灌溉机器人全覆盖路径规划方法

灌溉机器人全覆盖行动的各个任务具有较为明显的空间并行性,随着全覆盖范围扩大,在对覆盖区域进行分解阶段,需要充分考虑将整个区域空间分解为哪些区域。但是,灌溉机器人受到视觉感知区域限制,准确匹配和衔接路块间最近端点的难度较大,导致局部路点的连通和线路衔接出现差错,难以有效全覆盖。为了有效解决这一问题,提出一种灌溉机器人全覆盖路径规划方法。通过快速搜索随机算法展开需要覆盖区域的边界检测,考虑视觉传感器的感知范围受限因素,采用灰度质心法展开区域视图边界提取,根据提取结果建立地图。在地图上建立线段序列,通过曼哈顿最小距离原则连接地图上的部分路径线段,形成多个弓形线路块。使用分治算法匹配和衔接各个弓形线路块间最近端点对,引入改进A*算法对全局以及局部路点的连通和线路衔接,实现灌溉机器人的全覆盖路径规划。实验结果表明:针对简单灌溉区域,该方法的路径重复率为0.041%,灌溉覆盖率为98.90%;针对复杂灌溉区域,该方法的路径重复率为0.017%,灌溉覆盖率为99.87%。这说明针对不同的灌溉环境,该方法均可以实现理想的路径规划,不仅可以最大限度地实现全覆盖,并有效地减少路径冗余程度,可以获取理想的灌溉机器人全覆盖路径规划方案。

大学生高质量充分就业的内涵、价值与实现路径研究

在全球经济版图重塑和国内经济结构优化升级的背景下,大学生就业日益成为公众讨论的热点。本研究在梳理文献的基础上,归纳大学生高质量充分就业的内涵及判定标准、困难与实现路径。上海作为国内外经济枢纽和具有国际影响力的大都市,其大学生就业情况不仅具有示范意义,也具有广泛的代表性。本研究以上海为例,深入探讨在当前经济环境下如何实现大学生的高质量充分就业,旨在加强大学生与就业市场之间的有效匹配,推动实现更高质量与更充分的就业,为政府科学决策和制定相关政策提供数据支持和理论基础。

塔里木盆地深层地下卤水全效开发利用新路径

随着油气开采向深层、超深层进发,伴生地下卤水的合理处理成为油气田安全高效绿色开发必须关注的重要的问题,其对油气田的稳定生产、经济效益和区域环境保护都有着重要的影响。为此,以塔里木盆地中国天然气主产区之一的KS气田为例,在分析深层地下卤水处理面临挑战的基础上,提出了“一水分治、深度处理、分治回用”的深层油气田地下卤水电解全效利用新路径,并对其效益进行了系统分析。研究结果表明:①KS气田地下卤水体量大、矿化度较高,具有进一步全效开发利用的价值,气田所处区域太阳能资源丰富但目前尚未被全效利用,基于地下卤水电解全效利用新思路,可实现“废水”“废电”的联合应用;②分离所得的淡水一部分可应用于生态农业、碳汇林业和荒漠化回灌,另一部分可用于回注处理,具有良好的环保效益;③分离所得的淡水和浓缩液,可进一步进行电解水制氢和浓缩液电解获取有价金属,可实现可观的经济效益。结论认为,地下卤水电解全效开发利用在KS气田成功应用后,可推广复制到具有类似条件的其他油气田,为实现资源绿色循环利用、促进降本增效和低碳排放提供了新的思路和办法,有助于油气田的科学效益全面开发。

基于虚拟力分析的全柔性共轴旋翼无人机路径跟踪方法

随着无人机作业工况复杂性的提升,对其控制精度提出了更高要求,需结合多种因素对无人机控制系统和结构特性进行建模并开展改进研究。该文章提出了基于虚拟力分析的全柔性共轴旋翼无人机路径跟踪方法:首先,基于旋翼柔性变形的受力形变模型构建全柔性共轴旋翼无人机动力学模型;然后,依据虚拟力分析方法制定虚拟力反馈控制律,并利用长短时记忆网络实现基于虚拟力反馈无人机路径跟踪;最后,开展模型特性分析及仿真实验,验证了所提方法在抵抗外界干扰方面具有有效性和鲁棒性。

民机外表面上部自主视觉检查中的降维路径规划研究

传统的民机外表面检查过程中,人工目视检查存在成本高、效率低、工作时间长等诸多不足,而带有机载视觉系统的机器人可以安全、快速、准确地检查民机外表面。本文提出一种用于民机外表面上部自主视觉检查的三维覆盖路径规划方法。通过对民机外表面上部进行初步点云获取,对机身、机翼区域切片,将三维点云映射到平面,然后进行二维覆盖路径的规划及三维空间的路径复原,快速生成优化的三维全覆盖检查路径。结果表明,该方法可以缩短三维覆盖路径规划的时间,较大程度地降低民机外表面上部自主视觉检查的成本,推动自动化检查民机表面技术的发展。

