基于近端策略优化的两栖无人平台路径规划算法研究

为解决水陆两栖无人平台在复杂环境中的路径规划问题,针对传统方法难以应对动态障碍物和多变环境的局限性,提出了一种基于近端策略优化(PPO)的路径规划算法,包含四种感知信息输入方案以及速度强化奖励函数,适应动态和静态环境.该算法通过批次函数正则化、策略熵引入和自适应裁剪因子,显著提升了算法的收敛速度和稳定性.研究中采用了ROS仿真平台,结合Flatland物理引擎和PedSim插件,模拟了包含动态障碍物的多种复杂场景.实验结果表明,采用BEV+V状态空间输入结构和离散动作空间的两栖无人平台,在路径规划中展现出高成功率和低超时率,优于传统方法和其他方案.仿真和对比实验显示采用鸟瞰图与速度组合的状态空间数据结构配合速度强化奖励函数算法提高了性能,收敛速度提高25.58%,路径规划成功率提升25.54%,超时率下降13.73%.

重庆市中心城区儿童友好城市规划路径研究

在全国推行儿童友好城市和社区创建的背景下,重庆市积极探索具有地域特色的儿童友好城市规划。文章结合国内外儿童友好城市和社区的研究基础和建设经验,以社区规划师和高校研究者的双重身份介入,从服务空间、活动空间、出行空间三个方面,针对重庆市中心城区提出儿童友好城市和社区的规划指引,并依托三级规划指引要求,为科学有序推进儿童友好相关工作提供参考路径。

多障碍环境下巡检机器人路径规划优化研究

针对大规模、密集的障碍物分布,高效地搜索最佳路径是一个挑战,为规划出更短的巡检路线,并实现多障碍环境下的灵活避障,文中提出一种多障碍环境下巡检机器人路径规划优化方法。使用二维矩阵构建巡检环境模型,应用D*算法在巡检环境模型中进行巡检机器人路径规划,并将传统D*算法中的扩展步长方式改变为自适应扩展步长,使机器人在面积较大的巡检场地能够更快地完成巡检;将代价函数由欧氏距离替换为切比雪夫诺距离和曼哈顿距离融合的代价函数,并引入了平滑度函数优化线路规划结果,使规划的路径更为平滑,在遇到由于多种原因产生的新障碍物时可以重新规划路径。通过实验结果可知,无论是静态地图还是动态地图,该方法均可以快速准确地规划出一条最佳路线,并且在多种环境中应用该方法能够高效获取路径规划结果。

基于长/短视距多模型自适应交互的高速无人车避障规划研究

在低附着、高速紧急避障工况下无人驾驶车辆需要充分考虑到路径规划效率和车辆动力学特性,以保障规划的路径满足车辆高速行驶跟踪精度要求.文中针对无人车紧急避障中路径规划与跟踪控制之间存在的耦合干预问题,提出一种基于长/短视距多层融合的高速紧急避障局部路径规划算法.根据不同风险值障碍物分布的密集程度细化障碍物的风险值,分别设计了可跨/绕障碍物群的风险势场和环境风险状态采样空间,从而构建一种基于偏向性采样的长视距局部路径规划算法.提出了一种基于交互式多模型预测控制的短视距局部路径重规划,建立模型概率实时在线更新规则,实现了极限工况下车辆快速行驶的局部路径规划,同时满足计算实时性、避障安全性和跟踪稳定性的路径规划设计需求.仿真试验验证了所提多层融合局部路径规划方法的有效性和优越性.

具有避障功能的农机自动作业全覆盖路径规划方法

针对不同尺寸和类型障碍物条件下的农机车辆自动作业全覆盖路径规划问题,提出了静态全覆盖路径规划方法和路径优化方案。根据矩形田块信息、障碍物信息、农机最小转弯半径和机具宽度,自动选定作业方向、作业行距、地头转弯区域和转弯模式等参数;根据障碍物形状、高覆盖率高作业路径比的需求,对算法进行优化调整,以达到更好的作业效果。软件仿真测试结果表明:对有小矩形障碍物的田块,改进后的算法覆盖率提升了0.11%,重复率降低了0.71%;对大矩形障碍物的田块,两种分区路径的覆盖率分别为89.24%和98.08%,重复率分别为3.53%和2.84%。研究结果表明:算法提高了田块的利用率,降低了作业成本,能够有效避开大小障碍物,同时满足高覆盖率和低重复率的田间作业要求。

