基于聚类分析的群智感知任务分配

为了兼顾感知质量和成本的局部差异性和全局可控性,提出一种基于聚类分析的群智感知任务分配方法。该方法首先根据聚类分析方法分析网络中节点的移动模式,将移动范围相近的节点归为同一个簇,并从簇中选择具有较大移动范围的节点作为集中式参与节点,集中式参与节点从集中的服务平台获取感知任务。同时,该方法选择与集中式参与节点有相遇机会且能够扩大感知覆盖范围的节点作为机会式参与节点,机会式参与节点通过机会式接触从集中式参与节点处获取感知任务。实验证明该方法能够以较低成本获得较高感知覆盖率。

智轨电车的传感器配置方案研究

无人驾驶汽车感知信息的有效性与完整性很大程度上取决于传感器的选择与布置方案。文章介绍了无人驾驶汽车环境感知传感器的特点,对国内外主流的传感器布置方案进行了对比。考虑到智轨电车与无人驾驶汽车具有众多相似性以及相同的应用场景,文章基于无人驾驶汽车的传感器配置方式设计了一套合理的智轨电车传感器布置方案,并从感知覆盖范围、视野盲区以及冗余性3个方面对该设计布置方案的性能展开分析。结果表明,采用所设计的传感器布置方案,有效感知覆盖率达85%,视野盲区小;前方障碍物检测传感器冗余性良好,符合智轨电车对感知系统准确性和安全性的要求。