一种基于曲率和B样条的矿区装载车辆连续路径规划方法

矿区装载车辆的任务是从进入点到装载点进行装载,然后离开矿区。在进入装载点前,车辆要在回转点改变行进方向,以便倒车进入装载点。针对装载车辆的任务特点,本文提出了一种基于曲率和B样条的路径规划方法。首先,基于车辆运动模型设计了A*算法的成本函数,获得了与车辆转弯半径相关的离散路径。为了进一步获得装载车辆的连续路径,又提出了改进的B样条插值法,使得连续路径两端切线符合车辆起始点和终点的位姿。随后,基于模拟退火算法,获得了车辆的回转点,使得车辆可以在进入装载点前改变前进方向。仿真结果表明,所提出的连续路径规划方法能够保证生成曲率连续的装载车辆路径,并保证路径两端符合车辆在起始点和终点的位姿,为矿区装载车辆的自动驾驶技术提供了基础。

基于B样条与鲸鱼优化算法的机械臂轨迹规划

为了提高机械臂的工作效率,构建一种基于B样条与鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的机械臂时间最优轨迹规划方法.用蒙特卡罗法描绘机械臂的工作空间,用B样条对给出的路径点进行插值处理,根据机械臂各个关节的性能,引入角速度与角加速度约束,同时加入边界条件.在构建时间最优的目标函数后,利用引入惯性权重值的WOA对机械臂运行时间进行优化.用Matlab进行仿真验证,结果表明构建的算法在时间优化方面效果好于传统的5次多项式方法,并且角速度与角加速度曲线连续平滑,验证了算法的有效性和可行性.

基于B^(*)-树的连续微流控生物芯片流层物理设计方法

作为连续微流控生物芯片设计中的关键步骤,流层物理设计是一个复杂的多目标优化问题,传统方法通常将其分为布局和布线2个阶段。为弥补这2个阶段之间的交互不足,提出了一种基于B^(*)-树的流层物理设计方法,以提高解的质量和求解效率。在布局阶段,采用Memetic算法更高效地搜索解空间。在布线阶段,使用考虑通道顺序的基于协商的算法,同时将布线信息反馈给布局阶段,以调整布局并减少拥挤区域和通道交叉。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法在芯片面积、通道总长度以及通道交叉数量等方面取得了更优的效果。

基于五次B样条的工业机器人轨迹优化

为提高工业机器人的工作效率,提出一种以时间最优为目标的轨迹优化方法,在5次B样条曲线轨迹规划原理的基础上,引入遗传算法对轨迹进行优化。针对工作时间建立适应度函数,并通过选择交叉概率和变异概率操作产生新的轨迹解,与未被淘汰的父代组成新的种群,经过迭代求得运行时间最优的期望解。利用MATLAB软件对这一方法进行仿真,结果表明,经分析遗传算法优化后,轨迹运行时间明显减少,且具有良好的轨迹效果。

基于BD-RRT算法的动态路径规划研究

针对Bi-RRT算法规划路径不平滑、路径生成冗余、规划时间长和动态环境不适用等问题,展开了基于BD-RRT(bidirectional-dynamic-RRT)算法的动态路径规划研究,以解决实际场景中障碍物变化时的避障问题。在路径生长方面,提出动态步长增长策略提高对障碍物附近点的采样精度,减少采样点以增强算法的探索能力;在环境发生改变时,引入动态RRT算法,可以修剪首次规划路径中有碰撞的节点,在无碰撞的节点的基础上继续重规划;采取B样条曲线平滑生成的路径以达到减少能耗的目的。仿真结果表明,在静态环境中,BD-RRT算法较其它传统算法能生成更简短有效的路径,路径规划的时间更短,生成的路径更加平滑,且平均路径规划长度与时间分别为Bi-RRT算法的21.1%和95.3%,证明了改进的有效性;在动态环境中,BD-RRT算法的平均重规划时间和路径长度都短于Extended-RRT,仅为该算法的5.2%和95.8%,有着更好的动态环境实用性。

