无人艇航行规则及运动学约束下的改进RRT轨迹规划方法

现有的RRT算法没有考虑无人艇的运动特性,难以解决无人艇轨迹规划问题,也没有基于无人艇航行规则来考虑无人艇的动态避碰。针对上述问题,在无人艇航行规则及运动学约束下,提出了改进的双层RRT动态轨迹规划方法。在第一层框架中,改进了探索点及步长选择策略,并结合国际海上避碰规则公约与最短会遇时间建立最优位置窗口来构造四向扩展随机树,从而可以在考虑海事规则的前提下快速搜索出联通路径。在第二层框架中,考虑到无人艇的运动学约束,将上一层的联通路径点作为分段启发点,然后结合速度运动模型来限制无人艇的拐角与转弯半径,并基于速度运动模型得到的弧长计算出每一个节点的代价值,最终在动态障碍物环境中得到一条可行平滑轨迹。仿真与实船实验均验证了该改进算法的有效性,实验表明该改进算法可以有效地解决传统RRT算法离障碍物过近、路径不平滑、不符合无人艇运动学与无人艇航行规则等问题。其中,轨迹转折数目为0,与障碍物最近距离是传统RRT算法的两倍以上,最大转折角度指标远好于传统RRT算法。     

改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。     

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优而导致三维航路规划过程中出现规划时间过长、航路没有达到最优等问题,通过对蚁群算法进行改进,提出了一种天牛须融合改进蚁群的无人机航路规划优化算法,算法通过对蚁群算法的启发函数优化并进行蚁群择优排序,然后融合天牛须算法进行航路规划;将优化算法应用于无人机的三维航路规划中,使规划算法的运行速度更快,无人机的最优航路更短。同时用改进算法与天牛须、蚁群算法的收敛时间、最优路径长度进行对比。仿真实验结果表明,改进算法与另外两种算法相比,在算法收敛度、运行速度方面有明显的提升。     

数字化城市交通向导仿真的蚁群优化算法

以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,充分考虑交通向导最佳路径的具体要求,对算法的选择机制、更新机制以及协调机制作进一步改进,引入自适应的转移策略,并融入节约法,以克服基本蚁群算法计算时间长、易出现停滞等缺陷。以湖北荆门地区车辆选择路径为研究对象,采用蚁群优化算法建立了车辆最佳路径的模型,并对其进行了仿真分析。仿真实验结果表明,优化算法比基本蚁群算法的路径更优,寻路时间更短。     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

基于人工势场法优化的蚁群无人机航路规划

针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。     

蚁群算法的改进设计及在航迹规划中的应用

将蚁群算法与人工势场算法相结合，提出了一种新的寻优算法。在算法的设计过程中，首先引入人工势场法进行蚁群算法初始信息素的分配，避免了在迭代初始阶段，信息素太少与启发信息不成比例而使得蚂蚁集中在启发信息最强的路径上，从而陷入局部最优的问题。其次，通过引入势场引导函数改进蚁群算法的状态转移函数，避免了在三维空间中蚂蚁搜索容易忽视节点周围障碍物因素，从而陷入盲目选择导致搜索时间过长的问题。将优化算法应用于无人机三维航迹规划问题的求解，并通过仿真验证了有效性。     

基于改进鲸鱼优化算法的无人机航路规划

针对复杂地形环境下的无人机航路规划问题，提出一种基于改进的鲸鱼优化算法的航路规划算法。首先，根据起始点和目标点等信息，通过坐标系旋转将二维航路规划问题转化为D维空间下的寻优问题；然后，将灰狼优化算法中的等级制度和微分进化算法中的贪婪策略引入鲸鱼优化算法提出改进的鲸鱼优化算法。在保证算法收敛速度的同时，所提的改进鲸鱼优化算法有效地提高了开发能力和搜索能力。最后，将提出的改进算法应用于无人机的航路问题求解。仿真结果表明，所提的改进鲸鱼优化算法能够有效的获得一条代价最优的、有效的航路结果，其性能优于传统的优化算法。     

