基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法

移动机器人在复杂环境下沿Dijkstra算法规划的路径运动时,由于所规划的路径存在转折点多、部分转折角度小等问题,导致移动机器人不得不频繁转向,甚至要暂停才能完成转向,严重影响机器人的工作效率。利用几何拓扑学方法,结合实际场景信息,提出一种基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法。根据应用场景获取连续化地图,将连续化地图离散化后随机生成离散点阵,计算各点之间的欧氏距离,选取与各离散点距离较近、且连线不跨越障碍的多个点,将其连接并生成离散图。在离散图中利用Dijkstra算法搜索最优路径作为引导路径。当移动机器人沿引导路径运动时,结合实际场景信息,采用几何拓扑学计算出移动机器人每一时刻应该采取的最佳动作和运行路线。实验结果表明:所提方法能够有效减少移动机器人运动中的累计转弯角度,增大最小平均转折角度,提高所规划路径的平滑度,从而缩短移动机器人的运动时间,提升机器人的工作效率。

采摘机器人的路径规划系统动态性优化研究

为进一步改善采摘机器人的工作性能,提出以动态调控为主导的理念,针对整机的路径规划系统展开优化研究。以当前果园采摘机器人的通用性结构组成为前提,将云平台数据处理与路径规划核心算法有效融合后搭建动态控制模型,分别针对路径规划系统的硬件配置与软件控制进行合理设计,得到可应用于采摘实践且布局完整的路径规划系统。展开动态性优化下的采摘作业试验,结果表明:优化后采摘机器人路径规划系统的整体路径搜索率与路径平滑性得到明显提升,相对提升度分别为10.93%和9.71%,路径偏离率相对降低了50%左右,很好地优化了机器人的避障能力,满足系统稳定性需求,具有较高的实用价值。

社会等级的进阶路径及其演化:来自比较研究的启示

社会等级是一个动态演化的多维系统,其获取可分为三大路径。支配路径强调借助攻击与威胁获取资源,在激烈的性选择压力下演化而来。能力路径突出知识/技能对获取地位的作用,源于技术性觅食所产生的文化学习需要。与前两种路径不同,以心理利他为特征的美德路径为人类社会所独有。它是文化演化的产物,其存在是为了解决大规模集体行动的问题。三种路径在存在范围、行为模式和结果、演化动因以及情感介质等方面存在差异。未来研究可进一步澄清不同动物群体性选择模式与支配等级的关系,结合多个学科考察人类能力路径演化的特殊环境,并探究美德路径的生物性基础。

无人驾驶农机避障路径跟踪仿真与验证

【目的】为便于验证无人驾驶农机避障路径跟踪的效果,减少实际无人农机试验次数与消耗,设计一种无人驾驶农机避障路径跟踪仿真验证方法,构建一个仿真验证应用系统。【方法】以无人农机为基础,集成真实复杂地形环境仿真、实际作业农机仿真和路径规划算法植入,构建一个一体化仿真验证应用系统。基于三维SLAM技术,采集环境点云数据,实现农田地形环境仿真建模,构建阿克曼转向机械结构的农机仿真建模,提出一种基于农机动力学约束的TEB局部路径规划算法;在仿真验证应用系统中实现路径规划跟踪及避障,并通过多次测试验证该算法的有效性。【结果】避障路径跟踪有效性对比测试和避障路径跟踪平顺性验证测试结果表明,无人农机行驶过程中可有效动态避障,最短有效避障距离为4.1 m。路径跟踪控制效果良好,障碍物距离大于5.0 m时,可控平均误差≤0.4305 m,均方根误差≤0.3151 m;障碍物距离在4.5~5.0 m时,可控误差均值≤1.3538 m,均方根误差≤1.6126 m。【结论】本文提出的改进TEB算法具有较强的作业能力以及较高的作业精度,满足农业机械导航避障路径跟踪仿真验证的需求,该算法可应用于无人农机在实际农田环境的避障路径跟踪。该应用系统易于扩充,为精准农业中针对各种复杂作业环境的农机运作状态的优化设计研究提供基础。

