基于协同粒子群算法的航天器集群动态路径规划算法研究

针对航天器集群在考虑障碍物规避前提下到达动态目标点的路径规划问题中,传统粒子群算法的搜索半径固定,会导致航天器在接近目标点时难以寻找到较优值的问题,将各成员航天器的轨道动力学问题转换为一种考虑约束下的最优化问题,提出了一种基于协同粒子群算法(CPSO)的路径规划方法:提出一种随着航天器与目标点之间距离变化而改变搜索半径的动态半径搜索法,并以此对CPSO算法进行改进。改进的CPSO算法通过动态搜索半径自主寻找当前时刻各成员航天器的最优路径,从而得到三维空间中航天器集群动态路径规划问题的最优解。仿真结果表明,采用改进的CPSO算法不仅可以得到航天器集群动态路径规划问题的最优解,还可以大大减少其路径规划中的燃料消耗量,提高各成员航天器路径的稳定性。

基于多信息融合的籽棉异纤识别分拣系统设计与实现

目前国内棉花分拣技术较国外而言还有很大差距,棉花在加工过程中异纤检测效率不高,杂质残留较多。提出籽棉异纤识别分拣的概念,通过彩色线阵相机、黑白相机、高光谱成像仪在不同光谱环境下对棉花信息进行采集并通过卷积神经网络进行分类识别。实验结果表明,此分拣系统能够有效地识别异纤,解决棉花异纤含量高的问题。