基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化

实现采煤机智能化调高,关键是解决煤岩界面识别问题、截割路径优化问题及采煤机调高控制问题。即使煤岩界面被精确识别,受到实际工作中顶底板的平整性和液压支架的推移滑溜等要求的限制,采煤机滚筒无法完全跟随煤岩界面曲线,因此需要基于煤岩界面识别结果,对起伏变化的煤岩界面曲线进行截割路径优化,得到采煤机调高控制的目标轨迹。滚筒截割路径优化是基于煤岩界面估计曲线,在采煤工艺、煤质要求和设备的适应能力等限制条件的约束下,得到使回采最大化的平滑轨迹。针对上述采煤机截割路径约束优化问题,提出一种基于B样条曲线拟合和蜉蝣算法的采煤机截割路径约束优化方法。为了提高截割路径优化效果和降低计算复杂度,以B样条曲线节点系数作为设计变量,构建一种新型截割路径优化目标函数;考虑采煤机截割工艺、煤质要求等限制,使用多段赋值罚函数法处理约束,根据约束的不满足程度动态改变罚函数系数值,避免优化陷入局部最值和约束不能起到实际作用;为了进一步提高优化效果和收敛速度,使用修正蜉蝣算法寻找最优截割路径。最后,考虑实际煤岩界面中褶皱、陷落柱、断层等典型地质构造,进行仿真研究,结果表明,所提方法能在满足实际约束下快速得到平滑的截割优化路径,实时性好、适用性高。

基于B/S结构的异构数据库加密算法仿真

在处理用户与权限中心的密钥时,传统加密方法存在对应层次不均和异构数据库加密时间长等问题。对此,文章提出了一种基于B/S结构的异构数据库加密算法,首先对比了C/S与B/S结构的优缺点;其次构建了基于B/S结构的异构数据库加密体系框架。该框架包括1套全面的密钥管理机制,用于生成各级权限管理中心的密钥,以及用户在对应权限中心的密钥与用户主密钥。通过使用访问策略树对服务器端的明文数据进行加密,该算法可将需要保护的数据转换为密文形式。仿真结果显示,该算法不仅能有效完成异构数据库加密,达到保护数据库安全的目标,且响应时间相比传统方法有显著提升。

B样条技术与遗传算法融合的全局路径规划

针对机器人在复杂障碍物环境下的路径规划问题,提出B样条技术与遗传算法融合的路径规划方法.设计基于多目标A^(*)算法生成路径型值点以及反求控制点的策略,产生优质初始种群以增加种群多样性,提高算法早期的收敛速度;融合路径的连续性、安全性和最短性等因素设计新型适应度函数,计算每条路径的适应度;引入自适应策略调整交叉、变异算子以增加个体的多样性,避免早熟收敛至局部最优解.基于MATLAB对所提算法进行仿真实验.在复杂静态环境下的实验结果表明,与GABE算法、IPSO-SP算法生成的路径比较,所提算法生成的机器人行驶路径在长度上平均减少8.22%和2.15%,在早熟率上平均减少88.31%和77.08%,且路径具有二阶连续可导(即C~2连续),提升了机器人的行驶稳定性.结合机器人操作平台,通过导航实验验证了所提算法能在实际环境中完成路径规划.

