵌入式软件量化安全评估

软件测试是航空装备嵌入式软件生命周期中的重要环节,如何评估软件测试的效果是一个难题。以软件测试为基础,讨论了航空装备嵌入式软件的生命周期过程中安全缺陷出现的规律,认为它的安全缺陷同样满足S曲线。引入了AML建模理论,基于软件测试数据,建立了某航空嵌入式软件的S曲线模型,预测了软件的总安全缺陷数。对AML理论进行了拓展,讨论了转折点的选取原则。最后,通过卡方检验和预测检验的方法,验证了预测模型与测试数据的匹配性。检验结果表明,AML模型能够很好地模拟实际测试情况,一定程度上消除了数据随机性的影响,其模型具有一定可信度,能够用于航空装备嵌入式软件的安全性分析。     

基于模糊PID的电液位置伺服控制器设计研究

介绍了电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,并建立了系统的数学模型。将模糊控制与PID控制结合在一起,设计了模糊PID控制器,即通过模糊控制器输出对PID参数进行在线调整。利用MATLAB软件进行仿真,比较常规PID控制与模糊PID控制仿真结果,发现模糊PID控制器提高了系统的动态性能和稳态特性。     

长江三峡库区支线航空运输发展对策研究

长江三峡库区丰富的自然与人文旅游资源,狭长的地形与复杂的山地环境特征,决定了支线航空有广阔的前景。支线航空运输具有建设投资省、方便快捷、服务半径大等优点,是三峡库区发展旅游的重要基础条件。分析了长江三峡库区航空运输的现状及存在问题,结合区域城镇体系建设及综合交通发展,提出了支线航空交通的前景与发展对策。     

基于双策略协同进化的QPSO算法及其应用

为更好地提升量子粒子群优化算法（QPSO）的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法（DSQPSO）。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种吸引点构造的思路,做到个体和种群更好地融合以及信息的互通;分别考虑了最优平均位置与全局最优和粒子的历史最优之间的联系,对粒子搜索范围作出了重新定义;此外,在迭代过程中,借助随机扰动机制对全局最优位置进行调整,以保持种群的多样性。通过18个测试函数将DSQPSO算法与PSO、QPSO、RQPSO和LQPSO四种算法在收敛精度和鲁棒性方面进行对比;进而在两个具体的工程优化问题上,应用改进算法与八个智能算法进行了寻优结果比较。实验表明DSQPSO算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其计算精度和收敛效果均有明显优势。     

民航领域突发事件的实体链接方法

实体链接的相关研究主要集中于医疗、生物和新闻领域,但在民航领域的研究较少。因此针对民航领域实体链接任务进行了研究,发现在实体链接中存在实体变体多、歧义少等问题。为解决上述问题,提出了一种基于语义推断的实体链接框架以及一种用于增强框架鲁棒性的负采样策略。在民航领域数据集上进行了对比实验,结果表明所提框架链接效果优于现有基准框架,并通过消融实验,验证了负采样策略的有效性。在负采样策略的作用下,该实体链接框架的Acc@top1高达0.875。     

基于航空气象服务平台的开发与应用

针对东北航空气象服务平台在手机等移动端设备上的不足及平台的再开发与充分利用方面,研制了一套"机场天气、一键查询"WEB应用系统,以解决这一实际问题。     

What localizes beneath: A metric multisensor localization and mapping system for autonomous underground mining vehicles

Robustly and accurately localizing vehicles in underground mines is particularly challenging due to the unavailability of GPS, variable and often poor lighting conditions, visual aliasing in long tunnels, and airborne dust and water. In this paper, we present a novel, infrastructure‐less, multisensor localization method for robust autonomous operation within underground mines. The proposed method integrates with existing mine site commissioning and operation procedures and includes both an offline map‐building process and an online localization algorithm. The approach combines the strengths of visual‐based place recognition, LIDAR‐based localization, and odometry in a particle filter fusion process. We provide an extensive experimental validation using new large data sets acquired in two operational Australian underground hard‐rock mines (including a 600m‐deep multilevel mine with approximately 33 km of mapping data and 7 km of vehicle localization) by actual mining vehicles during production operations. We demonstrate a significant increase in localization accuracy over prior state‐of‐the‐art SLAM research systems and real‐time operation, with processing times in the order of 10 Hz. We present results showing a mean error of 0.68 m from the Queensland Mine data set and 1.32 m from the New South Wales Mine data set and at least 86% reduction in error compared with prior state of the art. We also analyze the impact of the particle filter parameters with respect to localization accuracy. Together this study represents a new approach to positioning systems for currently deployed autonomous vehicles within underground mine environments.