一种对地图特征定向采样的改进A*算法

在移动机器人全局最优路径规划中,提出了一种对地图特征定向采样的改进A*算法,指在确保安全的前提下兼顾算法的效率和最优性。此算法分为三个部分,第一部分地图前处理,为确保路径安全无碰撞先进行障碍物膨胀处理,再借鉴基于采样的方法思想,但对地图特征进行定向采样,避免了基于采样的算法的随机性带来的路径成本过高问题。第二部分邻接矩阵构建,将采样所得特征点与始末点连接,将各点坐标及通断信息以邻接矩阵存储。第三部分路径搜索,用邻接矩阵替代原地图,并使用基于搜索的算法找出最优解,此时邻接矩阵信息量远低于原地图,避免了基于搜索的算法在处理大量节点时效率低下的问题。将改进的A*算法与传统A*路径规划算法在栅格地图中进行仿真对比。结果表明,虑移动机器人外围尺寸的障碍物膨胀处理能够确保规划出的路径是安全无碰撞的。改进A*算法的路径更短,冗余拐点更少,规划效率更高,特别是路径总转角降低达到60%,同地图再次规划时的规划效率可提升40%。

自适应半主动悬架系统机械硬件在环试验研究

车辆处于加速、制动或转向工况时,运动惯性会导致车身发生俯仰、侧倾运动,如果幅值过大将使乘员产生紧张、眩晕等不舒适感。为解决此问题,提出一种基于车身姿态补偿控制与天棚加速度控制相结合的算法,建立自适应阻尼控制系统,不仅可使车辆垂向运动的振动效果得到改善,还能兼顾车身俯仰、侧倾控制,使其控制效果更加接近主动悬架。另外,搭建一种新型的减振器机械硬件在环试验台,可以对车辆垂向、俯仰及侧倾运动进行控制算法有效性验证,能克服四分之一减振器台架仅能验证车辆垂向运动的局限性。试验结果表明,与被动悬架相比,该算法在不同车速工况下B级路面和C级路面质心加速度幅值平均降幅达21.16%和13.21%,不同减速度和加速度工况下俯仰角波动峰峰值平均降幅达25.50%和28.82%,蛇形工况下不同车速的侧倾角幅值也均有降低。

高速列车车外噪声及声源的分析研究

铁路噪声原本存在，随着高速铁路的诞生，噪声污染问题就更显突出。噪声在白天达到100db（A）时，人们会感到烦躁；晚上达到45db（A）会对正常人的睡眠产生觉醒反应。本文结合高速铁路的实际情况，对高速列车车外噪声的产生原理和噪声源进行了分析和研究。