自主水下航行器的组合导航系统综述

由于GPS和无线电信号在水下严重衰减，因此以惯性导航为核心，加以其他辅助导航设备的组合导航系统正适用于自主水下航行器的使用环境。回顾了近年自主水下航行器组合导航的最新进展，为将自主水下航行器应用于军用和民用等领域的研究学者提供了参考。首先，总结了国内外近十年来自主水下航行器组合导航方法，如INS/APS组合导航、INS/GPS组合导航、INS/DVL组合导航、INS/地球物理组合导航和INS/SLAM组合导航；介绍了各种自主水下航行器组合导航系统的基本原理和关键技术问题的解决方案；总结对比了其优缺点和发展趋势；最后给出了未来自主水下无人航行器组合导航面临的挑战。     

基于蚁群算法的固体火箭发动机总体参数优化

为建立一种支持连续域、离散域混合变量的优化算法以用于固体火箭发动机总体参数优化,改进了基本蚁群算法,融入"网格划分"、"哑元化"和"变尺度局部搜索"三种策略,以改进算法的寻优性能和使用范围,其中局部搜索算法仍采用蚁群算法。使用了几个较具欺骗性的经典测试函数对改进蚁群算法进行了测试,计算结果表明改进蚁群算法找到全局最优值的概率较大。应用改进蚁群算法对固体火箭发动机总体设计中的两个重要总体参数——燃烧室工作压强和喷管面积比,进行了优化求解,获得了满意结果。诸算例的优化结果表明,该改进蚁群算法具有支持混合变量,全局寻优性能稳定和搜索精度高的优点,对工程优化设计问题具有较好的寻优性能和更强的适用性。     

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。     

循环冗余码的软件实现方法及应注意的问题

】介绍了ＣＲＣ码并行算法的软件实现和串行算法的硬件实现方法，同时比较它们的差异，并指出了实践中应注意的问题     

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

遗传与枚举混合算法对航空发动机复合材料主轴的优化设计

针对复合材料主轴优化设计中离散与连续变量共存的问题,提出了一种遗传算法与枚举法相结合的混合算法.以某航空发动机低压涡轮轴为原型,在满足静强度指标、临界转速及外廓尺寸要求前提下,利用该混合算法对复合材料主轴的铺层角度与厚度进行优化设计,以减轻主轴质量.结果表明:对于1~10层铺层,相比于全排列算法与单一遗传算法,混合算法能再减轻质量5.54%与3.87%;且当铺层数大于6时,混合算法计算效率能最多提高3.1倍.最后分析给出复合材料铺层厚度受强度的限制,不宜太薄的建议.      

声纳浮标阵目标搜索优化布放算法

为提高声纳浮标阵的目标搜索效率,文章首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后提出了基于多点随机搜索、分区分支界定和遗传算法的浮标阵优化布放方法。仿真结果表明：这3种优化方法均优于传统布放方法,多点随机搜索算法性能最差但适合短时间制定布放策略;分区分支界定算法适合优化较少参数的浮标阵形,保证能找到最优点;对于较...     

基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法.融合后的新算法先利用A-Star算法在高层栅格地图中整体规划出一条概括性路径,再利用模糊控制算法以概括性路径中的点为导航点,在底层栅格地图中进行局部规划,从而得出最终的路径.仿真结果表明,与传统的A-Star算法与模糊控制算法相比较,新算法所规划路径距离较短且平滑可行,具有较高的品质.     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

一种改进的Turbo码Log-MAP译码算法

在传统Turbo码Log-MAP译码算法的基础上,借鉴已有的简化算法,提出了一种改进的Log-MAP译码算法。仿真结果表明,新的算法在大大降低译码复杂度的同时较好地保持了译码性能,使其非常接近Log-MAP算法的译码性能;同时也非常有利于硬件实现。     

求解TSP问题的遗传算法

无人侦察机的巡航问题,如果不考虑其它约束条件,实际上是一个 TSP 问题。目前还没有求解 TSP 问题的比较有效的实时算法,我们首先利用改良圈算法求得一个较好的初始种群,再应用遗传算法就可以实时地求得一个较满意的解。