基于观测数据的地表太阳形状B-样条函数模型

描述地面上接收太阳辐射能分布的函数被称为地表太阳形状模型。它对塔式光热太阳能发电中接收器上辐射能密度分布的精确仿真至关重要。光晕辐射能占太阳辐射总能量的百分比,也被称为光晕辐射能占比(CircumSolar Ratio,CSR),它是地表太阳形状模型中的一个重要参数。目前,常用的地表太阳形状模型普遍存在精度不高、计算所得CSR无法与输入CSR对齐、辐射能分布不连续、模型函数不能解析积分等不足。针对这些问题,文中提出了基于观测数据拟合的地表太阳形状张量积B-样条函数模型。首先,对两个观测数据集进行数据清洗、去噪、归一化、分组平均和拼接,得到具有不同CSR值、随入射角度偏移θ变化的84组太阳辐射能扫描剖面数据;其次,选择变化最剧烈的CSR为0.005这组数据,以θ为自变量,进行带约束的B-样条函数拟合(二次规划问题),拟合过程中,通过差分进化算法优化节点向量,并通过实验确定最优控制系数的数量;然后,采用上述节点向量、控制系数数量,以相同的方式拟合其他CSR值的83组数据;最后,将所得84个单变量B-样条函数模型作为输入,以CSR为自变量对其控制系数进行拟合,并类似地确定节点向量和控制系数数目,最终得到以CSR和θ为自变量、具有12×15个控制系数的张量积B-样条函数模型,即地表太阳形状模型。与已有模型相比,该B-样条函数模型是一个C2光滑的模型,具有CSR对齐、拟合精度高和辐射能分布可解析积分的优点。

麻雀算法改进BP神经网络的4D航迹预测

提出基于麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)优化BP(back propagation)神经网络的改进算法(SSA-BP)进行4D航迹预测,在一定程度上改进了单靠神经网络预测航迹的精度。首先利用麻雀算法计算寻找全局最优解,提高初始解质量,增强算法的全局搜索能力。其次,将最优解作为BP神经网络输入层,进行权值和阈值更新,优化了BP网络神经的自学习和自适应能力。通过ADS-B(automatic dependent surveillance-broadcast)数据插值后形成航空器4D航迹并作为麻雀算法输入变量进行SSA-BP模型的4D航迹预测。最后将SSA-BP算法模型、单纯BP网络模型的预测结果与航空器真实航迹进行比较。实验得出,在规定时间序列内,SSA-BP算法模型的经度、纬度和高度的三种误差比单纯BP神经网络模型更小,能够实现高精度的4D航迹预测。

融合改进斜四邻域A^(*)与三次B样条曲线的路径规划算法

针对传统A^(*)算法八邻域搜索路径节点多导致搜索及规划路径速度慢的问题,提出1种融合改进斜四邻域A^(*)与三次B样条曲线的路径规划算法。在传统八邻域搜索启发下,删除原本上下左右4个方向上的搜索路径,保留右上、右下、左上及左下4个方向的搜索路径,使算法在搜索时速度更快,搜索路径节点数更少;引入三次B样条曲线,优化路径上的尖锐拐点,使路径更平滑。采用提出的算法与其他2种算法在3种不同分辨率及不同障碍率的地图上进行实验验证。结果表明:相比于传统A^(*)算法,改进斜四邻域A^(*)算法的搜索时间缩短83.4%,路径节点数减少89.7%;引入的三次B样条曲线使斜四邻域A^(*)算法规划出的路径更平滑,提出的算法可极大提高路径搜索及规划的有效性。

B样条过渡的二维柱塞泵空间凸轮轨道机构运动特性多目标优化

空间凸轮机构作为二维柱塞泵实现二维运动的关键机构,其从动件运动特性决定了二维柱塞泵的工作特性。以5次B样条曲线作为无停歇运动规律的过渡曲线,建立其数学模型,使用多目标遗传算法以最大无因次速度和加速度作为优化目标对运动规律进行多目标优化,获得Pareto解集。优化实例结果表明,5次B样条曲线作为无停歇运动规律的过渡段,可以构造出高阶连续且可调的无停歇运动规律,多目标遗传算法可实现对B样条过渡段的多目标优化,获得凸轮综合性能良好的运动规律。

