基于FastSLAM的绳系机器人同时定位与地图构建算法

绳系式移动机器人可用于极端地形的探测,如陡峭斜坡、松软土壤、高耸悬崖、沟壑等。在运动过程中移动机器人的绳索不可避免地与障碍物接触甚至缠绕。由于绳索与障碍物之间的接触点不相互独立以及机器人模型的非线性特性,经典的FastSLAM框架不适用于绳索机器人的同时定位和地图创建（SLAM）问题。提出基于改进FastSLAM框架的绳系机器人SLAM算法。在该框架中,分别利用无迹滤波和粒子滤波解决接触点位置估计和机器人位姿估计问题,并利用非线性观测模型的无迹变换来简化粒子权重更新。仿真结果表明,该算法可有效地估计接触点位置,同时提高机器人位姿估计性能。     

基于动态视觉传感器的无人机目标检测与避障

针对无人机在动态环境中感知动态目标与躲避高速动态障碍物,提出了基于动态视觉传感器的目标检测与避障算法。设计了滤波方法和运动补偿算法,滤除事件流中背景噪声、热点噪声及由相机自身运动产生的冗余事件;设计了一种融合事件图像和RGB图像的动态目标融合检测算法,保证检测的可靠性。根据检测结果对目标运动轨迹进行估计,结合障碍物运动特点和无人机动力学约束改进速度障碍法躲避动态障碍物。大量仿真试验、手持试验及飞行试验验证了所提算法的可行性。     

对随机运动目标的一种最优搜索算法

针对一维随机恒速运动目标施加离散搜索,基于目标初始位置分布和速度分布,建立运动目标在离散空间中的分布模型,在一定探测宽度条件下,以每次探测最大发现概率为准则,计算离散时间点上的最优探测位置。     

海洋温度剖面最优插值及其效果分析

声纳探测距离受海洋声速梯度影响很大,而温度是影响声速梯度的重要因素。为了更真实地反映海洋环境,尤其是声场分布,对海温进行同化研究就显得十分必要。文章提出了一种评估同化算法效果的方法,并分别用最优插值、反距离加权、Kriging插值3种算法对垂直温度剖面进行同化处理。仿真结果表明,最优插值算法的同化结果更接近真实数据,对温度剖面的最优插值有助于预测声纳探测距离。     

基于卡尔曼滤波的航空发动机单神经元自适应控制

针对航空发动机多任务、多变量、高精度和一体化控制的需求,提出了一种基于卡尔曼滤波的单神经元自适应控制方法。该方法在单神经元自适应控制算法的基础上,增加了对控制量和发动机反馈量的滤波,提高了响应速度,精度较高。仿真结果证明,该方法对过程噪声和测量噪声具有很强的克服能力,所需计算量较小,能满足发动机控制对实时性的要求。     

动基座下INS/GPS组合导航系统初始对准研究

为了提高INS/GPS组合导航系统在动基座下的对准精度及对准快速性,针对位置/速度组合模式,确定其动基座下初始对准卡尔曼滤波方案,并进行计算机仿真。仿真结果表明,卡尔曼滤波算法在INS/GPS组合导航系统动基座初始对准中精度较高、收敛速度快、对水平失准角有较好的估计效果,是一种有效的估计方法。     

需求信息共享供应链系统稳定域内的优化

考虑由分销商和制造商构成的需求信息共享的二级供应链系统,通过考察系统参数对系统稳定性的影响,确定系统的稳定域;建立系统的3个稳定性指标,利用最优化理论及多目标优化算法NSGA-Ⅱ在系统稳定域内搜索实现系统最优状态的参数组合,这些最优解能使系统的3个稳定性指标达到Pareto最优,即不可能改善某一个稳定性指标,而不使其他指标受损.通过仿真实验确定系统在不同提前期参数取值情况下的最优稳定性指标值和相应的参数组合,研究在稳定域内系统参数对系统最优状态下3个系统指标的影响.根据研究结果提出了旨在提高供应链运行稳定性及稳定状态下寻找最优系统状态的管理学建议.     

稳定平台中陀螺漂移自适应实时估计算法

 针对陀螺稳定平台的漂移问题,建立了陀螺稳定跟踪装置在不同工作模式下陀螺漂移的数学模型,指出稳定模式下包含常值漂移和相关漂移的陀螺低频噪声是影响稳定精度的主要原因。提出一种自适应实时估计算法,采用卡尔曼滤波框架和滤波器收敛判据,结合Sage-Husa滤波和加权Sage-Husa滤波算法,利用跟踪器跟踪静止目标时输出的脱靶量信号对陀螺常值漂移和相关漂移进行估计。实验结果表明:该算法能够在系统模型和噪声特性均不准确的情况下使用,收敛时间小于3 s,估计均方差小于0.02 (°)/s,具有良好的鲁棒性和自适应能力。     

有效前沿在风险投资组合中的应用

在Markowitz的现代证券组合理论中,有效前沿是一个重要内容,在风险投资中有着广泛应用.将分别就有风险资产和具有无风险资产两种情况对有效前沿进行探讨,给出了这两种情况下有效前沿之间的关系并加以证明.讨论了在这两种情况下,投资者如何使用效用函数和有效前沿进行风险投资.最后进行实例分析,验证了我们所给的结论.