基于虚拟力分析的全柔性共轴旋翼无人机路径跟踪方法

随着无人机作业工况复杂性的提升,对其控制精度提出了更高要求,需结合多种因素对无人机控制系统和结构特性进行建模并开展改进研究。该文章提出了基于虚拟力分析的全柔性共轴旋翼无人机路径跟踪方法:首先,基于旋翼柔性变形的受力形变模型构建全柔性共轴旋翼无人机动力学模型;然后,依据虚拟力分析方法制定虚拟力反馈控制律,并利用长短时记忆网络实现基于虚拟力反馈无人机路径跟踪;最后,开展模型特性分析及仿真实验,验证了所提方法在抵抗外界干扰方面具有有效性和鲁棒性。

基于虚拟力的水下传感器监控反潜策略研究

近年来无人潜航器对海上重要目标的威胁逐渐增大,体积小、噪声低、行动隐蔽的特点使其很难被发现。为此提出了一个基于虚拟力的传感器监控网络构建算法,通过将三维地形分割,得到面积最小的垂直切面。在该切面上部署传感器,定义了传感器所受重力、互相之间斥力以及边界斥力,在合力的作用下达到平衡状态时完成传感器部署。理论分析和仿真验证表明,提出的算法对复杂地形适应性强,能够根据覆盖率要求得到对应的传感器部署策略,与传统方法相比更灵活,且通过与VFOPCA算法比较,其能耗更低收敛更快。该研究对监控无人潜航器的侵入有指导借鉴意义。

一种基于虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略

针对有向传感器网络的覆盖增强这个研究热点,提出一种虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强策略VFPSO。首先分析节点相互之间作用力,建立了一种节点所受的虚拟力和调整角度之间的关系模型,然后在微粒群算法速度更新过程中,通过这个关系模型,虚拟力影响微粒更新速度,加快粒子群算法的收敛速度。仿真实验表明,虚拟力导向微粒群的有向传感器网络覆盖增强算法能够更快地收敛至全局最优解,并且算法运行时间有效缩短。

基于复合虚拟力场的大规模人群行为模拟

以类鸟群(Boids)系统为基础,提出了一种基于复合虚拟力场(Composite Virtual Force Field)的大规模人群行为模型。该模型将类鸟群系统中三个基本规则的作用抽象成类似于物理学中的三种矢量力,同时为了表现出个体之间的远近关系,我们又加入群体力的作用,从而实现了在虚拟环境中大规模人群行为的仿真。实验结果表明,在复合虚拟力场控制下的群体行为模型能够逼真合理的模拟出现实中大规模人群的多种行为。

基于虚拟力反馈的7-DOF仿人臂逆运动学求解方法

提出一种新型障碍空间描述法。利用其构成的虚拟力场对仿人臂产生的扭矩及关节优化 ,实时选择一个冗余关节并求等效虚拟扭矩 ,以其构成力反馈控制该冗余关节。将 6自由度逆运动学解法用于仿人臂其余 6个关节。仿真试验结果表明 ,这种新型逆运动学解法具有理想的避障效果 ,同时简化了逆动力学的求解 。

无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略

无线传感网络通常由固定传感节点和少量移动传感节点构成,动态无线传感网络布局优化有利于提高无线传感网络覆盖率和目标检测概率,是无线传感网络研究的关键问题之一.传统的虚拟力算法在优化过程中容易受固定传感节点的影响,无法实现全局优化.本文结合虚拟力算法和微粒群算法,提出一种面向无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略.该策略通过无线传感节点间的虚拟力影响微粒群算法的速度更新过程,指导微粒进化,加快算法收敛.实验表明,虚拟力导向微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感节点布局优化.与微粒群算法和虚拟力算法相比,虚拟力导向微粒群优化策略不仅网络覆盖率高,且收敛速度快,耗时少.

基于虚拟力的混合感知网节点部署

感知网一般是由静态的或移动的节点组成,为保证感知网的感知功能,节点应该有自部署和自修复能力.然而全部由移动传感器组成的感知网的成本太高,为保证感知网的覆盖功能和低成本,提出了一种在静态传感器节点中加入移动传感器节点的混合感知网形式.为了更好地部署这些节点,最大化覆盖待感知区域,提出了一种基于节点间虚拟力的移动节点部署方法,利用静态节点和移动节点以及移动节点之间的虚拟人工势场产生的作用力来控制移动节点的运动,使移动节点能够在较短的时间内,以较少的能量消耗到达自己合适的位置.在理论上分析了算法的可行性,用仿真实验验证了此算法的有效性,并和其他3种类似算法进行了性能比较.

