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62.
现有的基于C空间的无碰撞轨迹规划算法需要求解C空间以获得C空间障碍边界。对于多自由度的冗余机械臂,求解过程需要消耗很大的计算量和内存,不适用于计算资源紧张的空间机械臂轨迹的快速规划。文章提出了一种不需要求解C空间的试探性规划算法,包含4个子算法:碰撞检测算法、无碰撞目标构型求解算法、无碰撞路径搜索算法和路径平滑算法。已知期望的末端作用器位置和姿态,利用目标构型求解算法得到无碰撞的目标构型,然后由路径搜索算法在C空间障碍边界未知的情况下,利用碰撞检测算法,采用一定的试探规律,在C空间中搜索出一条无碰撞路径,最终由路径平滑算法使该路径平滑,易于实现。仿真算例表明,该算法是快速有效的,适用于冗余空间机械臂粗捕获段的快速轨迹规划。 相似文献
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引入流量因子和效率因子,通过在稳态模型中修改流量因子和效率因子,模拟几种性能失效形式,分析了它们引起压气机和涡轮测量参数的变化.以发动机稳态模型为基础,构建优化部件性能参数的非线性约束模型,得到部件性能参数的衰退过程.在得到的性能参数基础上,代入到发动机稳态模型,得到对应的测量参数,同时滤掉噪声的干扰.又运用雅克比矩阵建立部件性能参数与测量参数的对应关系,得到的测量参数与非线性结果进行比较,证明了非线性约束模型计算发动机测量参数的优越性 相似文献
64.
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针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4%D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力. 相似文献
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67.
基于压缩协作表示的辐射源识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对低信噪比(SNR)条件下传统辐射源识别算法性能下降的问题,提出了基于压缩协作表示的识别算法,分别从特征提取和分类器设计两方面进行描述。首先将时域辐射源信号变换到二维时频域,通过图像处理方法提取高维特征列向量。经随机矩阵压缩到一定维度后,输入到提出的压缩协作表示分类器中得到识别结果。进而,对协作表示系数进行非负约束,提出了更符合实际应用场景的算法。仿真结果验证了所提算法的可行性与有效性,且在低信噪比条件下稳健性强、抗噪声干扰性能好、计算量较小、易于工程实现。 相似文献
68.
针对航行体水下试验的要求,设计了一种水下航行体运动参数测量系统。从该系统的原理算法、硬件设计和软件设计等方面进行了详细的阐述。该系统以采用硅微传感器的姿态测量系统(以下简称MTi)作为惯性测量组合,导航计算机采集MTi中的加速度计、陀螺和磁力计的原始传感器数据,结合捷联惯导四元数算法更新姿态矩阵,对航行体的姿态、速度、位置进行实时解算并存储解算结果,试验结束后通过上位机对试验数据进行读取。该测量系统多次应用于航行体的水下试验,获得了航行体水下运动参数。经试验验证,该测量系统性能可靠,可以满足水下航行体的运动参数测量的需求。 相似文献
69.
针对复杂约束下航天器姿态机动路径规划问题,首先描述和分析了航天器姿态机动过程中面临的动力学和运动学约束、有界约束、姿态指向约束,把姿态指向约束利用非凸二次型进行表述;其次从能量最优角度出发,将该约束机动问题归纳为非凸二次约束二次规划问题;然后引入线性松弛技术,将该问题转化成双线性规划问题,求出其中一个变量的凸包络和凹包络,降低求解复杂度,从而求出原问题的一个线性松弛。同时为了提高求解精度,提出一种基于评价函数的迭代规划算法,利用线性松弛求出的解作为初值,通过评价函数进行迭代规划,最终求出原问题的最优解。仿真结果表明该方法不仅可以满足复杂的姿态约束,得到全局姿态优化路径,而且能够降低能量消耗。 相似文献
70.
This paper presents an adaptive path planner for unmanned aerial vehicles (UAVs) to adapt a real-time path search procedure to variations and fluctuations of UAVs’ relevant performances, with respect to sensory capability, maneuverability, and flight velocity limit. On the basis of a novel adaptability-involved problem statement, bi-level programming (BLP) and variable planning step techniques are introduced to model the necessary path planning components and then an adaptive path planner is developed for the purpose of adaptation and optimization. Additionally, both probabilistic-risk-based obstacle avoidance and performance limits are described as path search constraints to guarantee path safety and navigability. A discrete-search-based path planning solution, embedded with four optimization strategies, is especially designed for the planner to efficiently generate optimal flight paths in complex operational spaces, within which different surface-to-air missiles (SAMs) are deployed. Simulation results in challenging and stochastic scenarios firstly demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed planner, and then verify its great adaptability and relative stability when planning optimal paths for a UAV with changing or fluctuating performances. 相似文献