旅行商和覆盖路径规划问题的自适应遗传算法

针对无人机在区域覆盖中的路径规划问题,对于有障碍物的环境,一种有效方法是将环境分解为多个区域,覆盖所有区域即覆盖整个环境。访问多个区域并回到原点的最短路径看做旅行商问题(TSP),每个区域内部为覆盖路径规划问题(CPP),以上综合问题称为TSP-CPP。为进一步提高规划效率,提出了一种自适应遗传算法,设计了自适应交叉算子和变异算子,随种群个体的适应度动态调整交叉概率和变异概率,保留精英个体;变异方式改为倒置变异,保持种群多样性,加快算法地收敛速度。在4种不同障碍物设置的仿真环境下进行了实验。结果表明,当环境复杂时,上述算法比动态规划法快约3000倍,比基于改进算子的遗传算法快约2倍。

基于BRS-RRT^(*)算法的移动机器人路径规划

针对Informed-RRT^(*)算法在路径规划中收敛速度低、目标性差且所得轨迹不平滑的局限性,提出一种面向目标的区域采样双向RRT^(*)算法。首先,引入双向贪婪搜索策略获得采样点,加快算法搜索速度的同时改变随机树的扩展规则,增强其目标导向性;其次,得到初始解后,于轨迹节点附近展开形成启发式采样区域,在该区域内通过节点重构策略不断迭代,优化路径长度;最后,采用中间点插值和三次样条曲线相结合的方法,完成对路径的平滑处理。仿真实验表明,改进算法能够在不同环境地图中以更短的运行时间生成节点数更少、代价更小、更为平滑的路径。

基于轨迹引导的移动机器人导航策略优化算法

针对在杂乱、障碍物密集的复杂环境下移动机器人使用深度强化学习进行自主导航所面临的探索困难,进而导致学习效率低下的问题,提出了一种基于轨迹引导的导航策略优化(TGNPO)算法。首先,使用模仿学习的方法为移动机器人训练一个能够同时提供专家示范行为与导航轨迹预测功能的专家策略,旨在全面指导深度强化学习训练;其次,将专家策略预测的导航轨迹与当前时刻移动机器人所感知的实时图像进行融合,并结合坐标注意力机制提取对移动机器人未来导航起引导作用的特征区域,提高导航模型的学习性能;最后,使用专家策略预测的导航轨迹对移动机器人的策略轨迹进行约束,降低导航过程中的无效探索和错误决策。通过在仿真和物理平台上部署所提算法,实验结果表明,相较于现有的先进方法,所提算法在导航的学习效率和轨迹平滑方面取得了显著的优势。这充分证明了该算法能够高效、安全地执行机器人导航任务。

基于对抗注意力机制的水下遮挡目标检测算法

水下环境复杂,遮挡目标信息缺失严重而难以提取到足够的特征信息,导致水下遮挡目标易被漏检。为解决该问题,提出一种基于对抗注意力机制的水下目标检测算法。以Faster R-CNN算法为框架,提出基于空间注意力机制的对抗生成遮挡样本网络(AOGN)。AOGN与Faster R-CNN网络相互竞争,通过三阶段训练过程,在不增加推理负担的情况下学习生成检测网络难以正确区分的样本,提高Faster R-CNN网络对水下遮挡目标的检测精度。使用Focal loss增加困难样本的损失比重,解决水下数据集难易样本不平衡的问题。在此基础上,为获得更丰富的水下目标特征信息,使用SE-ResNet50代替VGG16作为骨干网络,通过残差网络和SE模块的结合获得更有效、更丰富的水下目标信息,提高对检测目标的特征提取能力,同时加入多条ROIpooling支路实现多尺度特征融合,增加特征的丰富性。实验结果表明,该算法在URPC数据集和水下垃圾数据集上分别取得了73.76%和86.85%的平均精度均值(mAP),遮挡目标漏检率分别达到2%和7%,相较于其他检测算法能够有效提升检测性能。

基于RRT算法的移动机器人安全光滑路径生成

在多障碍物复杂工厂环境中,针对快速探索随机树算法(RRT)生成的路径存在冗余点、贴近障碍物且存在锯齿状转折的问题,改进得到了安全-光滑RRT(Safe-SmoothRRT)路径规划算法。首先,引入目标偏置策略;其次,该算法利用融合目标点引力思想的新节点扩展方式以及改进的近邻点度量策略以减少树的盲目扩展,提高生长的目标性;随后,引入节点安全约束,将安全节点加入树中;改进路径简化方法,剔除冗余点的同时兼顾了安全性;最后通过B样条局部平滑来改善路径的平滑性。在MATLAB仿真实验中分别与标准RRT算法、自适应目标偏向性RRT算法和改进RRT算法相比,在平均路径长度方面最大下降了7.1%,在平均有效节点数方面最大下降了64.1%,且所得路径始终与障碍物保持一定的安全距离,结果表明改进算法有效提升了路径的光滑性和安全性。