基于虚拟力的无线传感器网络覆盖增强算法

为保证网络的覆盖功能,提出了一种在固定传感器节点中加入具有运动能力的移动节点的混合无线传感器网络模型。在此基础上,基于人工势场法的思想,提出了一种基于局部虚拟力的无线传感器网络覆盖增强算法,构造了节点与节点、移动节点与目标区域边界之间的相互作用力,并基于运动图式理论来共同控制移动节点的运动。为避免移动节点陷入局部极大覆盖陷阱,还引入了随机扰动作用力。最后通过仿真实验验证了算法的有效性。

基于组合虚拟力的传感器网络三维空间重部署算法研究

无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)的重部署问题是提高无线传感器网络覆盖性能的一个重要问题,实用化的重部署算法需要充分考虑传感器资源的有限性和实际布撒情况.本文设计了基于组合虚拟力的分布式算法,该算法定义了传感器受到的邻居节点间的基于库仑力的斥力、目标覆盖区域的基于胡克定律的中心吸引力和边界斥力,综合这些力的合力以及单位能耗因素求得传感器节点每次移动的目标位置.本文算法还给出了调整的终止条件以保证传感器能够重部署至合理位置.理论论证和仿真实验表明,提出的基于组合虚拟力的重部署算法能使所有随机布撒的传感器节点在低能耗的情况下,进入目标覆盖区域并在该区域内自组织成一个具有高覆盖性和重连通性的网络拓扑.本文算法还解决了覆盖区域中存在障碍物的复杂情况.

基于虚拟力的无线传感器网络分簇部署策略

为提高大规模密集部署的无线传感器网络节点覆盖率,提出了一种基于虚拟力的节点分簇动态部署策略.将传统基于虚拟力的节点动态部署分成簇间部署与簇内部署两阶段,以达到打破网络中部节点受力平衡、降低部署过程中簇间干涉、提高节点覆盖率的目的.利用二元感知模型对算法进行仿真,结果表明,相比于传统VPF算法及VFA算法,该策略在随机部署大量密集节点的网络中具有较快的收敛速度与显著的优化效果,覆盖率最终可达90%以上,可以满足无线传感器网络的覆盖控制要求.

无线传感器网络虚拟力覆盖控制及节能优化研究

综合考虑无线传感器网络的能量约束、覆盖要求,结合天线理论,将无线传感器网络的覆盖控制问题归结于一个多目标非线性规划问题,从而推导并建立了一个多目标非线性规划问题的数学模型。解决方法上,提出了一种基于节能的虚拟力优化算法。将传感器节点与目标覆盖区域的虚拟力操作和节点之间的虚拟力操作按节约能耗的约束同时进行,从而达到覆盖控制技术的优化目的。仿真实验表明,该策略对解决多目标非线性规划问题有着良好的收敛性与普适性,可以满足无线传感器网络的覆盖控制要求,并可以将网络的生命周期最大化,提高了系统的性能。

基于虚拟力的异构节点网络覆盖增强算法

节点覆盖是无线传感器网络关键技术之一。该文提出一种基于虚拟力的异构节点网络覆盖增强算法,该算法由计算几何和改进的虚拟力算法组成。研究如何在理想状态下使分布达到覆盖度最大化,同时采用虚拟势场方法使节点作扩散运动,以消除网络感知重叠区。仿真实验结果表明,网络覆盖度提高约20%。

实时力觉交互中的虚拟力计算及渲染方法

虚拟力计算和渲染是虚拟现实力觉显示系统的核心技术。针对人与虚拟环境通过工具进行接触交互的任务,讨论了提高力觉显示逼真度的方法。静态物体采用三角片模型,运动的虚拟工具采用质点模型。用均匀划分包围盒方法和基于三角片元素拓扑关系及最短距离迭代的方法,分别解决虚拟力计算的碰撞检测和碰撞响应问题。针对物体几何特征逼真度显示给出了渲染判据,实现了逼真度和稳定性的矛盾折衷。基于力觉交互设备Phantom,开发了力觉仿真系统平台,通过感知具有典型几何特征的物体形状,验证了虚拟力计算和渲染方法的有效性。