我国档案文化建设的时代使命、现实困境与路径探索

我国的档案工作具有鲜明的政治属性、人民属性,档案管理机构承担着传播社会主义意识形态、宣传党的创新理论、赓续红色血脉、传承中华优秀传统文化、弘扬社会主义核心价值观以及推进文明交流互鉴的重要使命。档案文化建设能够为档案事业高质量发展提供有力支撑。加强档案文化建设要从整体出发,全面考虑。要明确建设主体,优化档案资源,讲好档案故事,履行新的时代使命,以高质量的档案文化建设助力中国式现代化。

基于栅格法的农业机器人路径规划方法研究

智能农业机器人是无人农场实现机器完全替换人工劳动的重要一环,而路径规划是农业机器人的重要关键技术。为此,针对农田特殊作业环境及农艺要求,提出了农业机器人全局路径规划方法和局部最优规划方法。阐述了农田全覆盖路径规划思想,设计了基于神经元激励网络法的全覆盖路径规划方法和基于Dijkstra算法的局部最优路径规划方法。通过MatLab仿真试验验证路径规划方法的可行性,建立栅格地图,并随机设置障碍物信息模拟实际作业环境。研究结果表明:生物激励与神经元激励两种规划方法覆盖完成率均为100%,路径长度与转弯次数两者相差不大,但神经元激励法的路径重复率5.49%远远小于生物激励法的12.66%;基于神经元激励网络法的全覆盖路径规划方法比生物激励网络法的全覆盖路径规划方法重耕率更低,可实现农田地块大规模覆盖作业;基于Dijkstra算法的局部最优路径规划方法可针对不同复杂程度的障碍物地图实现自主最优路径规划。

服装企业全链路数字化转型路径

针对我国服装企业数字化转型过程中上游数字化设计开发能力不足、中游生产端数字基础薄弱、下游销售端用户体验价值创新不足等问题,设计端通过引入Style3D数字化设计模式,生产和销售端嵌入报喜鸟、SheIn 2家适应数字化转型的典型案例来探究中国服装企业数字化设计、生产、销售环节全链路转型路径,并进行梳理总结。结果表明:服装企业全链路数字化转型时,设计端可采用Style3D模式,整合数字资源、云端协同开发设计产品,提高设计采用率;生产端可借鉴服装品牌报喜鸟,搭建智能柔性化的定制平台;销售端可参考SheIn品牌,挖掘用户数据精准营销、提供完整的购物体验等。研究服装企业全链路数字化转型路径,可为服装品牌企业提供有效指导和借鉴,更好地推动服装产业可持续发展。

新时代公立医院全面从严治团工作路径研究

目的:调研公立医院团组织自身建设情况,探索新时代公立医院全面从严治团的工作路径。方法:采用问卷调查法,对北京市19所公立医院的1 435名团员和青年进行问卷调查。结果:团组织“第一议题”学习机制已基本落实到位,多数医院已成立青年理论学习小组并开展学习,但77.36%的团员和青年每周自主开展的理论学习时长<2小时;团委班子职数设置和书记、副书记配备基本规范,团支部设置大多数与党支部、科室设置有对应关系,团员和青年对团组织评价高,但只有15.79%的医院设置了除团委书记外的专职团干部;团组织能够对团员和青年经常开展纪法教育和提醒,但38.73%的团干部或团员没有接受过《中国共产主义青年团纪律处分条例(试行)》培训,团干部接受过培训的比例高于普通团员(P<0.001)。结论:要创新思想引领的形式和载体,增强团员和青年政治理论学习的积极性;配齐配强配优专职团务人员,增强团干部能力素质和工作本领;健全完善纪律教育机制,增强团员和青年遵纪守法的意识和能力。

多机协同作业全覆盖路径规划

多机协同作业能够提升作业效率,节约作业时间,减少了农作物因收获不及时导致的粮食浪费。为此,以总的非工作距离和最长单车行驶距离为目标函数,建立虚拟的农田模型,将多机协同作业全覆盖路径规划问题转化为VRP问题,并使用改进的蚁群算法求解。仿真结果表明:改进后的算法有效;对比遗传算法和传统的蚁群算法,改进后的算法平均目标函数值分别降低了25.0%和11.25%;对比模拟退火算法,改进后的算法平均目标函数值降低了1.5%,算法稳定性更好,适用于更大规模农田的多机协同作业全覆盖路径规划问题求解。