基于SWOT卫星数据的海浪谱反演研究

SWOT (Surface Water and Ocean Topography,地表水和海洋地形)卫星是新一代海洋观测卫星,其采用了小入射角下的合成孔径雷达(SAR)观测体制,为海浪探测提供了一种新的手段。本研究在前人SAR海浪谱反演研究的基础上,针对SWOT卫星数据开展了海浪谱反演算法的适用性研究,讨论了风速、风向、主波波向对海浪谱反演的影响。利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF,European Center for Medium-range Weather Forecasts)的ERA5 (第五代再分析数据集)对反演的有效波高进行了验证。结果表明:在风速为7 m/s~9 m/s、9 m/s~11 m/s、>11 m/s时,反演的有效波高均方根误差(RMSE)分别为0.30 m、0.19 m、0.64 m,散度指数(SI)分别为16.74%、7.03%、19.61%,可以证明SWOT卫星作为小入射角SAR具有反演海浪谱与海浪参数的潜力。

基于Odroid的四旋翼无人机教学平台设计

以培养学生动手实践能力、跨学科融合理论知识以及团队合作意识为目标,构建了基于空中机器人的开放实验室。该平台的设计与搭建融合了机械、电子及计算机方面的知识。运用模块化设计,为培养学生的创新实践能力提供了良好的平台。

基于事件帧与RGB帧融合的水下透明生物检测实验方案设计

为了提高水下透明生物的检测精度,在图像预处理方面,提出用事件相机转化得到的事件帧与RGB帧进行图像的像素级融合,以便加强水下透明生物的边缘特征。在检测方面,提出用改进的YOLOX算法进行水下透明生物检测,改进内容包括:添加自适应空间特征融合模块进行加权融合,充分利用不同尺度之间的特征;使用Focal loss函数,缓解数据集中类别不均衡问题;使用α-iou函数进行更准确的边界框回归,提高定位的准确率。实验结果表明,与传统的YOLOX算法相比,该文提出的算法的mAP提高了2.58%,与Faster R-CNN、SSD等算法相比也有较大提升,证明了该文改进YOLOX算法的有效性与优越性。

一种基于神经网络的仿生无人机系统设计

无人机自主安全着陆是国际无人机导航领域的研究热点与难点。基于卷积神经网络的视觉环境感知建模技术以及仿生着陆装置,能突破传统的无人机依赖平整地面标识的着陆技术,因此设计了一种新型仿生着陆机械系统相结合的爪式着陆系统,使得无人机能通过借助机载视觉传感器构建着陆环境并依靠仿生缓冲与夹持系统实现稳定着陆。通过实际测试验证了该系统设计能够辅助无人机在非结构化地面环境中着陆。

高职学前学生职业能力培养研究——基于市场需求角度的分析

随着现代社会快速发展,新时代背景下的市场经济对高职学前学生职业能力提出新要求,学生要精准对接未来幼儿园教师或幼儿园管理者的市场需求,具备扎实的幼儿园教师、"互联网+"、自我推销、创新创业的综合职业能力。高职学前学生职业能力培养存在人才培养定位不准确、课程体系设置不完善、学生职业规划不清晰、学生业务能力不扎实的现状。需要从明确培养目标、优化课程体系、强化就业指导、加大实训力度等方面完善高职学前学生职业能力的培养质量。

基于门控金字塔融合的遥感影像海陆分割方法

海陆分割是通过遥感影像进行海岸线变化分析、资源管理等应用的重要基础,由于遥感影像场景复杂、陆地大小形状分布不均,海陆分割面临着误分类和边界分割不清等问题。针对上述问题,提出了一种用于遥感影像海陆分割的门控金字塔融合网络。首先通过基于注意力诱导的跨层聚合模块聚合两个深层特征,捕获全局上下文,准确而粗略地获取陆地的大小和形状信息。然后将聚合的全局特征送入门控融合模块,以全局信息为指导,在多尺度特征中选择有用的上下文信息,逐层优化边界细节并突出整个陆地区域。最后对每个侧输出进行全局监督。选取两组不同数据源的遥感影像进行实验,准确率分别为99.13%和98.98%,F1分数分别为99.03%和98.89%,mIoU分别为98.26%和97.97%。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更好的分割效果。