基于能耗优化的四旋翼无人机航迹规划:分段式高斯伪谱法

在四旋翼无人机航迹规划中引入能耗优化策略以延长其飞行时间,能够显著提升其实用性和经济性。为此,提出了一种基于分段式高斯伪谱法的能耗最优航迹规划算法。首先,构建了四旋翼无人机运动学-能耗综合模型,能定量描述无人机运动学及能耗间耦合关系;其次,基于此模型,将考虑能耗优化的航迹规划问题转化为带约束的连续时间优化问题;最后,设计了分段式高斯伪谱法求解出优化航迹,其中通过滑动选取优化子区间的方法,在航点数量较多的复杂飞行任务中有效缩短了计算时间,同时提升了轨迹的平滑性和航点跟踪准确性。仿真和实验结果表明,与传统定航点飞行相比,所提算法能大幅降低飞行能耗,与常用优化算法相比,所提算法在保证能耗优化效果的同时,所需计算时间更短,航点跟踪精度更高。

基于改进APF-QRRT^(*)策略的移动机器人路径规划

针对Q-RRT^(*)算法在路径规划过程中无法兼顾可达性和安全性的问题,提出一种改进APF-QRRT^(*)(IAPF-QRRT^(*))路径规划策略。IAPF-QRRT^(*)策略通过Q-RRT^(*)算法获得一组连接起点到终点的离散关键路径点,较传统的快速搜索随机树(RRT^(*))算法具备更好的初始解和更快的收敛速度。改进传统人工势场(APF)方法获得一种新的无势正交向量场,在一定条件下使整体排斥向量场与吸引向量场正交,并将其作用于关键路径点,从而提高路径的安全性。将IAPF-QRRT^(*)策略与其他算法比较,通过数值模拟实验证明了所提策略的有效性。

多无人机协同规划研究综述

无人机在各行各业中发挥重要作用,多无人机之间的合作已成为研究热点。针对任务分配与路径规划两个核心问题,整理和分析了多无人机协同规划两个关键问题之间的复杂性,以及子问题间的信息耦合因素,并重点探讨了解耦策略;从数学模型方面对多无人机协同规划问题的通用模型进行描述,整理归纳出常见环境建模方法和多目标优化求解的约束条件;综述了基于集中式控制和分布式控制的任务规划方法,以及启发式算法在多无人机协同规划中的应用和研究进展,并重点介绍了多无人机协同规划问题面临实时性要求下的协同规划方法;结合典型研究,讨论了多无人机协同规划问题的未来研究方法与挑战,展望多无人机协同规划的发展。

元启发式算法在植保无人机路径规划中的研究进展

随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法往往难以得到理想的结果,而元启发式算法则因其高效率成为解决该类优化问题的有效手段。为此,首先介绍了农业航空中的路径规划,随后总结出了植保无人机路径规划的关键要素,并使用更为合理的分类方式进行归纳;其次,从算法层面对相关研究所采用的元启发式算法进行分类和梳理,并阐述了其在实际应用中的现状,且根据提出的分类方法和研究特点,全面地归纳了当前的研究成果;最后,针对目前植保无人机路径规划研究存在的问题提出了几条可行的发展思路。

适变与应变:“十五五”时期人口发展规划的新格局、新挑战及其实践路径

“十五五”时期是中国基本实现社会主义现代化承上启下的关键时期,同时也是人口发展深度转型的重要节点。“十五五”人口发展规划的制定必须准确识别人口规模、结构、素质、分布等要素呈现的趋势性变化,及时把握当前人口发展的潜在机遇和堵点难点,根据人口发展新格局适时调整应变思路,不断推进人口自身均衡发展,以及人口与经济社会、资源环境的协调发展。从长远来看,人口发展规划的制定还需要纵向锚定人口高质量发展的战略目标,形成应对未来人口发展新变化的超前预案。