农民工高质量充分就业的时代价值、现实困境与实现路径

高质量充分就业是实现农民工体面劳动、物质富裕并最终走向共同富裕最直接有效的手段之一。农民工在高质量充分就业中共享经济社会发展成果,在奋斗中获得幸福、推动自身全面发展,实现物质与精神生活共同富裕。然而,推动农民工高质量充分就业仍面临就业总量结构失衡与就业技能结构失衡、劳动力市场制度性与非制度性歧视、新就业形态下劳动力市场制度滞后、返乡创业的主客观因素瓶颈等挑战。因此,要坚持经济发展的就业导向,加强劳动力市场建设,提升农民工的技能水平与就业能力,完善创业扶持政策,在实现农民工高质量充分就业过程中扎实推进共同富裕。

全方位全周期健康服务体系的优化路径研究

全方位全周期健康服务体系的优化对健康中国的建设有着重要意义。本文从健康服务角度出发,构建健康服务体系系统动力学模型,从政策支持、资源保障、产业支撑3个维度,基于2012—2023年间全国GDP、健康服务业产值、第三产业产值情况,预测分析2024—2025年间的健康服务业发展。研究发现健康服务业是全国经济发展的强劲动力,在对这两者的促进作用中,政策支持是首要引导,人才和技术是关键保证,保险体系和信息化建设是重要保障。

基于遗传算法的除草机器人多机路径规划研究

【目的】针对单个小型行间除草机器人续航能力差,无法独立完成大面积稻田除草任务的问题,提出了一种基于多染色体优化遗传算法(multi-chromosome optimized genetic algorithm,MGA)的多机协同路径规划方法。【方法】首先,根据稻田秧苗分布情况,将能耗最高的除草机器人的移动距离最小化作为优化目标,建立了多机协同路径规划模型;其次,设计了一种多染色体遗传算法,并引入逐代竞争机制、配对交换机制及自适应变异算子,以提升算法的最优解质量和鲁棒性;最后,在不同田形的模拟地图和稻田栅格地图上进行了多机协同路径规划仿真试验,并与传统遗传算法(genetic algorithm,GA)及自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)进行对比。【结果】在不同田形地图仿真试验中,多染色体优化遗传算法表现出了较高的最优解质量和鲁棒性,明显优于传统遗传算法和自适应遗传算法。在稻田栅格地图仿真试验中,优化遗传算法生成的能耗最高的除草机器人的移动距离相较于传统遗传算法缩短了9.7%,相较于自适应遗传算法缩短了8.0%;平均路径长度相较于传统遗传算法缩短了6.1%,相较于自适应遗传算法缩短了3.8%。搜索结果的标准差相较于传统遗传算法降低了34%,相较于自适应遗传算法降低了40%。【结论】多染色体优化遗传算法能有效缩短能耗最高的小型行间除草机器人的移动距离,有助于其在续航能力范围内完成作业任务。

基于改进灰狼优化的桥梁检测爬壁机器人全覆盖路径规划

基于爬壁机器人对混凝土桥梁健康进行自动巡检是推动桥梁管养智能化的有效途径,而合理的路径规划对机器人全面获取检测数据尤为重要。针对爬壁机器人电源重量限制与巡检时能源补充困难这一工程实际问题,充分考虑主梁、高墩等桥梁构件巡检场景,将能量消耗指标作为性能评价优化目标函数并建立相应约束条件,进而提出全覆盖路径规划评价模型。针对传统灰狼优化(GWO)算法易陷入局部最优的不足,提出一种改进的灰狼优化(IGWO)算法。IGWO算法通过K-means聚类改善了灰狼初始种群在搜索空间难以保持相对均匀分布的特性;以非线性收敛因子提高算法局部开发能力和全局搜索性能;结合粒子群算法个体优越性的思想对位置更新公式进行改进,提升算法的模型求解能力。仿真对比实验结果表明,IGWO算法相较于GWO、差分进化(DE)与遗传算法(GA)等全局优化算法,稳定性更好,能耗降低了10.2%~16.7%,迭代次数与求解时间分别减少了19.3%~36.9%和12.8%~32.3%,路径重复率降低了0.23~1.91个百分点,同时路径长度缩短1.6%~11.0%。

轨道交通车辆吹扫机器人智能路径规划研究

针对城市轨道交通车辆吹扫机器人路径规划问题,提出一种基于CHNN神经网络的全覆盖路径规划算法,综合机器人运行方向上障碍物信息与吹扫信息建立栅格地图,采用矩形分解法将整个工作空间划分为不同矩形子区域,在各子区域内基于栅格信息分别得到全覆盖路径,各子区域之间则采用CHNN神经网络进行遍历寻优。仿真结果表明:所提出的算法可以有效解决吹扫机器人全覆盖路径规划过程中的路径缠绕和清洁死区问题,降低了路径重复率,提高机器人吹扫效率,具有较好的工程应用前景。

