新型图形硬件支持下的动态规划局部比对算法加速研究

为探索准确、高效、低成本、通用性并存的生物序列局部比对方法。将点阵图算法、启发式算法等各种序列局部比对算法中准确性最高的动态规划局部比对算法在计算机中实现,并通过流式模型将其映射到图形硬件上以实现算法加速,再通过实例比对搜索数据库完成比对时间和每秒百万次格点更新(MCUPS)性能值评测。结果表明,该加速算法在保证比对准确性的同时,能显著提升比对速度。与目前最快的启发式算法相比,比对平均加速为14.5倍,最高加速可达22.9倍。

基于相对定位信息的局部动态轨迹规划方法研究

目前,自动驾驶车辆用高级驾驶辅助系统(ADAS)往往仅能通过识别车道线获取局部相对定位信息,如何在车道线识别存在跳变和遇到障碍物时避免碰撞是ADAS急需解决的关键技术之一。对此,文章提出一种基于相对定位信息的局部动态轨迹规划方法,其首先在车辆曲线坐标系中进行网格采样,经过坐标转换后获得车辆坐标系下的候选路径集,并通过碰撞检查和评价函数对路径集进行筛选,获得无碰撞最优路径;接着,根据最优路径的曲率和横向偏移来自适应调节最高规划速度,并由改进梯形速度规划方法获得速度曲线;最后,通过梯度下降算法平滑速度曲线,以避免加速度突变。仿真和实车试验结果表明,采用所提算法,车辆可以在有弯道的局部相对定位场景下平稳纠偏、避障和跟车行驶;并且,在无障碍物场景下,车辆在仿真和实车试验中的最大横向偏移分别降低36.7%和28.6%、平均横向加速度分别减小29.6%和46.4%,具有较高的舒适性和安全性。

基于动态规划法的电力市场下最优发电计划的实现

负荷分配是编制短期发电计划所面临的主要问题。为有效解决各种类型报价曲线的负荷经济分配 ,并考虑到计算速度、精度及收敛性等问题 ,采用了一种改进的动态规划法——局部加密动态规划法 ,并采取了限制机组组合状态的措施。详细论述了应用这种改进算法解决实际问题的方案设计思想及软件实现过程 ,并用 C语言编制程序。

面向自动驾驶的动态路径规划避障算法

自动驾驶已经进入试点阶段世界各大公司如谷歌、百度都在开发自动驾驶技术,相对于传统的人工驾驶的方式自动驾驶不会违反交通规则。动态路径规划避障技术是自动驾驶技术的基础,对动态路径规划避障算法进行了阐述,采用曲线来建立路径集合,建立局部路径动态规划避障算法模型,并对算法进行了仿真分析,实验表明算法能够较好的实现安全性、平滑性与连贯性的要求。

基于改进蚁群算法的水下潜航器安全隐蔽航路规划研究

针对水下潜航器的特点和实际需求,设计潜航器安全隐蔽航路规划模型。首先对水下航路规划的影响因素集进行划分,结合水下潜航器特点,通过改进信息素更新机制及启发因子的设计,建立基于蚁群算法的潜航器全局航路规划模型;其次考虑敌我距离变化量、我方位置与目标点的距离、我方声呐盲区、敌我距离最小量作为代价函数的4个因数,建立单目标动态威胁的局部航路规划;最后通过仿真得到全局规划路径和局部避碰路径结果,说明该方法在水下潜航器航路规划具有实际应用价值。