基于自适应学习策略的改进鸽群优化算法

鸽群优化（PIO）算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域,但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化（ALPIO）算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略,通过增强种群的多样性,可提高算法全局最优概率,其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升,并且能够更有效避免陷入局部最优解。      

一种基于有限视场的移动机器人避障路径规划算法

 提出一种基于传感器的移动机器人避障路径规划算法。考虑到传感器存在视场范围限制的问题,算法仅利用当前单一视场内的有限环境信息,采用两种搜索模式,以机器人当前的运动方向、障碍物边界端点数据及目标点所在方向为依据,在当前视场中搜索合适的路径。这两种搜索模式保证了路径最终收敛到目标点。最后,通过仿真实例验证了算法的有效性。     

基于障碍物代价势场的移动机器人避障算法

移动机器人所处的环境通常是动态的,机器人需要及时做出响应,同时保证路径的平滑度及与障碍物间的安全距离。针对此问题,提出了一种基于障碍物代价势场的移动机器人动态避障算法。通过建立静态栅格地图及障碍物的代价势场,获得动态场景下的等势线及经过起点、终点的切线,求解最小生成树获得初始候选路径,针对路径的长度、障碍物距离及平滑度对候选路径锚点进行调整。通过引入障碍物速度对代价势场的影响,使得机器人能对移动中的障碍物做出及时的响应。为验证所提算法的有效性,在分辨率为1 200×1 000 m的栅格场景下分别对静态场景和动态场景进行仿真,结果表明：所提算法能够在保证路径具有较高的平滑度且与障碍物间保持安全距离的条件下使路径尽可能得短;同时在动态障碍物场景下依然能保持路径的平滑和避障的安全性,满足动态场景下移动机器人路径规划的要求。     

基于指数平均动量鸽群优化的多无人机协同目标防御

针对多无人机(UAV)协同目标防御问题,提出了一种基于指数平均动量鸽群优化(EM-PIO)算法。针对三维空间中的多无人机协同目标防御系统进行建模,得到了无人机支配区域的曲面约束方程,并获得了双方无人机的最优控制输入量。采用多级罚函数法构造了优化算法的目标函数,并通过所提出的EM-PIO算法来求解最优目标点。将所提EM-PIO算法与遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法进行仿真对比实验,验证了所提EM-PIO算法更加有效解决多无人机协同目标防御问题。     

基于飞行角度优化的蚁群改进算法

针对无人飞行器路径规划问题,实现了排序蚁群算法,并在此基础上,引入了针对无人飞行器飞行特征的飞行角度优化策略,并建立了转移概率的更新原则。模拟飞行环境建立栅格化地图,进行仿真验证,输出无人飞行器的最优路径,验证最优解的质量和算法的收敛速度,结果表明,该方法能有效消除飞行过程中的尖角和折返现象,更加符合无人飞行器的飞行特征。与传统的方法相比,算法的收敛速度和最优解的质量均得到了提升。     

应用改进果蝇优化算法的月面巡视器路径规划

文章针对果蝇优化算法易陷入局部最优的问题,对果蝇算法中的味道浓度判定值进行改进,并将其用于月球探测巡视器的动态路径规划。为验证算法的有效性,将改进果蝇优化算法与粒子群优化算法的路径规划寻优特性进行了仿真对比分析,结果表明改进果蝇优化算法具有良好的实时性,并有效解决了算法易陷入局部最优的问题。考虑到月球探测巡视器在沿规划路径进行月面巡视的过程中,有可能遇到未知障碍物的情况,提出了动态环境下月球巡视器遇到未知静态障碍物的避障策略。     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

基于栅格地图的火星车路径规划方法

火星车路径规划是实现火星车完成预定探测任务的关键。然而传统路径规划算法,如A*和D*等,存在计算速度较慢,算法复杂度较高等问题。本文将对传统路径规划方法 A*法改进并且得到一种快速高效的全局路径规划算法,之后结合合适的局部避障算法,得到一种基于栅格地图的完整的火星车路径规划方法,最后通过仿真验证了此方法的有效性及合理性。     

基于CGAPIO的航天器编队重构路径规划方法

针对航天器编队重构的路径规划问题,考虑燃料消耗和碰撞概率等约束条件,以及基本鸽群算法存在的问题,提出一种基于混沌初始化和高斯扰动的自适应鸽群(CGAPIO)算法。为了得到多样性和覆盖性更好的鸽群初始值,采用Tent Map混沌模型进行鸽群初始化操作;在地图和指南针算子阶段,为提高全局搜索能力,引入了自适应的权重因子和学习因子更新个体的位置和速度;在地标算子阶段,为避免算法陷入局部最优,将高斯扰动加入到鸽群中心位置。仿真实验结果表明:CGAPIO算法与基本鸽群算法和粒子群算法相比,提高了全局搜索能力,避免了局部最优,规划得到的路径更加平滑,各航天器碰撞概率较低,编队重构消耗的总燃料至少减少了12%。      

