基于CL-RRT与MPC的舰载机牵引系统路径规划

针对舰载机在甲板狭小、复杂环境下的调运过程,结合闭环快速随机搜索树(close loop rapidly exploring random trees,CL-RRT)和模型预测控制(model predictive control,MPC)提出一种舰载机牵引系统的路径规划算法。首先,在CL-RRT中采用纯追踪器与线性二次型(linear quadratic,LQ)控制器得到系统的控制输入并向前仿真得到规划路径。其次,将已得路径进行等比缩放与插值作为MPC的初始解。最后,设置MPC的目标函数等并解得最终路径。展开自定义三个场景下的仿真实验,通过与CL-RRT算法的实验结果进行比较,验证本文算法的优越性。实验结果表明,所提算法可有效解决因采样随机性带来解质量不佳的问题,提升舰载机在甲板上的调运效率与安全性。

求解无人驾驶车辆路径规划问题的QPC-MT-RRT算法

针对无人驾驶车辆路径规划问题,基于快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法,提出了1种5次多项式曲线(quintic polynomial curve)与MT-RRT(multi-targeting rapidly-exploring random tree)的融合算法,即QPC-MT-RRT算法。该算法根据无人驾驶车辆路径规划的相关理论,建立无人驾驶车辆路径规划问题的车辆运动学模型,为规划无人驾驶车辆最优、最高效、最安全路径提供理论依据。将上述算法在MATLAB上仿真,并在平均路径长度、平均路径规划时间、平均采样节点个数及节点利用率4个方面与基本RRT算法及MT-RRT算法进行了对比。仿真结果表明:5次多项式曲线与MT-RRT算法的融合算法具有最高的性能,可以规划出最优路径。

基于SMPA的半挂车自动泊车运动规划方法研究

半挂车辆的非稳定运动学特性为其泊车过程中自主运动规划带来严峻挑战。针对半挂车在多障碍物的静态场景中泊车运动规划算法效率低、结果平滑性差等问题,本文提出了序列式运动规划方法(sequential motion planning algorithm,SMPA)。首先,提出了基于二次规划策略和改进双向快速扩展随机树(bidirectional rapidly-exploring random tree algorithm,Bi-RRT)的初始路径生成方法。然后,结合车辆非完整微分约束下的路径节点可行性判别方法研究,提出基于概率的目标偏向采样策略,提高了采样效率。最后,构建了面向车辆系统控制变量连续性的非线性最优化控制模型,解决泊车换向点的对接问题,提高了泊车轨迹平滑性。仿真结果表明,该方法在多障碍物场景中,规划时间相比Hybrid A*和Bi-RRT分别降低了86.71%和21.44%,轨迹质量也更具优越性。

基于RRT算法的自由飞行空间机器人避碰运动规划

自由飞行空间机器人在微重力环境下的非完整性运动学特性是其运动规划问题的特殊难点。为此,针对空间机器人的非完整特性,提出了一个基于快速随机扩展树(RRT)算法的避碰运动规划算法。经过实验表明,该算法可以有效地求解自由飞行空间机器人的避碰运动规划问题。

启发式RRT算法的AGV路径规划

在实际应用中,B-RRT^*算法规划的路径存在着转折次数多、路线不平滑、路线贴合障碍物和最大转角过大等不符合车辆运动学的问题。为了获得适用于自动导引小车(Automatic Guided Vehicle,AGV)的优化路径,通过使用Reeds-Shepp曲线进行预处理以解决车辆在目标点朝向的问题。此外,提出启发式滑动窗口采样减少B-RRT^*算法随机采样所带来的误差,并将车辆运动学约束加入到重选父节点和重布随机树的过程,使用贝塞尔曲线对所规划的路径进行平滑处理。实验结果表明:在规划相同路径上,改进B-RRT^*算法规划的路径能够有效地解决上述算法存在的最大转角不合理、路径靠近障碍物、路径不平滑和不符合车辆运动学等问题。

