一种新的基于正交实验设计的约束优化进化算法

提出了一种新的基于正交实验设计的约束优化进化算法.新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用正交实验设计方法安排多个父代个体的交叉操作,提出了一种新的多父体正交交叉算子,新的交叉算子能够有效利用多个父代个体所携带的信息产生新的具有代表性的子代个体.此外,利用单形交叉算子对父代种群进行并行搜索,以协调算法的勘探和开采能力.在约束处理技术上,新算法引入了一个衡量个体优、劣的新比较准则.通过13个标准的测试函数验证了算法的通用性和有效性.

树立精品意识 搞好人工智能课程建设

人工智能是一门比较新的学科，虽已走过40多年的发展历程，但仍处于蓬勃发展的时期。尽管它仍然还不够完善和成熟，但其发展前景十分看好。

未知环境中移动机器人导航控制研究的若干问题

未知环境中移动机器人导航控制理论和方法是机器人学和智能控制的一个重要研究领域。综述了该领域研究的主要内容及其发展动态 ,分析了与导航控制有关的机器学习方法的研究现状 ,指出了存在的不足和有待进一步研究的问题 。

移动机器人分布式控制系统的设计

针对自行研制的移动机器人(IMR01)设计并实现了一个分布式控制系统。IMR01采用激光雷达平台、多视觉系统作为环境感知器。利用2-D平面扫描的激光测距传感器,通过传感器平台俯仰与水平的转动实现在3-D环境感知,建立地形的高度图以分析可行区域与障碍区域。利用光纤陀螺仪、倾角仪及里程计等传感器构建移动机器人航向制导系统。控制系统基于多系统集成的低功耗工控机(IPC),在硬件上具有良好的扩展性能;通过无线网桥实现车载局域网与实验室监控系统的通讯。分布式控制系统通过异构Agent间的协作实现复杂环境下的感知与导航控制。

智能科学精品课程群建设与体会

中南大学国家级智能科学课程教学团队在智能科学精品课程群的长期建设中,已取得突出成果。本文简要介绍该精品课程群建设的经验体会,包括我国首个立体交叉的智能科学教材体系建设、多层次智能科学精品课程群建设、开放式创新训练软硬件环境创建以及精品课程群的教学改革理论探索和推广应用等。本教学改革成果对其他课程建设和人才培养具有借鉴作用。

智能控制工程研究的进展

结合智能控制研究的几个理论分支 ,着重从机器人控制、机械制造、电力电子学、工业过程和广义控制几个方面分析了当前智能控制的主要应用领域 ,指出其中的研究热点和重点。通过总结智能控制工程的现状 ,提出进一步开展智能控制应用研究的若干对策 ,包括从基础理论研究和应用系统评估上寻求更成熟的理论指导、明确智能控制研究的目标是建立智能系统模型并实现控制器的智能化、在选择应用对象和设计控制器时遵循“简单”与“复杂”的辨证关系、重视知识技术创新和加快新型智能控制软硬件研制的步伐等。

基于功能/行为集成的自主式移动机器人进化控制体系结构

本文针对自主式移动机器人控制体系结构中两类典型方法的不足 ,提出了一种进化控制体系结构 ,实现了基于 AI模型的方法与基于行为的方法的优势互补 .文中阐述了进化控制的思想 ,并应用于移动机器人控制结构的设计 .该结构使移动机器人具备良好的学习和适应能力、较快的响应速度 ,同时拥有较好的理性和完成给定任务的能力 .

基于时序特性的自适应增量主成分分析的视觉跟踪

当前基于增量主成分分析(PCA)学习的跟踪方法存在两个问题,首先,观测模型没有考虑目标外观变化的连续性;其次,当目标外观的低维流行分布为非线性结构时,基于固定频率更新模型的增量PCA学习不能适应子空间模型的变化。为此,该文首先基于目标外观变化的连续性,在子空间模型中提出更合理的目标先验概率分布假设。然后,根据当前跟踪结果与子空间模型之间的匹配程度,自适应调整遗忘比例因子,使得子空间模型更能适应目标外观变化。实验结果验证了所提方法能有效提高跟踪的鲁棒性和精度。

基于激光雷达的移动机器人实时避障策略

以激光雷达为主要传感器,对移动机器人设计一种实时避障算法。该算法考虑到机器人的非完整约束,利用基于圆弧轨迹的局部路径规划和控制使之能够以平滑的路径逼近目标位置。采用增强学习的方法来优化机器人的避障行为,利用激光雷达提供的报警信息形成刺激反应式行为,实现了动态环境下避障行为,具有良好的实时反应能力。该控制算法采用分布式软件设计方法,各功能模块异步运行,较好地实现了局部规划与全局导航目标的结合。该策略针对移动机器人MORCS在未知环境下实现了实时、有效避障,动作稳定流畅,轨迹平滑,具有良好的效果。

直接在位置控制机器人上实现力/位置自适应模糊控制

本文提出一种直接在位置控制机器人上实现力／位置自适应模糊控制的方案，使得对于一般工业机器人，在不改变其原有位置控制器的前提下，实现力／位置控制．仿真结果表明，该控制方法使机器人控制系统对工作环境接触刚度的自适应能力得到显著的改善．

免疫算法研究的进展

概述了免疫算法的产生、发展和作用机理,比较了不同免疫算法的设计方法及其优劣,并讨论了免疫算法的种类.既从传统计算的流程、仿真、复杂性、参数设置、生命周期和规模等方面进行了分析,也从自然计算的角度讨论了免疫算法.最后给出了一些应用实例,探讨了发展免疫算法应注意的薄弱环节、难点和创新点,并从发展重点和未来的应用等诸方面展望了免疫算法的发展趋向.