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于ANFIS的避撞算法

应用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了车辆避撞算法模型,为加快收敛速度,运用线性递归最小二乘法(RLSE)和最陡下降法(SD)组成的混合算法通过前向和后向通道分别进行了模型的前提参数和结论参数的辨识.为取得模型训练所需的数据对,设计了两车跟随的实验,试验中尝试性的采用GPS来获取两车的车间距和车速差,经过模型训练和仿真输出,该方法能够模仿驾驶员的操作,并且操作更为平滑.这种方法改变了以往采用经验来确定隶属函数的缺陷,使模型的建立更为可靠.      

无人机自主引导跟踪与避障的近端策略优化

针对无人机地面动态目标跟踪问题,建立了远距离自主引导与近距离伴飞避障2个阶段的马尔可夫决策过程模型。在此基础上,提出了一种改进的近端策略优化（PPO）算法。考虑到无人机接收到的数据具有时序性且环境状态存在上下文关联,所提算法采用长短期记忆（LSTM）网络,通过无人机与目标的实时位置关系等状态信息来计算奖励值,更新网络参数,并进行自适应优化迭代。通过基于ROS系统的仿真测试平台进行试验,结果表明：所提算法安全有效地实现了侦察任务全过程的自主机动,与传统的PPO算法相比,LSTM的引入缩短了模型训练时间,跟踪与避障的效率明显提高,进一步加强了算法的鲁棒性、准确性和实时性。     

基于MPC导引律的AUV路径跟踪和避障控制

针对欠驱动自主水下航行器（AUV）的三维直线路径跟踪和避障控制,基于级联控制策略设计了运动学和动力学控制器。首先,在设计运动学控制器时考虑了纵倾和艏摇角速度存在的约束,应用模型预测控制（MPC）设计了最优导引律。然后,考虑了推进器转速和舵角的饱和,应用滑模控制（SMC）技术设计了动力学控制器,从而保证了系统的鲁棒性。最后,通过仿真实验与基于视线法（LOS）导引律的传统控制方法进行了对比。仿真结果表明:所提方法不仅可以改善欠驱动AUV对三维直线路径的跟踪效果,而且可以有效减少舵角的饱和现象。      

移动机器人自主动态避障方法

针对基于水流场的全向移动机器人动态避障过程中可能出现的避障失效和避障路径过长问题, 提出了一种基于速度斥力场改进人工势场方法的全向移动机器人自主动态避障方法。详细分析基于水流场改进的人工势场法在动态避障过程中存在的移动机器人从障碍物前方绕过而引起的避障路径过长或避障失效问题;在基于水流场的人工势场避障方法中, 根据移动机器人和动态障碍物的相对速度, 引入速度斥力场, 使得移动机器人从动态障碍物的后方通过, 实现全向移动机器人的安全自主动态避障。通过仿真和室内避障实验, 验证了所提自主动态避障方法的有效性和实用性。      

基于滑模控制的车车协同主动避撞算法

传统的汽车主动避撞算法主要基于后车制动实现,但实际应用中会因为车距过近时仍无法避免追尾事故,以及由于紧急制动而造成驾驶员、乘客感到不适.需要从汽车行驶舒适性出发,利用车车通讯获取前车信息计算理想车间距,建立滑模控制方程计算出后车期望加速度,通过分配前后车加速度来完成协同主动避撞,由此保证了汽车行驶舒适性和安全性,弥补了传统算法的不足,并通过CarSim和Matlab/Simulink联合仿真验证了算法的可行性.      

基于带宽优化的载波跟踪算法

在现有的高动态微弱信号的载波跟踪算法中,针对锁频环(FLL)辅助锁相环(PLL)载波跟踪算法,环路调整不连续,易出现跟踪失锁的问题,给出了FLL与PLL的更优组合算法,并确定了组合环路状态转换的过程以及环路状态转换的门限值,从而优化环路性能;针对带宽调整不准确影响环路跟踪性能的问题,分析得出最优带宽值,确定了试探法带宽调整策略,对环路带宽进行实时调整,最终在信噪比为3dB,且存在加加速度分量时,环路的跟踪误差达到3Hz左右.      

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.