矿井救援机器人的B样条-APF-BRRT路径规划方法

针对矿井非结构化、形状狭长的地形结构以及传统BRRT算法规划路径曲折、转折点较多等路径质量较差问题,提出一种基于B样条-APF-BRRT算法的矿井救援机器人路径规划方法。首先根据BRRT路径中产生的目标点和矿井环境中障碍物信息,引入APF目标引力的思想,构建人工势场;然后利用Douglas-Peuker算法进行分线段处理,重新提取关键节点;最后使用B样条函数进行光滑拟合获得路径,减少了APF-BRRT算法所得路径的转折点和长度。对B样条-APF-BRRT算法进行实验,结果表明改进算法所获路径转折点和长度都明显优于BRRT算法,在矿井狭窄巷道中,相对于BRRT算法,B样条-APF-BRRT方法产生的路径更加平滑,转折次数减少到9次,路径长度减少了7.73%。

基于DE算法和NURBS曲线的ICP-AES光谱基线校正方法研究

电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)分析法是一种常用的溶液元素浓度分析方法,但在ICP-AES测量过程中,由于温度漂移、杂散光和仪器暗电流等原因,光谱往往会存在一定程度的基线漂移,导致元素光谱强度值的测量结果存在误差,进而影响元素浓度的定量分析结果,因此基线校正是ICP-AES分析法中的必要环节之一。对传统光谱基线校正方法进行简要分析,在此基础上设计了一种基于非均匀B样条曲线和差分进化算法的ICP-AES光谱基线漂移校正方法;首先验证了光谱信号中噪声的概率密度分布服从高斯分布,然后对原始光谱进行预处理,通过高斯滤波对光谱信号去噪;然后以光谱基线校正过程中极小值序列的标准偏差作为评价指标,以非均匀B样条曲线作为基线模型,以曲线的控制点序列C和内接点序列T作为评价函数特征参数,建立ICP-AES光谱基线校正评价函数,将光谱基线校正问题转换为求解评价函数特征参数全局最优解的问题;最后简要介绍了差分进化算法的流程,通过差分进化算法求解使得评价函数取得最小值时的特征参数的全局最优解,即非均匀B样条曲线的控制点序列C与内接点序列T的取值,并以此拟合相应的非均匀B样条曲线作为光谱基线,实现对ICP-AES光谱的基线校正。利用一组实测的ICP-AES光谱数据对本文提出的基线漂移校正方法进行验证,实验结果表明,提出的基于差分进化算法和非均匀B样条曲线的ICP-AES光谱基线校正方法能够准确地计算出非均匀B样条曲线的控制点序列C与内接点序列T,并拟合出理想的光谱基线,从而实现ICP-AES光谱的基线校正,该方法能够克服非均匀B样条曲线在光谱基线校正领域应用的局限性,为后续的元素含量定量分析提供了技术基础。

基于三次B样条曲线与动态窗口算法的桁杆轨迹规划

针对当前中国南极磷虾(Euphausia superba)捕捞自动化水平较低、人工观察探渔仪图像确定捕捞深度易产生误差等问题,提出一种基于南极磷虾声呐设备元数据的动力桁杆轨迹规划方法。首先解析水声学仪器EK80科学回声探测仪传回的数据,得到磷虾在不同深度下的目标强度,用统计学方法确定磷虾在该深度下的资源量,以此得到每个水平距离(X)对应的磷虾最密集的深度(Y),再利用三次B样条曲线和动态窗口算法分别进行全局和局部路径规划,规划路线通过这些磷虾最密集的深度。结果显示,规划路径全长1054 m,总用时614 s,动态窗口算法跟踪的最大偏离距离仅为3.3 m,小于预计的最大偏移距离(5 m)。所提出的方法具有以下优点:1)有效避免人工判断资源量深度产生误差而对捕捞量造成影响,提高捕捞效率;2)实现自动规划捕捞效益最佳的桁杆前进路线。

