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331.
332.
基于改进遗传算法的移动机器人路径规划 总被引:1,自引:1,他引:1
路径规划是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对常规路径规划算法求解的路径长度非最短以及在前后两次规划过程中规划路径不连贯的问题,提出一种基于改进遗传算法的帧间关联平稳路径规划方法。首先,结合随机和定向两种搜索方式生成候选路径;然后,在常规遗传操作算子中引入插入算子和删除算子,并将规划路径的连贯性考虑进适应度函数中来计算每条候选路径的适应度值;最后,输出适应度值最高的路径作为当前最优路径。仿真结果表明了所提方法的正确性和可行性。实验结果表明,所提方法与A*算法和常规遗传算法相比,移动机器人行驶路径长度分别减少了3.05%和1.85%;行驶过程中的最大偏航角变化量分别减少了38.02%和32.43%,转角绝对值之和分别减少了23.97%和19.94%,所提方法能规划出更优的路径,并显著提高移动机器人的行驶效率和平稳性。 相似文献
333.
为提高载具内的物料装填效率,提出了一种在载具内受限空间中使用的新型圆柱物料装填机器人,并通过优化关节轨迹,对机器人末端残余振动进行抑制。首先,给出物料装填机器人的总体设计方案和工作流程。然后,结合物料装填机器人的结构特点,应用拉格朗日方法建立封闭形式的刚柔耦合动力学模型,并应用模态分析方法得到机器人末端动态响应计算方法。最后,以物料装填机器人关节残余弹性势能最小为优化目标,使用最大最小蚂蚁系统,对机器人关节轨迹进行优化,并对优化结果进行仿真验证。仿真结果表明,优化后的关节轨迹,在满足快速装填要求的基础上,可以降低约34.4%的关节残余弹性势能和约37.6%的机器人末端振动振幅。 相似文献
334.
高超声速滑翔飞行器(HGV)拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机(SVM)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。 相似文献
335.
舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器,实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先,描述甲板滑行任务的过程,在此基础上,建立滑行轨迹控制问题的数学模型,包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次,考虑甲板环境和轨迹控制任务要求,基于模型预测控制思想,将在线滑行路径规划与轨迹控制结合,采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹,并且得到控制指令信号。最后,以“尼米兹”级航母为例,对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算,结果表明了模型的合理性和算法的有效性。 相似文献
336.
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。 相似文献
337.
庞巴迪航空公司是公务机、支线飞机和水陆两栖飞机最主要的供应商.通过在过去16年中完成的16个主要的新型或派生飞机项目,宠巴迪航空公司在商用和公务喷气机行业确立了领先的地位. 相似文献
338.
简要介绍了在某型直升机数字化设计过程中,如何将技术状态控制活动融入到协同设计中,提高设计更改的质量和效率,以期为航空产品研制更好地开展技术状态控制提供借鉴。 相似文献
339.
灵活使用航路航线工作正在我国逐步推进。航路航线的灵活使用对我国在空域管理、协同决策、空管运行和航空公司运行模式等方面具有积极影响,但同时也对这些方面的技术能力和工作人员提出了挑战。 相似文献
340.
AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求. 相似文献