结构环境中多机器人无冲突运动规划的研究

对同一结构环境中从事独立任务的多移动机器人的无冲突运动规划进行了系统的研究,提出了一种实时的多移动机器人无冲突运动规划方法--基于优先权的规则法PBR(Priority Based Rules Method).该方法综合了规则法和优先权法的优点,不仅可以采用规则实时地避免机器人与其他物体之间的碰撞和冲突,而且可以根据冲突机器人间优先权的不同在线地解决那些不可避免的冲突.PBR可以提高机器人运动的鲁棒性和执行任务的效率.     

基于子目标进化的高维多目标优化算法

多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离"k近邻"距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势.      

冗余度机器人动力学优化控制研究

稳定性和终态自运动是动力学优化中的难点.为了解决冗余度机器人动力学优化中的这些困难,深入研究了动力学优化和关节速度间的内在联系和矛盾,提出通过优化关节速度提高动力学优化的综合品质的思想,阐述了在线调节关节速度齐次项,同时改善稳定性和终态自运动的方案.仿真证实所提方案的实用性和有效性.     

应急任务响应时间最优的多星成像规划方法

针对优化多星应急成像任务规划的响应时间问题进行了研究。为避免优先规划应急任务对任务总收益的影响，提出一种优化应急任务响应时间的同时兼顾任务总收益的多星成像规划方法。首先，针对综合考虑应急任务和常规任务的多星成像规划特点，建立两级目标优化的约束满足模型；其次，将模型求解过程分解为任务时间窗选择和单轨动态规划两个部分，基于自适应免疫算法对时间窗选择进行优化，同时设计前向动态规划算法确定卫星单轨最优观测路径；最后，对所设计算法的性能进行了测试，并与其他算法进行了对比。仿真结果表明本文方法能够保证应急任务响应时间最优，并同时具备较高的任务总收益，适合于求解大规模的多星成像规划问题。     

协同体制被动毫米波成像系统天线阵布局优化

针对人体安检应用中的高分辨率实时成像需求,分析了被动毫米波成像系统中相控阵体制与综合孔径体制的关系,结合两者优势提出了一种协同体制被动毫米波成像系统.针对水平方向相控阵体制布局,利用模拟退火算法进行优化,提出采用不同孔径喇叭天线作为阵列单元的方式提升阵列性能,并对主波束效率最大化及副瓣电平最平坦两种准则下的优化结果进行比较;针对竖直方向综合孔径体制布局,设计了满足基线不缺失条件的冗余度最平均稀疏阵列布局.仿真分析结果表明优化后的阵列天线结构可满足被动成像中提升功率测量信噪比(SNR)的需求.      

柔性冗余度机器人动力学规划

考虑机器人的结构柔性,研究了利用冗余度机器人的"自运动"同时进行振动抑制和机器人关节力矩优化的方法.研究表明,在进行柔性冗余度机器人的动力学优化时,应从振动和关节力矩两方面考虑.若单考虑振动抑制,机器人的关节力矩将可能无穷增大,使算法失效;若单考虑关节力矩优化,机器人臂末端的振动将有可能发散.这里给出的算法同时考虑了这两方面.不同于冗余度机器人传统的优化方法--机器人雅克比矩阵的零空间优化法,这里从最优控制论的方法着手,研究了考虑结构变形的冗余度机器人利用其自身的"自运动"进行振动抑制和关节力矩优化.仿真结果,证明了这种优化方法是完全可行的.     

基于遗传算法的Tiling覆盖策略天文卫星任务规划

天文卫星机遇目标任务规划是一个复杂的多目标优化问题.针对Tiling覆盖策略的机遇目标任务规划要求及其约束条件进行抽象,建立任务规划问题模型,在规划模型基础上设计基于遗传算法的多目标优化任务规划算法TPA,并通过实例数据验证了不同参数条件下的求解.在解决Tiling覆盖策略的天文卫星机遇目标多目标任务规划问题时,所提方...     