基于自适应步长快速搜索随机树算法的船舶避碰路径规划

快速搜索随机树算法被广泛应用于船舶避碰路径规划。针对传统快速搜索随机树算法在复杂水域条件下搜索效率低的问题,提出了基于自适应步长快速搜索随机树算法的船舶避碰路径规划模型。首先,引入船舶领域模型,并基于《国际海上避碰规则》为让路船设置虚拟障碍。其次,引入时间序列并建立动态障碍检测机制。采用启发式采样策略,减少无效节点的生成。最后,建立障碍物密集度与搜索步长的映射关系,以上一步采样步长作为已知条件预测当前步采样步长,并利用采样点周围障碍物密集程度修正当前最优的采样步长。仿真试验结果表明,相较于传统的快速搜索随机树算法,采用自适应步长快速搜索随机树算法的船舶避碰路径规划模型在采样成功率、搜索路径耗时、路径段数和路径总长度等四个方面均表现最优,在提高算法效率的同时能够实现更高质量的路径规划。

交互式水域环卫机器人的避障路径规划算法

为使交互式水域环卫机器人(Interactive Water Sanitation Vehicle,IWSV)在进行垃圾收集时成功捕获水中浮动垃圾并顺利规避水域障碍物,提出一种将基于采样的快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法与速度障碍模型相结合的路径规划算法。利用双目摄像头基于视差定位法获取水域动态障碍物的位置坐标,利用IWSV搭载的感应元件获取其自身与障碍物的相对方位角,基于速度障碍法计算可成功避开障碍物的移动角度调整范围,对更优的RRT算法中的随机采样过程进行进一步优化,得到改进的避障路径规划算法。考虑实际应用场景,引入抗积分饱和比例积分微分控制(Proportional Integral Differentiational Control,PID Control)法使航向控制器的控制效果更为精准有效。在实景测试时避障路径规划算法存在稳健性,基于到达时间(Time of Arrival,TOA)定位法进行仿真分析。仿真试验结果表明,该路径规划算法比RRT算法和改进前的RRT算法路径规划效果更优,可靠性更好,可在较短时间内避障并得到较优移动路径。在实景测试时基于TOA的Chan算法更加符合定位估计需求,且IWSV本体感应装置的噪声测算宜在10 m以内。

敏感问题随机应答技术模型分层整群抽样下参数的估计

目的:为敏感性问题提供科学的较复杂抽样调查方法及其统计量的计算公式。方法:使用CochranW.G.的经典抽样理论,2种随机应答技术(RRT)模型,全概率公式,均数、方差的性质等理论与方法进行公式推导。结果:推导出二分类敏感问题双无关问题RRT模型分别在整群抽样、分层整群抽样下总体比例的估计量及其估计方差的计算公式;推导出数量特征敏感问题加法RRT模型分别在整群抽样、分层整群抽样下总体均数的估计量及其估计方差的计算公式;并在苏州大学学生婚前性行为、考试作弊次数的调查中取得了成功的应用效果。结论:本研究提供的敏感性问题2种RRT模型的整群抽样、分层整群抽样调查方法与统计量的计算公式信度较高。

基于四旋翼飞行器的飞行航迹规划方法研究

由于飞行器的实际飞行环境复杂多变,且飞行过程受到诸多因素的限制,因此规划环境的正确建立和规划算法的恰当选择成为航迹规划的关键问题。以小型四旋翼飞行器为研究对象,针对室内飞行环境,对航迹规划进行了研究。针对室内飞行环境,进行了三维建模,设计出了仿真平台。考虑到航迹规划问题对算法计算速度的要求,采用快速扩展随机树(RRT)算法进行航迹规划,并针对算法存在的不足,进行了改进。在Matlab环境中,通过平台的实际运行,进行仿真,并对仿真结果进行比较分析,得出结论,证明了改进的RRT算法确实有效,大大提高了运行效率,为飞行器航迹规划提供了依据。

