基于改进蝙蝠算法和三次样条插值的机器人路径规划

为更好地解决移动机器人路径规划问题,改进蝙蝠算法的寻优性能,拓展其应用领域,提出了一种具有反向学习和正切随机探索机制的蝙蝠算法.在全局搜索阶段的位置更新中引入动态扰动系数,提高算法全局搜索能力;在局部搜索阶段,融入正切随机探索机制,增强算法局部寻优的策略性,避免算法陷入局部极值.同时,加入反向学习选择策略,进一步平衡蝙蝠种群多样性和算法局部开采能力,提高算法的收敛精度.然后,把改进算法与三次样条插值方法相结合去求解机器人全局路径规划问题,定义了基于路径结点的编码方式,构造了绕避障碍求解最短路径的方法和适应度函数.最后,在简单和复杂障碍环境下分别对单机器人和多机器人系统进行了路径规划对比实验.实验结果表明,改进后算法无论在最优解还是平均解方面都要优于其他几种对比算法,对于求解机器人全局路径规划问题具有较好的可行性和有效性.

基于谱图理论的流形学习算法

流形学习的主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.近年来基于谱图理论的学习算法受到研究者的广泛关注.介绍了流形与流形学习的关系,着重研究了几种有代表性的基于谱图理论的流形学习算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结和对进一步的研究做了展望.

微切平面逼近三维散乱数据的研究

提出了三维散乱数据微切平面逼近的算法．基于曲面形状信息反映在三维散乱点集中，用三维点集中某点的邻域点集构造微切平面来近似表示该点处的局部形状，所有点的微切平面集合则构成了待构曲面的近似表示．通过欧几里德最小生成树对微切平面法矢方向进行调整使其达到整体一致性，该算法在三维散乱数据曲面重构中具有重要意义．

利用随机森林回归模型计算主要影响角正切

主要影响角正切(tanβ)是开采沉陷预计的一个重要参数,对于准确界定下沉盆地边界具有重要作用。为快速精确地计算tanβ,进而有效提高开采沉陷预计精度,首先讨论了影响tanβ大小的地质采矿因素,确定了5个基本变量,即开采厚度、煤层倾角、开采深度、工作面斜长、岩性影响系数;然后详细分析了随机森林算法(Random forest,RF)的基本原理及基本实现流程;最后构建了一种计算tanβ的随机森林回归模型,用于训练和测试该回归模型的样本数据来源于国内部分主要矿区建立的典型地表位移观测站的实测资料。对训练后的回归模型采用测试样本进行检验分析,结果表明:1利用该模型计算的tanβ与实测值的最小相对误差为0.381%,最大相对误差为2.563%。2该模型具有较强的泛化能力,在计算tanβ时不仅速度快,而且具有较高的精度,对于高精度计算tanβ有一定的参考价值。

面向高光谱影像分类的改进局部切空间排列降维

提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.

应用几何理论的智能机器人路径规划仿真

路径规划是智能机器人导航的基本环节之一,具有复杂性、随机性等特点。研究应用于医疗服务系统的智能机器人,对于机器人工作环境最大的特征就是周围物体运动的复杂性和随机性。充分考虑了运动障碍物的随机性,研究了随机运动障碍物的位置分布规律,并结合其具有惯性的特点和导航需求,提出了一种应用几何理论对智能机器人运动路线进行逐步判别的"直线-切线-垂线"路径规划方法。经计算机仿真表明,方法是一种正确、高效、实用的算法,对研究智能机器人绕过随机运动障碍具有一定的参考价值。

基于正方形切平面描述符的三维人脸区域标记

针对目前三维人脸模型的语义标记和分割研究较少的问题,提出一种基于正方形切平面描述符的三维人脸模型区域标记算法。这种新的描述符由三维人脸模型顶点的正方形切平面区域内的几何信息编码而成。随后通过随机森林算法对其进行学习,对模型上的所有顶点进行分类,从而实现对三维人脸模型上眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等区域的识别和标记。在定位仿真实验中,分类准确率可达94.46%。该描述符具有旋转、头部姿势与三维模型分辨率不变性,对模型噪声具有鲁棒性。实验结果表明,该方法能有效标记三维人脸模型区域。

机器人足球进攻策略的仿真研究

研究解决高速比赛中机器人由于不能及时准确预测对方防守而使己方进攻缺乏目的性与针对性的问题,为准确优化设计进攻目标策略,提出了一种随机森林预测模型的进攻路径选择算法。算法利用防守适应值分析模型评估对方机器人的威胁性,针对对方防守弱点选择有效的进攻路径,采用切线法控制机器人击球,使球的运动与预先设计的进攻路径匹配,进行了仿真实验,结果表明提高了策略的实用性和可行性,同时系统策略也增加了机器人的自主性和智能性,使球队的整体能力得到了改善。