基于三维Saab变换的高光谱图像压缩方法

高光谱图像中存储了丰富的光谱信息,具有极大的应用价值,但现有大部分高光谱图像压缩方法难以同时兼顾图像中的空间冗余与谱间冗余,导致压缩性能受到局限。针对该问题,提出了一种基于三维修正偏置的子空间(Saab)变换的高光谱图像压缩方法。采用三维Saab变换对高光谱图像的分块进行空间光谱信息融合的降维操作,同时去除谱间冗余和局部空间冗余;利用高效率视频编码(HEVC)中的帧内编码模块进一步去除空间冗余和统计冗余;实现低失真、高比率的高光谱图像压缩。在多个高光谱图像数据集上的实验结果表明,所提方法在同码率下重建图像的信噪比(SNR)比采用主成分分析(PCA)降维的方法至少提高0.62 dB,在高码率的情况下性能优于张量分解的压缩方法。同时,验证了不同降维方法对分类任务的性能影响,结果表明,所提方法更好地保留了图像中的重要特征,在低码率的情况下仍可以保持较高的分类精度。      

基于可操作度的单冗余度机器人容错性指标

当冗余度机器人关节出现故障时,必将影响其灵活性.即使正常操作时具有较高的灵活性,如果关节出现故障也可能导致雅可比矩阵奇异,致使机器人不能沿任意方向运动.针对单冗余度机器人出现一个关节故障的情形,用可操作度分析此类机器人的容错性,并提出新的运动学和动力学容错性评价指标,所给指标计算量小、易于在线实时运算,最后给出优化算例,证实了所给评价指标的有效性.     

基于改进蚁群算法的多机器人任务分配

任务分配是多机器人系统需要解决的首要问题.针对传统蚁群算法求解多机器人任务分配收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了改进蚁群算法.考虑多机器人任务分配问题,建立多旅行商问题模型,采用蚁群算法优化出解空间,然后采用遗传算法中的变异算子对每个机器人执行任务的顺序进行优化,并根据模拟退火过程中Metropolis准则以一定的概率接受优化过程中较差的解.在复杂约束条件下,为解决蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部极小问题,引入局部优化变异算子和改进模拟退火算法.仿真结果表明,改进蚁群算法可以更好的解决多机器人任务分配问题.     

航天器可应用实时以太网分析

在航天器上应用以太网的目的是借助以太网的灵活性, 获得方便 的通信接入及数据传输的高带宽, 并且能适应控制领域通信的实 时性和确定性. 实时以太网的确定性、通信调度机制和传输特征是其满足航天器网络通信特性需求的主要判定依据. 通过分析航天器数据通信特点, 对比实时以太网通信调度策略, 得出应用于航天器的实时以太网应具备时间同步、强实时性、确定性、高带宽、多数据类型、双通道冗余及兼容标准以太网等特征.      

基于合作博弈的多机冲突解脱算法

为解决低空无人机冲突解脱过程中个体支付成本不公平问题,提出了基于合作博弈“核仁解”概念的多机冲突解脱算法。针对低空多机冲突场景的特点,基于“核仁解”概念,建立无人机冲突解脱支付矩阵。结合人工势场法与蚁群算法的优点,提出基于人工势场法-蚁群算法(APF-ACO)的冲突解脱混合求解策略。仿真结果表明:综合计算时间、可行性与系统效率3个评价指标,APF-ACO混合求解策略效能最优;基于合作博弈“核仁解”的求解策略在一定程度上可提升个体公平性;同时能够在牺牲少量整体利益的前提下,拥有优先级无人机的快速规划达到目标。      

An optimization tool for satellite equipment layout

Selection of the satellite equipment layout with performance constraints is a complex task which can be viewed as a constrained multi-objective optimization and a multiple criteria decision making problem. The layout design of a satellite cabin involves the process of locating the required equipment in a limited space, thereby satisfying various behavioral constraints of the interior and exterior environments. The layout optimization of satellite cabin in this paper includes the C.G. offset, the moments of inertia and the space debris impact risk of the system, of which the impact risk index is developed to quantify the risk to a satellite cabin of coming into contact with space debris. In this paper an optimization tool for the integration of CAD software as well as the optimization algorithms is presented, which is developed to automatically find solutions for a three-dimensional layout of equipment in satellite. The effectiveness of the tool is also demonstrated by applying to the layout optimization of a satellite platform.     

资源约束下的反导任务迭代收敛特性

为提高反导任务执行效率,研究反导任务的总量模型和迭代收敛规律,利用任务转移矩阵定量描述反导任务之间的联系与作用强度.引入任务量完工比例参数表征协同反导特点,建立任务总量模型,揭示反导任务迭代收敛规律,深入探究影响收敛的主要因素.基于资源约束和时间优化的视角,确定任务关键度,规划任务优先级,优化资源配置,调控反导任务迭代收敛速度.结合实例验证了任务总量模型和迭代收敛规律是合理可行的,为计算和优化反导任务提供了理论依据和具体对策.     

