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概述了移动机器人常用的自主导航算法及其优缺点,在此基础上提出了强化学习方法。描述了强化学习算法的原理,并实现了用神经网络解决泛化问题。设计了基于障碍物探测传感器信息的机器人自主导航强化学习方法,给出了学习算法中各要素的数学模型。经仿真验证,算法正确有效,具有良好的收敛性和泛化能力。 相似文献
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为了提高水下机器人(AUV)在复杂海洋环境下的自适应性,文章对传统的避碰方法进行了改进.对AUV的禁入区和潜在碰撞区进行了安全性分析.建立了前视声纳模型以及三维水下规划空间模型.提出了基于强化学习、BP神经网络及人工势场相结合的避碰算法.在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功和失败经验的奖励和惩罚值,不断改进水下机器人的自治能力.设计了AUV深度行为模糊协调器, 对潜深行为和距底高度行为进行协调融合.开发了AUV运动规划与仿真的半实物软件系统,仿真试验证明了算法的合理性与可行性.研究对于提高AUV的自主性和安全性具有重要的应用价值. 相似文献
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自主控制系统对于自主式水下机器人(简称AUV)使命执行的安全性和有效性至关重要.本文在QNX环境下利用多线程技术实现了一种AUV自主控制系统.文中介绍了AUV的混杂系统结构和自主控制原理,给出了自主控制系统的多线程结构.设计了多线程同步模块,并与QNX消息传递机制相结合实现了AUV自主控制系统线程间的同步与通信.最后在半实物仿真平台上对自主控制系统软件进行了验证. 相似文献
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介绍了多波束前视声呐特性及其PC104处理机的功能;描述了避障系统的数据采集和传输方法;提出了用基于栅格图标的方法来完整描述声呐探测信息,从而构建出水下局部环境模型;采用带有增长率算子的运动映射直方图算法作为声呐传感器数据后处理算法,合理地表达了声呐数据的不确定性,克服了探测数据中混带的噪声;设计了基于声呐传感器的反应式避障算法,确保潜器能够及时、有效、安全地避开障碍物;最后通过湖上试验,验证了所作研究的正确性及可行性. 相似文献
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对风电场发电功率的准确预测,可以有效优化电网调度,使得电网经济运行,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。文中提出了基于先进统计方法的风电功率预测系统,以高精度数值气象预报为基础,搭建完备的数据库系统,利用各种通讯接口采集风电场监控数据。提出并实现了"自适应逻辑网络"(ALN),为风电场建立功率预测算法引擎,可以准确预报风电场未来72小时短期功率负荷,并能针对单台风机、风电场或风机集群进行预测和上报,为风电场管理提供重要辅助手段。现场运行测试验证了系统在风速预测以及针对不同型号风机风功率预测的可行性和有效性。 相似文献