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1.
为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置,提出一种在改进版圆形扩张(CSE+)法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制,在障碍分布密集时选择最安全的路径,在障碍物分布稀松的环境中,利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外,还引入了搜索树,可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能,在障碍物分布稀松时效果更加明显,且可实现死角检测并能通过狭长通道。 相似文献
2.
3.
在群智能算法的改进中,常利用优秀个体加速算法收敛,但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此,提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先,在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛,并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡,因此,优秀个体与普通个体的信息都能得到利用,进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次,通过对等级更新参数进行动态优化,加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后,经过时间复杂度与收敛性分析,证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。 相似文献
4.
近年来,卷积神经网络(CNN)已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性,已被认为是最有前途的CNN硬件加速器,但是受FPGA计算能力、存储资源的限制,基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先,研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程;然后,通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法,优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右,相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究,证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度,并改善在FPGA运行CNN的性能。 相似文献
5.
现代社会 ,网络发展迅速。然而网上资料鱼龙混杂 ,很多时候难辨真伪。本文介绍美国几个颇为重要的网站 ,供学者网上查阅资料。1 .可免费查询的数据库书目数据库收录的是一些有价值的期刊论文 ,可以根据作者姓名或关键词查检。CARLUnCOV ER是这种类型的最大数据库。它提供免费的查询服务。但如果需要UnCOVER的文献输送服务 ,需支付一定费用才能得到论文原文。UnCOVER包含了从 1 988年秋季至今出版的 1 80 0 0种杂志期刊的目录 ,提供作者、题名关键词和刊名关键词三种索引。UnCOVER收录的论文专业领域广泛 ,… 相似文献
6.
对冲击响应谱试验的定义及实现过程进行了描述。以某型号挠性陀螺仪冲击响应谱试验作为实例进行了全过程的试验应用。通过多次试验验证总结了选择冲击波形的方法和运用配重来模拟产品试验时承受的能量以及如何判定试验结果的方法。 相似文献
7.
8.
9.
电路在特定的环境条件下发生自激是线路的一种常见现象,电路的匹配问题又是一个比较复杂的问题。本文介绍一个实际应用中电路自激的实例和对实例的理论分析,并给出了校正的措施。 相似文献
10.
虚拟现实系统中立体显示算法的研究 总被引:2,自引:2,他引:0
实时生成三维立体图形是虚拟现实(VR)的一项核心技术.文中对基于投影变换的立体显示算法、基于相关性理论的立体显示算法以及基于计算机生成全息的立体显示算法等进行了研究. 相似文献