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量子de Rham复形
1
作者
简润强
《中山大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期145-147,150,共4页
量子de Rham复形首先由Woronowicz所构造并进行研究,它是李群上de Rham复形的量子化,是非交换微分几何中主要研究对象之一。研究了量子de Rham上同调的余模结构和相应性质,并发现了量子de Rham双复形的一个消没定理。
关键词
量子de
rham上同调
余模代数
消没定理
下载PDF
职称材料
非结构化环境中基于拓扑约束的地面无人驾驶路径规划算法
被引量:
2
2
作者
刘东升
王俊生
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期3103-3114,共12页
针对非结构化环境地面无人驾驶路径规划过程中路径避障以及多车路径冲突的难题,通过同调以及de Rham上同调对环境中障碍物拓扑信息的精确描述,提出一种拓扑约束下基于A*算法且用时更短的路径规划算法.该算法可实现非结构化环境中多无人...
针对非结构化环境地面无人驾驶路径规划过程中路径避障以及多车路径冲突的难题,通过同调以及de Rham上同调对环境中障碍物拓扑信息的精确描述,提出一种拓扑约束下基于A*算法且用时更短的路径规划算法.该算法可实现非结构化环境中多无人车全局路径的拓扑分类,从而为多车的协同规划提供一种新的研究思路.此外,结合C-空间动态广义Voronoi图(GVD)的路径拓扑分离特性,提出一种拓扑约束下可用于多无人车全局路径规划的高效算法-–C-空间-GVD-h_(S)增广A*算法.最后,通过Gazebo仿真平台模拟的具有多障碍物以及狭窄区域的非结构化环境,验证所提出方法的有效性以及与现有方法相比的优越性.
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关键词
路径规划
de
rham上同调
拓扑约束
广义Voronoi图
C-空间-GVD-hS增广A*算法
原文传递
题名
量子de Rham复形
1
作者
简润强
机构
中山大学数学系
出处
《中山大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期145-147,150,共4页
基金
中山大学中法数学合作基金资助项目(34000-3275100)
青年教师起步计划资助项目(34000-3171917)
文摘
量子de Rham复形首先由Woronowicz所构造并进行研究,它是李群上de Rham复形的量子化,是非交换微分几何中主要研究对象之一。研究了量子de Rham上同调的余模结构和相应性质,并发现了量子de Rham双复形的一个消没定理。
关键词
量子de
rham上同调
余模代数
消没定理
Keywords
quantum de
rham
cohomology
comodule-algebra
vanishing theorem
分类号
O153.3 [理学—基础数学]
O154.2 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
非结构化环境中基于拓扑约束的地面无人驾驶路径规划算法
被引量:
2
2
作者
刘东升
王俊生
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期3103-3114,共12页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(N2124002-12)
国家重点研发计划项目(2020YFE0201100)
国家自然科学基金项目(61703429)。
文摘
针对非结构化环境地面无人驾驶路径规划过程中路径避障以及多车路径冲突的难题,通过同调以及de Rham上同调对环境中障碍物拓扑信息的精确描述,提出一种拓扑约束下基于A*算法且用时更短的路径规划算法.该算法可实现非结构化环境中多无人车全局路径的拓扑分类,从而为多车的协同规划提供一种新的研究思路.此外,结合C-空间动态广义Voronoi图(GVD)的路径拓扑分离特性,提出一种拓扑约束下可用于多无人车全局路径规划的高效算法-–C-空间-GVD-h_(S)增广A*算法.最后,通过Gazebo仿真平台模拟的具有多障碍物以及狭窄区域的非结构化环境,验证所提出方法的有效性以及与现有方法相比的优越性.
关键词
路径规划
de
rham上同调
拓扑约束
广义Voronoi图
C-空间-GVD-hS增广A*算法
Keywords
path planning
de
rham
cohomology
topological constraints
generalized Voronoi diagram
C-spaceGVD-h S augmented A*algorithm
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
量子de Rham复形
简润强
《中山大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
下载PDF
职称材料
2
非结构化环境中基于拓扑约束的地面无人驾驶路径规划算法
刘东升
王俊生
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
原文传递
已选择
0
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导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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