动态环境中移动机器人地图构建的研究进展

大部分现有的移动机器人地图构建方法都是基于静态环境的假设,而实际应用中移动机器人的工作环境是随时间变化的。综述了动态环境中移动机器人地图构建的最新研究进展,介绍了基于地图、基于运动和基于跟踪的检测动态障碍物的各种方法,分析比较了动态环境中移动机器人过滤运动障碍物传感器观测信息和结合运动障碍物传感器观测信息构建环境地图的主要方法,并总结了各种方法的优缺点。探讨了动态环境中移动机器人地图构建存在的难点问题,并展望了该领域的研究方向。

H.264中快速运动估计算法的一种改进方案

UMHexagonS是视频编码标准H.264的一种快速整像素运动估计算法,该算法较之全搜索算法在性能上有很大提高,但仍存在运算量大、复杂度高、耗时等问题。利用提前中止思想,在螺旋搜索和多层次大六边形搜索阶段增加提前中止条件,加速算法中止,然后用特殊的改进模板搜索法替换螺旋搜索策略,快速匹配最佳点。在JM10.2测试模型上进行了算法验证,实验结果表明,改进算法在保证编码性能的同时,可以有效地减少5%～15%的运动估计时间。

多机器人覆盖技术研究进展

系统地总结了当前覆盖问题的定义、分类和应用前景.对多机器人覆盖中关于通信、环境地图、路径规划算法及效果评价等方面的研究进展情况进行了阐述.分析并指出若干多机器人覆盖研究中的重点和难点问题:体系结构、通信技术、协商协作、地图表示、路径规划及效果评价,并对未来的研究发展方向进行了探讨.

基于激光雷达的动态障碍物实时检测

动态障碍的存在直接影响到环境地图的构建精度,可靠实时地检测出动态障碍物是未知环境下移动机器人构建环境地图的根本前提。基于2D激光雷达传感器,提出了一种移动机器人在未知环境下实时检测动态障碍物的方法。将激光雷达的观测数据经过滤波映射到世界坐标系,构建相邻采样时刻的三幅栅格地图;判断相邻时刻三幅栅格地图上对应栅格的占用状态,确定环境中的静态障碍物,以静态障碍物为参考,根据当前的栅格地图可以检测出环境中的动态障碍物。基于激光雷达时空关联性分析,采用八邻域滚动窗口的方法处理不确定性因素。在实际移动机器人MORCS-1上进行的实验结果表明,该方法可使移动机器人准确有效地检测出未知环境中的动态障碍物,实时性好,可靠性高。

智能科学发展的若干问题

提出建立智能科学及其体系问题 ,阐述了智能科学学科体系的基本框架 ,归纳了智能科学研究对象的一般特征 ,分析了当前智能科学研究的若干重要课题涉及计算智能、集成智能、分布式智能和多艾真体系统、机器学习与知识发现、人工生命、智能控制、智能机器人 ,以及量子信息处理等 ,探讨了工业化、信息化、智能化与自动化的关系 ,并在最后强调指出发展智能科学对创造知识产权、应对入世挑战和增强国家实力具有重大意义 .

网络仿真中FTP业务前景流量数学建模及仿真

计算机网络仿真是一种新的网络规划和设计的技术。该文就网络仿真中FTP业务前景流量数学模型的建立做了建设性的研究 ,并基于美国OPNETTechnology公司开发的网络仿真软件OPNET平台验证了该模型的可靠性。

基于角点聚类的移动机器人自然路标检测与识别

针对未知环境中机器人视觉导航的自然路标检测,提出了一种基于角点聚类的自然路标局部特征提取、不变性表示及其匹配算法.用SUSAN算子提取左右视图中的角点,在极线约束下对左右视图的角点进行匹配,消除遮挡或噪声引起的角点;同时应用立体视觉计算角点视差,进一步筛选角点.根据角点聚类策略提取自然路标局部特征,并提出不随距离、角度变化的局部特征不变性表示及匹配方法.理论分析和实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,在一定距离和角度变换下能够对路标进行正确识别.

移动机器人环境认知理论与技术的研究

未知环境中的移动机器人只具有较少的先验知识 ,因此对环境的认知是实现环境建模、定位、规划、行动等自主导航控制的基本前提 .移动机器人的认知理论与方法研究涉及计算机科学、人工智能、认知心理学、神经学、仿生学等领域 ,是新兴的交叉学科———认知科学的一项重要前沿研究项目 .本文介绍了移动机器人的环境感知技术与理论研究的现状 ,并从认知理论与方法出发 ,总结了有待进一步研究的相关问题 .

一种新的路径编码机制在移动机器人路径规划中的应用

针对基于遗传算法的移动机器人路径规划 ,本文提出了一种新的定长十进制路径编码机制 .首先 ,将移动机器人所处环境中的障碍物表示成多边形的形式 ,并对各障碍物顶点用十进制进行任意编号 ,然后将移动机器人的路径编码成定长为所有障碍物顶点个数之和的十进制染色体串 .串中 ,非零位上的十进制值表示路径经过了相应编号的顶点 ,各顶点在串中的顺序就是它们在路径中的顺序 .此编码方式克服了已有的变长编码机制及定长二进制编码机制需特殊遗传操作算子和特殊解码的缺陷 ,使得算法更加简单有效 .