基于路径相似表与个体迁移策略的多路径覆盖测试

将遗传算法用于多路径覆盖测试中是个研究热点,在新旧种群迭代过程中,旧种群中可能包含其他子种群的优秀个体,这部分个体未被充分利用,造成资源浪费;同时,种群中的个体数会远大于可达路径数,而每个个体都会经过某一条可达路径,这样会有多个个体经过同一条路径,导致重复计算个体与目标路径的相似度。基于此,提出结合路径相似表与个体迁移的多路径覆盖测试方法以提高测试效率。通过路径相似表存储已计算得到的路径相似度值,避免该值被重复计算,减少测试时间。在进化过程中,将个体路径与其他目标路径进行比较,若相似度达到阈值,则将此优秀个体迁移至该路径对应的子种群中,提高个体利用率并减少进化代数。由实验可知,该方法与其他六种同类经典方法在八个程序上的平均生成时间降低最高达44.64%,最低为2.64%,平均进化代数降低最高达35.08%,最低为6.13%,故该方法有效地提高了测试效率。

近海复杂环境下UUV动态路径规划方法研究

为解决近海环境下水下无人航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)的动态路径规划问题,本文提出一种结合全局和局部动态路径规划的算法。首先,本文提出一种基于自适应目标引导的快速拓展随机树算法,以增加随机树生长的方向性,并通过转向和重选策略减少无效拓展加快算法的收敛速度。接着,获得全局路径之后使用自适应子节点选取策略获取动态窗口法的子目标点,将复杂的全局动态任务规划分解为多个简单的动态路劲规划,从而防止动态窗口法陷入局部极小值。最后,通过UUV出港任务仿真实验验证了算法的有效性和实用性。

基于Pareto蚁群算法的双目标路径规划研究

针对复杂建筑环境人员应急疏散单一路径不能满足火灾环境变化需求的问题,基于改进蚁群算法,结合Pareto双目标解集思想,提出一种组合优化解集的双目标蚁群算法,通过排序优化的思想,实现人员多路径动态疏散规划。在构造Pareto解集的阶段协同考虑疏散路径长度以及火灾风险程度2个优化目标,计算各个解之间的支配关系。利用排序优化蚁群算法的正反馈机制将各组解的信息素按一定比例作为最优路径信息素的积累,加快解集的寻找。最后将其与传统双目标蚁群算法相比较,结果表明:优化后的双目标算法更加适合复杂建筑人员疏散路径规划问题,在寻找多组满足要求解的同时展示目标之间的利弊关系,供决策者选择合适的路径,提高疏散效率。

基于军事新闻图谱的事理路径寻优方法

基于事理图谱的事理路径分析是辅助决策的重要手段,现有的重要事理路径寻优方法中对于事理路径价值评估指标的设计较为单一,大多只是以输出最短路径作为路径寻优的目标。为能够更加充分地反映事理路径的重要性信息,根据节点重要性、路径稀缺性和关系边得分情况三方面提出新型路径价值评估函数,以丰富事理路径价值评估方法。同时为解决经典路径搜索算法应用场景单一、搜索效率低的问题,基于Dijkstra算法设计偏离路径搜索算法,旨在满足路径寻优的不同场景,并提高搜索效率。最后采用自定义的国际军事新闻事理图谱作为数据集进行实验,结果显示上述搜索算法在运行内存占用方面能够达到与经典路径搜索算法同等的水平,并在搜索速度上有所提升,输出的重要性路径满足预设要求。

