考虑用户偏好和平台收益的共享泊位分配模型

与机动车数量激增类似,泊位短缺也是导致城市交通拥堵主要问题之一,在不增加车位的情况下提高泊车位利用率也是解决交通拥堵的一种方法。针对城市“泊车难”和部分泊车场利用率较低的问题,考虑了用户的偏好特征,研究了一种具有用户偏好的泊车位共享策略。考虑存在三种不同的泊车方式,在中央商务区（CBD）等待泊车、共享私人泊位、共享公共泊位,运用累积前景理论分析用户的泊车成本,发现用户在不同情形下的选择存在差异。平台通过对关键路径法修改,采用了偏好分组法进行分配。算例对偏好分组的结果与采用关键路径法的分配结果进行了比较,结果表明,基于偏好分组法的分配满足了更多的用户需求,平台收益更高,为管理者提供决策参考。     

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。     

虚拟现实全景流体绘画系统的可用性研究

虚拟现实环境给三维空间场景应用带来更强的真实感和身临其境的体验。在虚拟现实场景中经 常需要使用 360全景图像生成沉浸式环境背景,其中全景流体动力学绘画系统提供了一个新的全景图绘制方 法。在调研虚拟现实技术在流体绘画领域应用的适用性测试中,本文综合运用用户测试法、操作日志分析法、 事后问卷调查法和访谈法,对基于虚拟现实的全景式流体绘画创作系统进行可用性评估,并创意性地使用可视 化方法辅助日志分析。所有的受试者均认为系统的可用性不低于一般水平,利用该系统完成流体绘画的创作工 作不需要受试者具有专业绘画经验。受试者对系统的功能效果持积极肯定的意见,并期待尝试用其他交互形式 代替手柄类交互方式以促进艺术创作的表达。其研究方法和结果将为同类系统的开发和评估提供参考。     

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。     

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。     

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。