基于问卷和随机化回答模型的大学生作弊问题的调查研究

大学生作弊不仅影响学风建设,也严重威胁着社会的主流价值,应引起社会高度关注。本文对440名大学生进行问卷调查获得大学生对作弊的认知情况,随机化回答装置用以估计作弊比例。研究发现大学生真实作弊比例高达77%,作弊动机与心理呈现了复杂化的倾向,且在诚信问题上存在认知与道德界限的模糊。因此,文章最后从学校、社会和大学生三个方面有针对性地提出了对策与建议。

非完整约束下的机器人运动规划算法

由非完整约束定义提出一种改进RRT(快速搜索随机树)算法,解决受动力学约束的移动机器人运动规划问题.该算法将移动机器人的非完整约束条件与RRT搜索算法相结合.针对RRT算法在全局状态空间均匀随机搜索导致算法无谓耗费代价大的缺陷,引入目标偏向思想,并选择计算复杂度低的距离参数提高求解速度.通过几类典型的非完整约束下的机器人运动规划仿真实验,证实了该算法的有效性和高效性.

基于TLP模型的智能AGV三维实时路径规划研究

目的为了更好地规划出最优可行路径。方法采用三层规划模型(TLP)改进的三维实时路径规划算法,首先从AGV的控制性能入手,基于现实场景的多重约束设定威胁等级函数,利用TLP和改进RRT优化算法规划出更加平滑的最优路径。结果目标函数及TLP的决策变量可以确保AGV准确到达目标位置。结论实验结果表明,所提算法具有更好的效率与效果。

基于分层三阶段抽样方法的大学生考试作弊次数调查与分析

针对大学生考试作弊的问题,对安徽省某地区某院校大学生的考试作弊次数进行了抽样调查分析.为提高正确应答率和保护被调查者的隐私,使用随机应答技术(RRT)分层三阶段抽样方法和数量特征敏感问题乘法模型.根据Cochran抽样理论,结合概率论与数理统计知识得出,该校学生在30科的考试中学生平均作弊次数为12次.由此得知,治理考试舞弊、严肃考风考纪已成为高校教学的当务之急.

市域轨道交通线衔接模式评价方法研究

通过给出市域轨道交通线分段、贯通模式的定义,分析了分段、贯通模式对建设成本、运营成本、环境、乘客出行等关键因素的影响及其影响程度,从服务水平、经济性和环境影响3个方面建立了市域轨道交通线衔接模式的评价指标体系,以总费用现值方法为基础构建了市域轨道交通线衔接模式的评价模型,最后以上海轨道交通9号线为例进行了案例研究。

大学生婚前性行为Warner模型下分层三阶段抽样调查分析

对安徽省某高校大四学生婚前性行为进行抽样调查,为保护被调查对象的隐私,采用随机应答技术(Randomized Response Technique,简写为RRT)结合分层三阶段抽样调查方法,利用属性特征敏感问题Warner模型分析该校大四学生发生婚前性行为的比例。运用全概率公式及方差的基本性质等概率论与数理统计知识,结合Cochran W.G的经典抽样理论,推导出各层各阶段大四学生发生婚前性行为的比例及其方差。调查结果显示大四学生婚前性行为发生比例高。为此,应该积极引导大学生理性正确的对待婚前性行为。

察打一体无人机末端突防路径规划方法研究

针对无人机战场环境的航迹规划问题,研究了在有地形遮蔽的雷达探测空间中,规划出一条最优无人机路径的方法。首先建立以飞行路径最短和被探测概率最小为目标的最优化模型;然后将原始的数字高程数据进行插值预处理,生成可以供无人机飞行的三维地形图,并采用基于混合采样的方法对雷达进行三维建模,将无人机的威胁信息通过雷达的探测区域表现出来,实现了对最优化模型的具体化;最后,使用基于模拟退火的双向RRT算法,求解出无人机的最优攻击轨迹。仿真实验结果表明,论文研究的路径规划方法,可以在有地形遮蔽的雷达探测空间中快速地找出一条路径最短和被探测概率小的航迹。