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基于改进D*Lite⁃APF算法的巡检机器人路径规划
1
作者
胡粒琪
曾维
+3 位作者
陈才华
张鹏
王艺儒
李铜
《现代电子技术》
北大核心
2024年第5期155-159,共5页
针对巡检机器人在动态场景下路径规划存在非全局最优、路径不平滑及局部避障效果不佳的问题,提出一种将改进D*Lite算法和人工势场法融合的算法。首先优化D*Lite算法启发代价函数,提升规划效率,并引入Dubins曲线平滑生成的全局路径;其次...
针对巡检机器人在动态场景下路径规划存在非全局最优、路径不平滑及局部避障效果不佳的问题,提出一种将改进D*Lite算法和人工势场法融合的算法。首先优化D*Lite算法启发代价函数,提升规划效率,并引入Dubins曲线平滑生成的全局路径;其次改进人工势场法势场函数并添加随机半径扰动点,解决局部碰撞问题,提高避障性能;最后将两种优化算法有效融合,实现全局规划和局部避障。仿真实验结果表明,相较于单一D*Lite算法,融合算法在路径长度、时间花销、路径拐点及扩展节点数方面均表现更优,能在确保全局路径最优的情况下有效避障。
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关键词
巡检机器人
路径规划
D*Lite
Dubins曲线
人工势场法
避障
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职称材料
基于声波信号的岩性智能分类方法
被引量:
1
2
作者
尹生阳
曾维
+3 位作者
王胜
胡粒琪
余小平
李亚欣
《吉林大学学报(地球科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期2060-2070,共11页
传统的岩性识别以钻井取心、钻井曲线和岩石图像等方法为主,这些识别方法对地质和识别条件要求较高,且不能满足随钻实时识别。为此,本文提出一种新的基于声波信号的岩性智能分类方法。该方法首先基于所采集钻头与岩层碰撞得到的音频数据...
传统的岩性识别以钻井取心、钻井曲线和岩石图像等方法为主,这些识别方法对地质和识别条件要求较高,且不能满足随钻实时识别。为此,本文提出一种新的基于声波信号的岩性智能分类方法。该方法首先基于所采集钻头与岩层碰撞得到的音频数据,通过数据增强技术解决数据稀疏问题;然后采用基于CGRU(CNN+GRU,卷积神经网络+门控循环单元)的深度学习模型,对采集到的3种岩性的岩石音频数据进行深度学习与训练。为提高该模型在复杂背景下的识别能力,引入注意力机制模型进行优化。注意力机制模型可以在复杂环境下对岩性信息实现重点学习,提高模型识别性能。实验结果表明,与GMM(高斯混合模型)-SVM(支持向量机)、CNN和CGRU模型相比,CGRU-AttGRU(注意力机制模型+GRU)混合模型准确率达81.17%左右,在GMM-SVM、CNN和CGRU模型基础上分别提升了13.31%、9.99%和5.93%。
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关键词
岩性识别
特征提取
数据增强
CGRU-AttGRU模型
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职称材料
题名
基于改进D*Lite⁃APF算法的巡检机器人路径规划
1
作者
胡粒琪
曾维
陈才华
张鹏
王艺儒
李铜
机构
成都理工大学计算机与网络安全学院人工智能系
成都理工大学机电工程学院通信工程系
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第5期155-159,共5页
基金
国家科技重大专项专题(GFZX02040205.3)
四川省重点研发项目(2023YFN0053)。
文摘
针对巡检机器人在动态场景下路径规划存在非全局最优、路径不平滑及局部避障效果不佳的问题,提出一种将改进D*Lite算法和人工势场法融合的算法。首先优化D*Lite算法启发代价函数,提升规划效率,并引入Dubins曲线平滑生成的全局路径;其次改进人工势场法势场函数并添加随机半径扰动点,解决局部碰撞问题,提高避障性能;最后将两种优化算法有效融合,实现全局规划和局部避障。仿真实验结果表明,相较于单一D*Lite算法,融合算法在路径长度、时间花销、路径拐点及扩展节点数方面均表现更优,能在确保全局路径最优的情况下有效避障。
关键词
巡检机器人
路径规划
D*Lite
Dubins曲线
人工势场法
避障
Keywords
inspection robot
path planning
D*Lite
Dubins curve
artificial potential field method
obstacle avoidance
分类号
TN99-34 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于声波信号的岩性智能分类方法
被引量:
1
2
作者
尹生阳
曾维
王胜
胡粒琪
余小平
李亚欣
机构
成都理工大学机电工程学院
成都理工大学计算机与网络安全学院
成都理工大学环境与土木工程学院
出处
《吉林大学学报(地球科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期2060-2070,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1505102,GFZX02040205.3-G)
文摘
传统的岩性识别以钻井取心、钻井曲线和岩石图像等方法为主,这些识别方法对地质和识别条件要求较高,且不能满足随钻实时识别。为此,本文提出一种新的基于声波信号的岩性智能分类方法。该方法首先基于所采集钻头与岩层碰撞得到的音频数据,通过数据增强技术解决数据稀疏问题;然后采用基于CGRU(CNN+GRU,卷积神经网络+门控循环单元)的深度学习模型,对采集到的3种岩性的岩石音频数据进行深度学习与训练。为提高该模型在复杂背景下的识别能力,引入注意力机制模型进行优化。注意力机制模型可以在复杂环境下对岩性信息实现重点学习,提高模型识别性能。实验结果表明,与GMM(高斯混合模型)-SVM(支持向量机)、CNN和CGRU模型相比,CGRU-AttGRU(注意力机制模型+GRU)混合模型准确率达81.17%左右,在GMM-SVM、CNN和CGRU模型基础上分别提升了13.31%、9.99%和5.93%。
关键词
岩性识别
特征提取
数据增强
CGRU-AttGRU模型
Keywords
lithology recognition
feature extraction
data enhancement
CGRU-AttGRU model
分类号
P634 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进D*Lite⁃APF算法的巡检机器人路径规划
胡粒琪
曾维
陈才华
张鹏
王艺儒
李铜
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于声波信号的岩性智能分类方法
尹生阳
曾维
王胜
胡粒琪
余小平
李亚欣
《吉林大学学报(地球科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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