基于B样条算法的智能车辆局部避障路径规划

为保证智能车辆合理局部避障,基于B样条算法对局部避障路径规划问题进行了研究。通过建立纵向模型确定防撞约束条件,并结合车辆动力学约束、TTC碰撞时间等条件对传统B样条算法进行改进,进而得到控制点位置,规划出不同工况下的避障路径。运用CarSim与Matlab建立联合仿真平台,对规划路径进行仿真验证,结果表明规划路径安全平滑,能够有效躲避障碍物,满足横向稳定要求。

B样条曲面三维扩展目标跟踪算法

在目标跟踪中,三维扩展目标跟踪的实现通常需要多角度的大量量测数据,单传感器所获得的量测无论是从数量还是完整性上来说,都不能良好地满足三维形状估计的要求。针对低量测率下现有的三维扩展目标跟踪算法形状跟踪效果差的问题,提出了一种基于B样条曲面的泊松多伯努利混合滤波算法。首先,利用小波聚类对多传感器获得的三维空间量测数据进行处理,得到量测簇,在提取有效信息的同时保证算法的效率;然后,对量测簇进行划分,获得控制矩阵,控制矩阵基于B样条的控制点原理实现,因此能够表征复杂三维形状的参数,利用控制矩阵与B样条曲面拟合获得三维扩展目标的形状;最后,将B样条融入泊松多伯努利混合滤波器,扩展到三维目标跟踪,预测和更新扩展目标运动状态和形状参数。经仿真实验和真实点云数据集的验证,所提算法能够对三维扩展目标的运动状态和扩展形状实现良好的跟踪效果,且能够实现不规则三维形状的估计。

基于改进PF算法的ADS-B风场反演

将装载自动相关监视广播(ADS-B)机载端的民航飞机视作传感器,利用ADS-B下行数据实施风场反演是近年来新颖的风场探测手段之一。现有的反演算法在飞机小角度转弯情况下存在精度不高的问题,大面积空间风场重建也对风场探测提出了新的挑战。针对上述问题,利用数据的几何结构和Kullback-Leibler Divergence(KLD)采样对粒子滤波(Particle Filter,PF)算法进行改进,该算法通过结合ADS-B数据对航线上的固定位置不同高度层上风矢量进行反演,构造垂直风廓线,并与欧洲中期天气预报中心气象数据作对比,验证了算法的可行性与准确性;最后,利用气象粒子(Meteo-Particle,MP)模型对航线外大面积的风矢量进行估计。实验结果表明,该方法能够反映真实的风场。

基于PIA的非均匀三次B样条曲线Hermite插值

提出基于渐进迭代逼近(Progressive Iteration Approximation,PIA)的非均匀三次B样条曲线Hermite插值算法.首先,以给定数据点作为初始控制顶点,采用累加弦长法得到节点序列,通过构造误差向量更新控制顶点,迭代生成插值数据点的非均匀三次B样条曲线.当需要同时插值数据点和单位切向时,在每个节点区间上插入一个节点;当需要同时插值数据点、单位切向和曲率向量时,在每个节点区间上插入两个节点;更新初始控制顶点,进而迭代得到插值B样条曲线.理论分析表明算法是收敛的.数值算例结果说明,与均匀三次B样条曲线插值算法相比,当相邻数据点间距离变化程度越大时,该算法的收敛速度越快,在相同误差条件下迭代次数更少.

基于B/S架构的勤工助学系统设计与实现

勤工助学是高校学生资助工作的重要组成部分,是提高学生综合素质和资助家庭经济困难学生的有效途径,是实现全程育人、方位育人的有效平台。将信息技术运用到高校学生勤工助学管理中,不仅能够有效提高管理效率,降低人工成本,还可以更加高效地解决贫困生与岗位匹配的问题。因此,文章运用B/S架构模式,结合SSM框架、jsp技术、MySQL数据库和Tomcat服务器,设计并实现了勤工助学系统。并且根据每一个学生需求,使用协同过滤算法,进行个性化岗位推荐,提高岗位的匹配度。