基于改进人工势场法的避障路径规划研究

传统的人工势场法(APF)在路径规划领域因其简单性和高效性而被广泛采用,然而,这种方法往往会遇到局部最小值的问题,并且在动态环境中的适应性有限。为了解决这些问题,文中提出一种基于模拟退火算法(SA)改进的人工势场法。该改进方法结合人工势场法的实时避障能力和模拟退火法的全局优化特性,在所提出的改进方法中,通过在局部极小值附近添加随机目标点,使用模拟退火算法进行优化,从而有助于跳出局部最小值,并逐渐逼近全局最优或近似最优解。通过一系列的仿真实验表明,与传统人工势场法相比,基于模拟退火法的改进方法能够显著减少陷入局部最小值的情况,并在多种动态场景中表现出更强的鲁棒性和更优的路径规划效果。此外,该方法还展现了良好的实时性和适应性,能够满足车辆在复杂动态环境中进行避障和路径规划的需求。

日本三大都市圈整备规划的特征分析及启示

日本自1950年《首都建设法》颁布以来,在都市圈整备方面积累了一定经验。从日本大都市圈广域地方规划相关法律入手,分析并整理了与广域地方规划相关联的《国土形成规划法》和三大都市圈整备法等法律构成及内容。针对三大都市圈的广域地方规划和整备规划等展开研究,从规划编制、规划实施等方面分析比较其构成及主要内容,同时阐述三大都市圈“广域联合机制”特点。最后,基于日本大都市圈建设经验,结合中国都市圈发展现状,得到规划立法、广域地方规划制定、用地划分指导和管理机制协调等方面的启示,以期为中国都市圈的立法、整备规划工作实施提供启示及参考。

基于碳排放核算范围视角下城市社区实现绿色繁荣的规划策略行动

社区作为现代城市管理和社会生活的重要基础单元,是碳排放的重点也是低碳发展的重要载体。在梳理“绿色繁荣”社区的目标与内涵基础上,结合相关技术标准与理论实践,以碳排放核算的视角进行切入,将国际碳排放核算标准中的“范围”概念应用到社区层面,建立社区碳排放的范围分类,识别社区减碳的关键维度,并提出实现绿色繁荣社区的规划设计策略与具体行动,研究结果可为城市、区域乃至国家实现低碳高质量发展目标提供经验借鉴。

大邻域多约束无人机数据收集路径规划

在公网受限的应急环境中,利用无人机辅助物联网能促进传感数据的及时传递。当考虑无线通信距离时,无人机作为移动收集器在有限续航时间内收集尽可能多的传感数据的路径规划可建模为足够近定向问题(CEOP)。现有求解CEOP的算法是逐个计算目标节点的访问顺序及其邻域内的采集点,这在节点邻域较大并覆盖周围多个节点时效率低下,这些方法也没有考虑数据传输时间和无人机遥控距离等约束。为此,建立了大邻域多约束无人机数据收集路径规划的数学模型,提出了基于贪婪随机自适应搜索过程(GRASP)的GRASP-LN算法进行求解。该算法不重复计算重合的采集点,而是维护路径每个航点采集的节点集合,无人机在每个航点悬停一段时间以收集集合内节点的数据。公开的CEOP数据集的实验结果表明,GRASP-LN比GSOA、VNS和GRASP_(opt)具有更好的求解质量和更短的计算时间。与基线算法GRASP_(opt)相比,GRASP-LN的路径奖励平均提高了5.86%,最大提高了14.91%,执行时间平均减少了69%,特别在节点邻域平均覆盖4.67个以上节点时,GRASP-LN的路径奖励和稳定性均优于GRASP_(opt)。考虑数据传输时间和无人机遥控距离约束的实验验证了GRASP-LN算法对考虑这些约束的无人机数据收集路径规划问题的有效性。

基于全过程管控要求下的水利规划实施评估思路与对策

水利规划实施评估是强化水利规划实施管理的一项重要手段,对掌控规划实施进展、提升规划实施效果、完善保障政策方案等方面起到重要作用。水利规划实施评估目前存在方法有待完善、机制尚不健全等问题,亟需加强水利规划全过程管理,系统强化水利规划实施评估工作。在深入分析水利规划实施评估必要性和紧迫性的基础上,按照新阶段水利高质量发展要求,立足规划全过程管控,提出了水利规划实施评估总体思路、工作重点、流程方式、制度要求,为进一步规范水利规划实施评估、推动水利规划全生命周期管理提供了技术参考。

