基于A*和TEB融合的行人感知无碰跟随方法

移动机器人通过跟随一个指定行人实现导航是一种便捷的方式。针对行人跟随中的机器人跟随和避障问题,提出了一种基于路径规划的无碰跟随方法。该方法结合激光点云分割提供的非行人障碍信息生成静态障碍代价地图,并根据3D行人定位结果,利用基于无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）和最近邻联合概率数据关联（Nearest Near Joint Probabilistic Data Association,NN-JPDA）的多行人跟踪器估计干扰行人运动状态,进而生成动态行人代价地图。在此基础上,基于A^*的全局规划器结合静态障碍代价地图输出指向目标行人的全局路径,而基于时间弹性带（TEB）算法的局部规划器也将动态行人代价地图纳入考虑范围以规划优化的局部路径,这能够帮助机器人实现行人感知的避障且跟随全局路径。通过低频全局规划与高频局部规划结合的方式实现对目标行人安全无碰的跟随。实验验证了所提方法的有效性。     

基于Nash均衡与进化计算的协调航迹规划

在对策论框架下研究多无人飞行器的协调航迹规划问题,提出了一种基于Nash平衡和进化计算的航迹规划算法.协调航迹规划是一个多目标合作优化问题,也是一个非合作对策问题.飞行器编队的分布结构提供了一种隐性偏好信息,有助于找到飞行器编队的最优协调航迹和最优飞行代价分配.本文算法使用特定的航迹个体表示方法和进化算子,按照层次方法处理各种航迹约束.不同飞行器间的协同和竞争关系定义在航迹评价函数里.仿真结果验证了基于博弈论航迹规划算法的可行性和优越性.     

Adaptive path planning for unmanned aerial vehicles based on bi-level programming and variable planning time interval

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.     

飞行器多任务在线实时航迹规划

 针对不确定环境中的飞行器多任务航迹规划问题展开研究,提出了一种基于飞行路线图的两阶段航迹规划框架,航迹规划分成学习和查询两个阶段,环境信息和飞行器约束条件分阶段体现。在该框架下,通过采用一种混合多任务动态航迹规划方法,分别在稀疏路线图上实时搜索初始航迹和在精细路线图上启发式搜索后备航迹,能够在具有预先未知威胁、可变飞行任务的战场环境中实时生成三维航迹。     

Impact and the design of the human-machine interface

In this paper, we consider the concept of the impact of an action or human error. We begin from an informal definition of impact as: the effect that an action or sequence of actions has on the safe and successful operation of a system; and develop a quantitative measure of the impact of specified behaviours. It is important that human-machine interface designers should understand the relationship between operator actions and the hazards associated with a system. We demonstrate how impact can be assessed prior to, or in parallel with, the design of the human-machine interface, and show how impact assessments could be used to allow risk analysts to inform designers about the relationship between operator actions and system hazards. To illustrate our approach we present a simple case study,     

Managing the super achiever engineer

Guidelines for managing the super achiever are presented. The first step is to identify and classify their problem, plan a solution, and then execute the plan. The personality types that are encounted and the problems they pose for the manager are identified, and suggestions for dealing with them are given     

双层供应链系统中基于谈判协作计划的数值模拟

研究主要着眼于双层供应链结构中用于多计划时间段批量生产计划的基于谈判的协作计划过程,其主要目的是为了研究基于谈判的协作计划过程对优化购买方本地计划,并最终得到较好的花费和服务所起到的作用。研究通过建立一组数学模型对此问题进行模拟计算及结果分析,所使用的数学模型中,购买者与供应商之间只需要交换有限的信息来进行购买者的本地计划和整个协作计划过程。研究表明该方法对协助供应链中成员制定有效的生产计划具有一定的指导作用,可通过对制约条件的扩展后在整体供应链中推广使用。     

基于改进Gauss伪谱法的高超声速飞行器航迹规划

针对使用传统Gauss伪谱法(GPM)求解航迹规划问题时计算复杂的问题,提出了基于两点间经纬度坐标变换的改进GPM高超声速飞行器滑翔段航迹规划方法。对经纬度坐标进行处理,以经纬度变换代替时域变换改进GPM,规划两点间的航迹。仿真结果表明,改进后的算法能够准确、高效地规划出一条合理的航迹,满足飞行约束条件。     

粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用

对粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用进行了探讨,首先,介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了网络计划中工期固定一资源均衡优化问题的优化目标和数学模型;然后,详细介绍了粒子群优化算法实现网络计划资源优化的算法流程及其编程实现,对典型网络计划进行优化的结果表明粒子群算法可以较好地实现网络计划资源优化。     

飞行管理系统中飞行计划模块的功能设计与仿真实现

飞行计划模块包括飞行计划管理、航迹优化计算、飞行中实时执行等子功能模块。首先研究了飞行计划的人工创建、自动创建、状态管理等功能模块的实现方式;然后研究了水平航迹(水平计划)合成、三维航迹(垂直轨迹)优化和四维航迹生成模块的实现方式;对于飞行计划的实时执行功能模块,研究了由于危险天气、空管限制、飞机构形等因素限制而进行计划偏离、直飞、等待、激活备用计划、航路备降、盘旋等待等功能模块的实现方式;最后以波音737-800飞机的相关数据为例进行了仿真计算,研究结果可为飞行管理系统的研究提供参考。     

利用VI改造水声换能器测试系统

针对传统水声换能器测试中存在的问题．提出了一种利用虚拟仪器技术，通过计算机的控制实现换能器自动测试的方案。该方案在提高了换能器测试准确度的同时．也大大地提高了测试效率，将测试人员从繁杂的估算、记录中解脱出来。     

Coactive design of explainable agent-based task planning and deep reinforcement learning for human-UAVs teamwork

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods.     

