跨传感器异步迁移学习的室内单目无人机避障

针对强化学习策略由仿真环境向实际迁移困难的问题,以提高无人机采用无深度信息单目视觉时的行人规避能力为目标,提出一种基于异步深度神经网络结构的跨传感器迁移学习方法。首先,在仿真环境中仅使用虚拟单线激光雷达作为传感器,通过基于确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习方法,训练得到一个稳定的初级避障策略。其次,用单目摄像头和激光雷达同步采集现实环境中的视觉和深度数据集并逐帧绑定,使用上述初级避障策略对现实数据集进行自动标注,进而训练得到无需激光雷达数据的单目视觉避障策略,实现从虚拟激光雷达到现实单目视觉的跨传感器迁移学习。最后,引入YOLO v3-tiny网络与Resnet18网络组成异步深度神经网络结构,有效提高了存在行人场景下的避障性能。     

一种高速可变形飞行器智能变形决策方法

针对一类高速可变形飞行器(HMFV)的变形决策问题,提出一种基于深度确定性策略算法(DDPG)下考虑综合性能指标最优的智能变形决策方法。首先,以一类后掠角可连续变化的高速飞行器为研究对象,给出变形飞行器动力学模型,分析模型特性及变形量与关键气动参数之间的定性关系。其次,基于关键气动数据特征分析,考虑包含气动性能、控制误差在内的综合性能指标,设计一种基于DDPG算法的智能变形决策方案。再者,针对带有标称控制器的HMFV进行变形决策训练,实时获得滑翔过程中不同飞行状态下的最优构型。最后,仿真结果表明所设计的智能变形决策算法收敛效果好,且具备较好的泛化性能。相比于固定外形,可通过变形使得在不同状态下的升阻比保持最优,且与考虑单一决策指标相比,考虑综合指标最优的变形决策可进一步缩小姿态动态跟踪误差。     

变形飞行器深度强化学习姿态控制方法研究

针对变形飞行器动力学模型非线性强、不确定性大,以及变形引起模型变化范围大的问题,基于双延迟深度确定性策略梯度算法提出了一种深度强化学习姿态控制方法。首先,基于多刚体系统建立了变形飞行器动力学模型,然后在马尔可夫决策过程的框架下设计了算法所需状态空间、动作空间以及奖励函数,通过在状态空间中引入姿态跟踪误差历史信息,进一步提高了控制精度,并将策略网络与传统PD控制结合形成复合控制器,提高了算法训练效率,最后通过数学仿真验证了深度强化学习控制策略对变形过程模型不确定性与外界复杂干扰的强鲁棒性,以及对不同变形指令的强适应性。     

航班延误经济补偿的策略模型

在航空公司提供的各种航班延误经济补偿方式中,现金补偿是中国旅客最易接受的一种方式。然而由于目前航空公司缺乏科学合理的补偿策略,致使补偿措施迟迟得不到落实,导致航空公司支付的补偿费用很高,但对旅客的补偿效果却不好。分析了当前国内航空公司航班不正常的各种补偿方式的特点,重点分析了现金补偿的3种策略,并从兼顾航空公司和旅客双方利益的前提出发,在航空公司支付总补偿费用一定的条件下,以全部旅客的经济补偿效用最高为目标,构建出了3种策略的数学规划模型。通过对3个模型分别求解计算,比较了3种补偿策略的效果,确定了航班不正常时的最优补偿策略。     

关于机械制图课程的尺寸标注教学

本文就机械制图课程的尺寸标注教学从教学的启蒙、尺寸标注教学的承前启后、零件图的尺寸标注三个阶段分析了形体上尺寸标注概念、内涵及扩展,探讨了如何让学生有效地掌握知识,通俗地讲述教材,按照严格的逻辑顺序,通过典型图例对比,鲜明地显示出它们各自的特征,最后形成高级的概括,并在运用中做出正确的操作判断和论证判断。     

企业价格行为的经济分析

根据经济学基本原理，对企业的价格行为进行了经济分析，在此基础上提出了企业的理性价格策略。     

航空客运需求及营销策略分析

航空运输旅客服务的无形性和不可存储性是航空运输业供求管理复杂性的前提,也是探讨航空客运营销管理的意义所在.根据航空客运的特点对旅客需求进行分类,并在此基础上探讨为实现供求平衡应采取的营销策略.     

内部审计理念及其营销

现代内部审计理念在丰富和完善过程中,形成了诸如独立、服务、增值、风险、审计技能多元化以及人际关系等诸多现代管理理念。长期以来,人们对内部审计工作在公司治理、控制和风险管理过程中的作用不能充分认识。因此,内部审计人员需要借助营销学的内容,针对不同群体(董事会和审计委员会、管理层、分(子)公司、被审计单位以及组织整体)采取不同的营销策略,使组织内部各级管理部门和相关人员接受现代内部审计理念,扩大内部审计的影响。     

无人机电视制导中彩色图像序列光流场的检测与定位

介绍了一种无人机电视制导过程中获得的彩色图像序列光流场检测与定位技术，旨在利用特征点相关法进行匹配，同时给出了具体的匹配策略和试验结果。