基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划

针对传统蚁群算法存在初始信息素缺乏、收敛速度慢以及无法有效躲避障碍物等问题,文中提出了一种基于改进蚁群算法的全局路径规划。引入正态分布函数改进传统启发函数,提高了算法效率,缩短了算法收敛所需时间。自适应调整信息素挥发系数,限定信息素范围,避免过早收敛。对算法路径平滑处理,缩短路径长度,从而实现机器人的全局路径规划。仿真结果表明,在20×20环境下,文中算法平均迭代次数比传统蚁群算法减少了28代,收敛速度更快。平均拐点减少了33.3%,使路径更为平滑,克服了初始信息素缺乏,加快了收敛速度,减少了拐点数量,能够有效躲避环境中的障碍物,证明了该算法的可行性。

支持热力图等级偏好的路径规划算法

热力图以颜色直观地反映人群密度、空间质量等特征的空间分布规律。现实应用中存在避开空气质量差或人群密度大等热力图等级偏好的路线需求,文中提出了支持热力图等级偏好的路径规划问题,规划出一条从起点到终点的路径,该路径花费的成本代价不超过给定的路径成本预算,且满足避开热力图等级偏好的路段(命名危险路段)长度最小化。首先提出一种两阶段的危险网格替换算法,第一阶段规划出一条从起点到终点的最短路径,第二阶段对最短路径中不支持热力图等级偏好的危险网格进行替换。为简化路径搜索过程,提出一种基于危险区域规避图路径查询算法,将热力图中的危险区域近似成矩形结构,生成危险区域规避图,在图上进行路径查询。最后,在真实的数据集上进行充分的测试,验证了所提出算法的有效性。

基于OPAX的驾驶舱内结构噪声传递路径研究

对车内结构噪声进行合理降噪的有效方法是阻断振动能量传递最大的路径,为此建立传递路径模型并进行噪声贡献量分析。首先,基于发动机舱内机械构造规划出由振源到驾驶舱的多级传递路径,并在振动能量传递的连接点处设置路径拐点;然后,采用扩展工况传递路径分析(operational path analysis with exogeneous inputs,OPAX)方法确定路径中各拐点对车内噪声的贡献量,并将噪声拟合值与实测值进行分析对比。结果表明,不同路径拐点对车内结构噪声影响明显不同,其中橡胶悬置拐点对车内噪声影响最大,该处噪声拟合值与实测值也最为接近,噪声峰值达到63.5 dB,副车架拐点对车内噪声影响次之,噪声峰值为53.2 dB,排气吊耳拐点对车内噪声影响较小,噪声峰值仅为38.7 dB。采用本文方法可有效确定对车内结构噪声影响最大的路径。

纵横协同:新乡贤文化建设的双重路径

新乡贤文化是由传统乡贤文化创造性转化、创新性发展而来的新型文化形态,以其独特作用助推乡村全面振兴。政府和社会是新乡贤文化建设的两种力量,并以此形成了政府主导式建设路径和社会主动式建设路径。政府主导式建设路径以做好顶层设计、整合各种资源、注重授权赋能为主要抓手,通过行政纵向推动力量引领新乡贤文化建设;社会主动式建设路径则以乡村内生力量、特色化的优势资源和参与式行动为依托,通过内生横向协商方式践行新乡贤文化建设。双重建设路径虽共存于乡村场域,但二者属性不同,需通过纵横协同形成新乡贤文化建设的强大合力,使新乡贤文化建设更具持续性和实效性。习近平文化思想为双重路径的纵横协同提供了强大思想武器和科学行动指南,双重建设路径应顺应时代新要求,遵循互嵌互融逻辑,在互动-嵌入-融合中实现纵横协同,共同服务于新乡贤文化建设。

新质生产力文献综述:涵义、特征与实践路径

现有对于新质生产力的研究主要集中于提出背景、概念、特征以及实践路径等方面,关于深入分析其内在逻辑及新质生产力对生产方式和生产关系的影响的研究较为缺乏。新质生产力的焕发,背后是跃升式的新逻辑,是告别传统路径,走上新的赛道,改变生产方式和生活方式的生产力。未来,关于新质生产力的研究需要更为系统和深入。

