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针对DCT变换存在浮点运算、运算量大等问题,H.26L提出了整数变换,它能够很好地消除浮点运算,避免逆变换不匹配,但存在精度不高的问题。在基于提升结构(liftingstructure)的无乘法二进制DCT(binDCT)的基础上,对参数进行选择优化,并将浮点DCT、整数变换和binDCT在结构和性能上进行比较分析,选择一组binDCT参数,使binDCT既能避免浮点运算又能降低运算量,且更有利于压缩。 相似文献
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动态环境的实时碰撞规避是移动机器人轨迹规划中的一个巨大挑战。针对可变障碍物数量的环境，提出了基于LSTM(Long Short Term Memory)和DRL(Deep Reinforcement Learning)的实时轨迹规划算法Crit-LSTM-DRL。首先，根据机器人和障碍物的状态，预测碰撞可能发生的时间，计算各个障碍物相对于机器人的碰撞危急程度(Collision Criticality);其次，将障碍物根据碰撞危急程度由低到高排序，然后由LSTM模型提取固定维度的环境表征向量；最后，将机器人状态和该环境表征向量作为DRL的输入，计算对应状态的价值。在任何一个时刻，针对每一个动作，通过LSTM和DRL计算下一时刻对应的状态的价值，从而计算当前状态的最大价值以及对应的动作。针对不同环境，训练获得3个模型，即在5个障碍物的环境里训练的模型、在10个障碍物的环境里训练的模型和在可变障碍物数量(1～10)的环境里训练的模型，分析了它们在不同测试环境中的性能。为进一步分析单个障碍物和机器人之间的交互影响，将障碍物表示为障碍物和机器人的联合状态(Joint State),分析了在上述... 相似文献
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