基于虚拟力的异构无线传感器网络覆盖优化策略

针对异构无线传感器网络覆盖优化过程中,固定Sink节点的虚拟作用力限制移动节点的位置移动,导致覆盖盲区得不到全局修复的问题,本文结合计算几何理论,提出基于Voronoi多边形形心引力的虚拟力覆盖优化算法(CAVFA)。虚拟力算法能有效指导移动节点的散布过程,形心引力能更好地实现全局的覆盖优化。通过合理设置虚拟力的距离阈值参数和优先级,调整固定节点对移动节点的约束。仿真表明,相比传统VFA算法和CBA算法,本文提出的CAVFA算法能够更有效地提高异构网络的覆盖率,且算法收敛速度更快。

基于虚拟力的自组织覆盖算法

针对随机部署的无线传感器节点,提出一种基于虚拟力的自组织覆盖算法。将排斥力、引力、边界约束力这3种虚拟力作用于网络中的每个节点,使聚集在一起的节点分散开,引入节点间距离的阈值、边界节点与边界距离的阈值实现对感兴趣区域的最大覆盖。实验结果表明,该算法在保证连通性的基础上有效扩大了覆盖区域,具有较强实用性。

一种基于网格划分的虚拟力部署算法的研究

针对移动传感器网络节点自部署的覆盖和能耗等关键问题,对部署区域进行正方形网格划分,结合虚拟力算法,提出了一种基于网格划分的修正虚拟力部署混合算法,并采用网格顺序编号法和网格螺旋编号法两种编号方法,分别对该部署算法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,与原始虚拟力算法相比,所提出的算法能更快更高地提高网络覆盖率;同时相较于顺序编号法,采用螺旋编号法时所提出的部署算法节能性能和能量均衡性能更好。

改进的无线传感器网络节点虚拟力部署方法

无线传感器网络是近年来研究的热点。节点部署是无线传感器网络的基本问题之一,有效的节点部署能够提高网络的覆盖率和连通性。提出了一种改进的虚拟力节点部署方法,在传统的基于虚拟力的网络节点部署算法的基础上,利用计算几何中的Delaunay三角剖分定义了节点之间的邻接关系,当前节点所受的虚拟力仅被限制在具有邻接关系的节点之间。仿真结果表明,所提出的方法不仅能克服传统虚拟力方法对初始状态依赖的问题,还能较快到达稳定状态并具有较高的覆盖率。

虚拟力导向差分算法的异构移动传感网络覆盖策略

根据目标进化算法思想,结合虚拟力算法和差分算法,提出一种解决异构移动无线传感网络覆盖的虚拟力导向差分优化算法。该算法以网络的有效覆盖率为优化目标,通过异构节点间的虚拟力影响差分算法的位置向量更新过程,指导种群进化,提高算法收敛速度。仿真结果表明,虚拟力导向差分优化算法能高效地实现异构移动无线传感节点布局优化。与差分算法和虚拟力算法相比,虚拟力导向差分优化算法不仅网络有效覆盖率高,且收敛快,用时少。

基于虚拟力的群机器人围捕算法

启迪于物理学中的范例,探讨了基于虚拟力的群机器人围捕算法的原理和方法。制定了详细的系统性能评价指标(稳定时间、层数、层间距离、层中机器人个数、机器人密度等参数)。分析了围捕性能与机器人数量、虚拟力的关系;提出了目标对机器人作用力的分层结构思想,实验显示不仅加快了围捕速度,而且提高了围捕分层的质量;提出了机器人绕目标转动的围捕方法,解决了势场法中常见的局部极点问题,并且大大提高了围捕的速度和质量。设计了一个简单的实体机器人实验证实了围捕算法的可行性,指出了今后的研究方向。

基于虚拟力的传感器网络三维覆盖算法

针对三维无线传感器网络中节点非均匀覆盖需求的问题,提出一种基于虚拟力的三维覆盖算法(3DCAVF)。该算法是将虚拟力应用在无线传感器网络中实现节点布置,通过虚拟力和拥挤度控制,使节点能够自动覆盖事件,并且使节点和事件的密度呈现一种平衡的效果。在Matlab平台上进行仿真实验,将所提算法与基于人工势场的三维部署算法(APFA3D)、基于未知目标精确覆盖的三维部署算法(ECA3D)进行比较,在事件呈T型不均匀部署和线型不均匀部署两种情况下进行实验,所提算法的事件集覆盖效能比APFA3D、ECA3D算法有3.6%、3.1%的提高。仿真实验结果表明所提算法能够有效处理三维无线传感器网络中节点的布置问题。