教育信息化背景下高等教育高质量发展路径探索

“高等教育高质量发展”是近年来由十分突出的高等教育规模与质量不平衡问题而引发的教育研究命题,广大学者从课程质量、人才培养等多个角度对该命题进行了分析,其中部分学者聚焦于高等教育的时代特征,以教育信息化为立足点对高等教育高质量发展进行了探究。本文围绕教育信息化的特征,分析教育信息化背景下高等教育面临的机遇和挑战,并据此探索推进高等教育高质量发展的路径。

教育元宇宙技术发展趋势与路径研究

教育元宇宙技术脱胎于元宇宙技术,借助虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)技术的快速发展,已成为高校本科教学、课程改革的一个重要方向。教育元宇宙技术应用层次自下向上可分为虚拟重现、虚拟仿真和虚实融合三个层次,虚实融合的目标是虚拟场景和真实场景的自由切换,借助人工智能和三维地图技术,实现真实教学场景和虚拟教学场景的无缝切换。当前高校教育元宇宙技术的发展过程中存在显著的外部路径依赖和内部路径依赖,并对路径依赖进行分析,提出外部路径创造和内部路径创造,并将加强政府引导、培育可学习的优秀案例、保护个人隐私信息作为推进教育元宇宙应用发展的关键路径。

全域土地综合整治生态化转型的路径思考

核心提示本文阐述了全域土地综合整治生态化转型的基本内涵,分析了其面临的现实挑战,并从促进整治和修复互融互促、探索基于自然单元的整治模式、完善整治生态化监测评估、加强整治实施保障机制等方面,展望了未来全域土地综合整治生态化转型的多元路径。

基于有向图规划的城乡物流配送路径优化研究

为了解决当前的城乡物流配送路径优化方法存在的路径利用率和需求点满意度低、配送成本高的问题,提出基于有向图规划的城乡物流配送路径优化方法。将城乡物流配送路径优化转化为配送路线合理安排问题,设计城乡物流配送路径问题表达式和约束条件,以此提出配送路径优化假设,建立城乡物流配送路径优化模型,并制定模型约束。采用有向图规划计算最短路径和最早配送时间,并获取该范围内的需求点,得到优化后的城乡物流配送需求点和路径。实验结果表明,研究方法的配送成本较低,路径利用率和需求点满意度较高。

无线传感器下基于感应线圈的车辆行驶路径识别方法

文章针对感应线圈在感应行驶过程中的车辆会受到无线传感器节点、网络布局等影响,导致车辆无法准确识别行驶路径,为了提高车辆路径识别性能,提出了无线传感器布局对路径识别方法。通过分析车辆路径信息的质量,滤波处理采样后的车辆路径信息,降低无线传感器布局环境对车辆路径识别信息的干扰,完成路径信息的预处理,为了分析车辆的行驶状态,在全局坐标系中计算了车辆的位置信息和姿态角,采用无线传感器布局,构建了车辆路径观测模型,通过车辆路径识别程序设计,实现了感应线圈对车辆路径的识别。实验结果表明,提出的路径识别方法不仅可以提高路径识别精度,还可以缩短耗时,从而使感应线圈检测车辆的路径识别性能大大提高。

基于改进遗传算法的垃圾分类回收选址-路径优化研究

本文主要针对垃圾回收选址-路径问题进行研究,加入了垃圾分类。建立了考虑垃圾分类的垃圾回收中转站选址-路径模型,最小化物流总成本。根据问题模型特点,设计了改进遗传算法来对问题进行求解。采用自适应交叉、变异算子、变邻域算法以及精英保存策略来对算法进行改进。

传承 借鉴 创新——中国法治路径的再思考

中国法律走过了数千年历程,法治经历了逾百年风雨。究竟中国法治的现实路径何在?这是我们必须进一步清楚认知的问题。在当今时代,在许多人那里,它也许只是一个常识,而在有的人那里也许还是尚未解决的重大难题。在全面推进依法治国而又面临种种困难的当下,全社会更需要对其有一个重新认识、深刻把握和不懈坚守。