蜂群无人机自组网多优先级自适应退避算法

针对现有媒质接入控制（MAC）协议退避算法无法为蜂群无人机自组网（FANETs）提供区分服务,且在重负载时性能严重恶化等问题,提出一种多优先级自适应退避算法。采用忙闲因子自适应机制和最优竞争窗自适应机制,根据信道忙闲程度和网络状态参数自适应实时更新各优先级竞争窗口（CW）长度,从而使每次退避的竞争窗口可快速收敛到最佳状态,并实现了多业务区分服务,得到了最优的系统性能。通过建立不同优先级退避过程的三维Markov链模型求解得到了饱和吞吐量下的最优竞争窗自适应因子,并且理论推导了系统吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,所提算法在重负载时能够实现多优先级区分服务并有效提高系统的吞吐量性能,相比区分业务优先级的自适应退避（PAB）算法和支持QoS的自适应竞争窗口退避算法（Q-ABACW）,性能均有较大提升。      

柔性基座冗余机械臂的最优反作用控制

针对柔性基座冗余机械臂的末端轨迹跟踪问题，提出一种反作用最优控制方法，该算法将轨迹跟踪视为高优先级任务，而反作用优化控制在高优先级任务零空间内进行。由于冗余机械臂的自运动能在不影响末端运动的前提下改变关节运动，利用冗余机械臂的自运动消除振动系统中的低阶模态力，使机械臂在完成轨迹跟踪的同时激起的弹性振动大幅减小，从而提高了系统的稳定性。以平面3自由度柔性基座机械臂和空间7自由度柔性基座机械臂为例进行数值仿真，证实了方法的有效性。     

饱和时序下防空相控阵雷达动态优先级调度算法

针对防空相控阵雷达负载饱和情况下的时间分配问题,提出一种基于目标威胁密度和截止期的雷达任务动态优先级调度算法。根据目标信息建立非线性目标威胁度模型并设计动态优先级表,然后,利用目标威胁度、任务驻留时间和截止期共同确定任务的综合优先级。在此基础上,提出执行威胁率（TRE）的评估指标,以反映调度算法对重要任务的执行情况。仿真结果表明,在饱和时序下,相比于传统的截止期最早最优先算法,改进算法的搜索性能提高了43%,执行威胁率提高了52%。      

面向卫星多目标重复观测任务的分层聚类规划

针对敏捷卫星多目标重复观测任务规划面临的可行任务执行序列集合规模庞大困难,提出了一种任务执行序列时间解耦的分层聚类任务规划方法。该方法以规划过程中的可观测窗口和任务执行窗口为聚类对象,通过单次可观测窗口聚类和多次任务执行窗口聚类将任务集合按任务窗口属性分解为一系列时间解耦的小规模集合,在两次任务执行窗口聚类间使用基于贪婪优化的搜索算法对聚类生成的小规模任务集合分别进行集合内任务规划,最后将各集合的任务规划结果合并后得到所有任务的执行序列。仿真结果表明,该分层聚类方法可有效降低全局优化复杂度,消解不同优先级观测任务的冲突,提高任务规划质量,能够在不降低目标点观测完成率的前提下对有多个观测机会的目标点进行重复观测,且算法稳定性好,能在数秒内得出规划结果,适用于星上自主任务规划。     

基于任务映射的暗硅芯片功耗预算方法

暗硅系统功耗预算问题可被归类为一种NP-hard问题，针对其存在的提高芯片均温与降低通信成本2个对立优化目标，提出了一种基于任务映射的暗硅芯片功耗预算方法。为降低计算复杂度，基于率先映射高通信量并对后续映射影响较小的任务的规则建立模型，将任务图转换为最大生成树的形式，以优先级值的大小决定任务进行映射的先后顺序。在稳态情况下逐个进行核心寻优，将排序后的任务放置于合适的核心位置，并以凸二次规划问题形式对已确定映射核心位置的功耗预算进行求解。实验表明:针对12开启核心的36核心系统，与经典的热安全功耗预算方法相比，所提方法将总功耗预算提高了11.8%，通信能耗降低了38.2%。