一种缓冲装置的加工

缓冲装置的应用非常广泛。本文介绍的缓冲装置是一种多筒体结构,技术要求高,加工难度大。文章简要论述了合理工艺方案的制定和3项技术难点的攻克。     

企业生产安排通用的优化模型

研究企业如何安排设备维修计划才能获得最大利润的问题。以总利润为目标函数,以生产量、库存量、维修设备为约束条件建立线性规划模型,用Lingo软件求解可得最佳生产安排计划。本模型为企业提供了生产计划安排的通用模型,具有现实意义。     

基于STAMP/STPA的机轮刹车系统安全性分析

把机轮刹车系统在飞机降落过程中的安全性问题当作系统控制问题,不采用基于故障概率模型的事故模型,而是采用基于系统理论的事故模型和过程(STAMP),构建机轮刹车系统在飞机降落过程中的STAMP控制关联模型和系统理论过程分析(STPA)反馈控制回路。根据系统运行的上下文信息识别机轮刹车系统在飞机降落过程中的不安全控制行为,分析产生不安全控制行为的关键原因。对机轮刹车系统在飞机降落过程中的不安全控制行为进行仿真研究,结果表明了STAMP/STPA的有效性和用仿真方法分析安全性问题的可行性。     

海上军事运输计划制定的演进稳定策略及军事运输网络的生存性

根据演进稳定策略的概念对运输计划制定的演进稳定策略进行了研究,利用随机过程的方法分析了运输网络生存性并给出了有关结论。     

基于权重系数的液体火箭发动机可靠性验证方案

针对现在液体火箭发动机的任务可靠度验证方案不考虑开、关机的影响或试验时间较长的问题,利用权重系数模型,综合了典型的利用二项分布和利用威布尔分布分别制定出的可靠性验证试验方案,提出了制定液体火箭发动机可靠性验证方案的方法.该方法可以在既考虑了发动机的持续时间的验证又兼顾了开机和关机过程的前提下制定出液体火箭发动机可靠性验...     

自由漂浮空间机器人点到点避奇异运动控制方法

针对具有冗余机械臂的自由漂浮空间机器人（Free Floating Space Robot, FFSR）点到点避免奇异性规划和控制问题,提出了一种冗余FFSR的点到点避免奇异控制方法。首先,该方法基于离散状态依赖李卡提方程（DSDRE）控制器设计方法,利用FFSR的动力学和运动学方程实现了FFSR系统方程的伪线性重构;然后,基于伪线性重构系统及DSDRE状态调节器设计方法实现了FFSR的关节角速度和末端位姿的同时跟踪控制;其次,根据跟踪控制器对FFSR广义雅克比矩阵（GJM）行满秩的设计要求,定义FFSR的奇异性判别依据,构造了避奇异约束函数;再次,由于冗余FFSR系统具有多逆运动学解特点,考虑关节角及关节角速度约束,结合避奇异约束函数设计了FFSR的期望轨迹在线规划器,进一步将设计的跟踪控制器与规划器相结合提出了冗余FFSR末端点到点避奇异运动控制方法。最后,为验证所提方法的有效性同时考虑简化计算,采用平面4连杆FFSR模型进行数值仿真,仿真结果表明所提点到点避奇异运动控制方法能够有效实现冗余FFSR系统的点到点避奇异运动。     

基于视觉六自由度分拣机器人 视觉图像坐标变换的研究

针对机器人定位分拣问题,研发了一种基于视觉的六自由度分拣机器人系统,深入研究了视觉图像坐标引入到机器人控制系统后的坐标变换,并对机器人的分拣动作进行规划,实际运行结果表明,该系统可以实现机器人的定位分拣问题,并且可靠性高,在分拣搬运领域具有较高的应用价值.     

DTO 模式的研究及对其实现的改进

在多层架构的分布式软件系统中，如何在层间交换数据，采用何种粒度的对象交换数据，是系统构建时经常遇到的问题。作为J2EE核心设计模式之一的数据传输对象模式的提出，就是为了解决该问题的。通过对数据传输对象模式的研究和分析，针对在架构基于Internet的、分布式的企业级应用中所遇到的问题，吸取了多数据传输对象模式的优点，结合工厂模式和策略模式，利用接口来抽象，提出了一种改进的数据传输对象模式的实现方案，并且应用到了实际软件项目中，从实践中证明了该解决方案是满足可插入性的设计原则的。