高校学前教育微格教学技能训练模式研究

微格教学引入中国,在师范生教学技能训练中起着重要的作用。学前教育是我国基础教育的组成部分,也是国家重点发展项目,进一步探讨微格教学在学前教育师范生教学技能训练中的运用极具现实意义。

混龄教育对学前教育改革的意义

混龄教育符合学前教育改革的理念。作为一种新的教育组织形式,混龄教育对幼儿园课程改革、幼儿社会性的发展以及幼儿教师的专业发展有独特的促进作用,对我国学前教育改革有一定指导意义。

提升幼教学生幼儿心理健康素养的策略

幼儿心理健康素养是指"个体所具有的帮助幼儿认识、预防和处理常见心理障碍的知识、能力和信念",是幼教学生职前保育保健的重要能力之一。本文将从个体、学校、社会环境三方面影响进行分析,并为提升幼教学生的幼儿心理健康素养水平提供可行性建议。

基于混合人工蜂群算法和A^(*)算法的求解旅行商问题算法

针对旅行商问题(travel salesman problem,TSP),基于群智能优化算法的人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)可以较为有效地解决并规划出一条合理的路线。ABC算法的优点在于将优化求解的过程转化为模仿蜂群采蜜的仿生行为,容易求得可行解。但是该算法依然存在着种群数量过多、速度较慢的缺点。分析了ABC算法的模型并对更新策略进行了改进,在ABC算法得到初始解的路径点后再使用A-star算法进行优化,通过将两种算法组合的方式进行改进。实验证明在解决TSP的路径规划中,整体的路径表现更优,且减少了冗杂的迭代更新,提升了算法的效果。

对师专院校《学前卫生学》教学的若干思考

《幼儿园工作规程》明确指出"幼儿园的任务是:实行保育与教育相结合的原则,对幼儿实施体、智、德、美诸方面全面发展的教育,促进其身心和谐发展。"然而,目前师专院校学前毕业生却频频出现重教轻保、保育能力极其缺乏的现象。《学前卫生学》作为培养幼师保育能力的重要必修课程之一,探究合理安排设置此课程以及如何科学地进行保教结合的教学,极具现实意义。

基于空洞卷积与双注意力机制的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合算法中多尺度特征提取方法损失细节信息,且现有的融合策略无法平衡视觉细节特征和红外目标特征,出了基于空洞卷积与双注意力机制(Dilated Convolution and Dual AttentionMechanism,DCDAM)的融合网络。该网络首先通过多尺度编码器从图像中提取原始特征,其中编码器利用空洞卷积来系统地聚合多尺度上下文信息而不通过下采样算子。其次,在融合策略中引入双注意力机制,将获得的原始特征输入到注意力模块进行特征增强,获得注意力特征;原始特征和注意力特征合成最终融合特征,得在不丢失细节信息的情况下捕获典型信息,同时抑制融合过程中的噪声干扰。最后,解码器采用全尺度跳跃连接和密集网络对融合特征进行解码生成融合图像。通过实验表明,DCDAM比其他同类有代表性的方法在定性和定量指标评价都有提高,体现良好的融合视觉效果。

学前专业学生关于幼儿心理健康素养水平的调查研究

幼儿心理健康素养是个体所具有的帮助幼儿认识、预防和处理常见心理障碍的知识、能力和信念,对学前专业学生的职后执教能力和专业技术发展具有重要影响。我们通过问卷、访谈调查,对广东茂名幼儿师范专科学校的学前专业学生进行抽样调查分析,得出学前专业学生关于幼儿心理健康素养的专业知识储备不足、相关操作技能薄弱、整体发展水平偏低等结论。因此,我们应该尽快集合个人、学校、社会多方面的资源,为全面提升学前专业学生幼儿心理健康素养水平创造条件。

高州采茶戏融入中职学前课程研究

采茶戏起源于江西赣南地区,在广东、广西、福建等地广为流传,高州采茶戏便是广东采茶戏的重要代表,是集岭南文化之大成的一种戏曲表演形式。将高州采茶戏融入中职学前课程,不仅可以丰富拓宽学前教育课程体系,还能弘扬中国传统茶道精神,促进地方文化发展。

学前师范教师“立德树人”的示范途径探析

学前教育是基础教育之基础,学前教育专业师范生的师德培养责任重大,学前师范教师的“立德树人”以身示范是一个十分有效的重要途径。因此,教师在施加师德教育影响时应注意提升道德示范自我意识、增强道德示范工作能力、加强道德示范情感交流、追求道德示范效能效果。