改进Informed-RRT^(*)算法的移动机器人路径规划

针对Informed-RRT^(*)算法初始路径形成缓慢、失败率高及路径质量差的问题,提出基于人工势场法的选点策略。首先,筛选出优质采样点,同时,引入双向直连的贪心策略和动态步长策略,快速获得初始路径并尽快进入遍历寻优阶段;其次,通过新的采样策略及评价函数,保证规划路径更优;最后,对路径优化处理,所得路径更适合移动机器人的行驶。仿真实验结果表明,改进算法相比于Informed-RRT^(*)算法性能更优,其中,改进算法在不同环境中的成功率均为100%,同时也证明了在限定采样次数下改进算法的收敛速度、路径质量均优于原算法。

空间规划体系下城乡历史遗产保护策略研究

在国土空间规划体系建立背景下,以空间规划体系中编制审批体系、实施监督体系、法规政策体系、技术标准体系四大基本体系为切入点,提出城乡历史遗产保护优化策略。在编制审批体系中,从总体规划、专项规划、详细规划三个方面融入遗产保护理念;在实施监督体系中,构建网络化传导、多维协同治理格局;在法规政策体系中,从国家立法、地方立法、政策配套三层面提供遗产保护支持;在技术标准体系中,从技术设计标准、技术导则、上图及图库标准三个方向完善技术标准内容。探索体系中规划与保护相融策略,以期为现阶段城乡历史遗产保护策略优化提供参考。

基于改进卷积神经网络的机器人避障路径规划

由于机器人在运动过程中,无法及时更新机器人位置方向和坐标,使得目标不是全局最小点,导致机器人无法有效避障。为此,提出了基于改进卷积神经网络的机器人避障路径规划方法。使用基于改进卷积神经网络的双线性内插方法,计算目标点坐标。通过动态窗口法评估函数,计算扩展距离。构建极大值损失函数,通过递减学习,使类别内的特征聚合度和类别间差异性达到最大。通过机器人在环境中的运动来估计机器人位置,计算机器人的平移速度、角速度,并更新机器人位置方向和坐标。构建改进后排斥函数,计算神经元中心点到目标神经元中心点的距离,规划避障路径。实验结果表明,该方法能够避过全部障碍物,且规划的起始点和目标点之间距离与实际距离一致。

都市圈蓝绿空间与保护地的规划管控

实际上,都市圈是一个起源于美国城市经济地理学概念,一般以一个或两个超特大城市作为地区经济核心,借助现代化交通工具、综合运输网和高度发达信息网络,让城市个体间发生内在联系,构成相对完整的城市“集合体”。2021年国家首次写入五年发展规划(“十四五”规划),在2035年远景目标纲要中强调,要以高质量发展为核心,发展壮大都市圈,科学规划布局城市绿环绿廊绿楔,增加绿化节点和公共开放空间。2024年4月1日,自然资源部发布的《都市圈国土空间规划编制规程》指出,蓝绿空间网络与生态保护修复等是规划编制的要点之一。

一种基于物联网动态调度的电梯智慧维保救援路径规划系统研究

针对我国当前电梯维保和救援调度现状进行了分析,并结合国内外相关领域的研究成果,发现现有电梯维保和救援调度技术普遍存在依赖人工判断、缺乏物联网等信息化技术的支撑等问题,难以满足大规模、多样化的维保和救援需求。基于此,开展了基于物联网动态调度的电梯智慧维保救援路径规划系统的研究设计。设计了基于物联网动态调度的电梯智慧维保救援路径规划方法,通过获取故障点的位置信息、维保人员的实时位置、日定额工作时长等数据,并调用Web Service API来实现日常维保路径的规划;设计了电梯智慧维保路径更新模型,可以根据维保人员的实时工况变更维保路径规划,确保各项维保任务能够灵活、高效且高质量地完成;设计了纳入突发应急救援任务的维保路径规划模型,以突发应急或救援任务为起始点,合理调度相关维保人员,确保及时的故障救援响应。该系统可实现维保和救援路径的合理分配和智慧优化,为电梯的安全监管和智慧运维提供有力的技术支撑。