数字时代电子会计档案全流程路径构建研究

在数字化飞速发展的今天,电子会计档案在财务信息管理中发挥着十分重要的作用。传统纸质会计档案已逐步为数字化会计档案所替代,这一变革在提升信息处理效率的同时,又带来许多挑战与机遇。因此,需要对数字时代电子会计档案全流程路径构建进行探究,分析电子会计档案全流程,并讨论具体的构建策略,从而为电子会计档案在数字时代的高效运用提供有益参考及指导。

基于改进鲸鱼优化算法的丘陵山区田块全覆作业路径规划

为了解决丘陵山区单田块作业全覆盖路径规划以及多田块作业最优遍历顺序求解的问题,提升丘陵山区农业机械的作业质量和能耗效率,该研究设计了一种基于改进鲸鱼优化算法的路径规划方法。首先利用电子地图获取作业区域的数字高程模型(digital elevation model,DEM)并提取作业区域经纬度信息,基于提取数据构建和绘制田块模型。然后,在单田块全覆盖路径规划中引入能耗模型用于寻找最佳作业方向角,以实现单田块作业能耗最优的全覆盖路径规划。最后,针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优和早熟的问题,利用Tent映射进行种群初始化,同时引入非线性收敛因子a*和路径长度最优为目标进行作业路径规划仿真试验。仿真结果表明,按照能耗最优规划路径完成田块作业需要的总能耗为1.3002×10^(7)J,比路径长度最优情况下的作业能耗减少22.26%,利用改进鲸鱼优化算法求解的遍历顺序进行遍历所消耗的能耗比鲸鱼优化算法求解遍历顺序进行遍历节省能耗11.71%,节能效果明显。

算法技术的法律规制:治理困境、发展逻辑与优化路径

算法作为网络空间的一项重要基础性技术,算法治理在网络社会治理中居于关键地位且具有重要意义。基于算法治理的复杂性和特殊性,我们应在实证分析算法技术发展现状、风险、治理困境及其成因,充分考量行业发展、公共利益、法律秩序、数字权利保护等法益平衡基础上,形成算法技术治理与法律治理的思维方法与行动逻辑,从专业化治理之维、场景化治理之维、体系化治理之维探索算法技术法律规制的优化路径,进而构建更加公平透明可解释的算法规范,形成更趋于数字正义共识的技术伦理规则,塑造机制更加健全完善的算法治理体系。

数智化背景下全周期农业创新人才培养模式与实践路径研究

数字化与智能化是新时期高等教育研究的热点议题。当前,农业创新人才培养要主动适应数字化、智能化的时代要求,培养具备高附加值的高质量人才,贯穿农业创新人才培养全周期。从逻辑起点、价值取向和最终目标3个方面探析数智化背景下全周期农业创新人才培养的理论逻辑,提出数智化背景下全周期农业创新人才培养的“战略引导+政策扶持”模式、“知识供给+产教融合”模式和“高校+企业+政府三方协同”模式,并在此基础上进一步提出全周期农业创新人才培养的四螺旋上升路径和三方循环路径,进而以数字经济与高质量农业创新人才助推国家富强与民族振兴。

基于鱼群算法的智能机器人全覆盖路径规划

为保证机器人的行驶轨迹可以全方位地覆盖地图的全部坐标点,并降低路径重复率,基于鱼群算法设计了智能机器人全覆盖路径规划方法;建立了智能机器人死区脱困模型,以此为依据计算了栅格地图模型中的目标活性值,获取整体栅格数量,根据地图中栅格状态得到了脱困时的行驶角度差;基于鱼群算法设计了全路径覆盖判定方法,根据不同目标鱼个体之间的距离,在三重移动目标坐标系下获取了元素坐标向量,并建立了每个目标点的求解代价和,计算得到下一个目标点行驶的最小距离;设计了机器人全覆盖路径规划算法,以判断当前位置是否为死区,获取了路径规划的全局最优解,实现了智能机器人的全覆盖路径规划;利用Matlab仿真软件进行了智能机器人全覆盖路径规划实验;结果表明,在简单环境下,该路径规划方法覆盖率为100%,重复率为5.23%,路径长度为15.36 m;在复杂环境下,该路径规划方法的覆盖率为100%,重复率则为10.24%,路径长度为20.34 m;由此证明了该方法具有较好地规划效果。