Uncalibrated Path Planning in the Image Space for the Fixed Camera Configuration

基于图象的视觉 servoing 能被用来高效地控制机器人操纵者的运动。什么时候起始并且然而，需要的配置是远的是由许多研究人员，指出了如此的一条控制途径能由于它的本地性质受不了集中和稳定性问题。由指定足够的图象特征轨道在图象被列在后面，我们能利用基于图象的视觉 servoing 的本地集中和稳定性避免这些问题。因此，路径在图象空间计划是在最近的年里的机器人学的一个活跃研究话题。然而，几乎所有为 camera-in-hand 配置的盒子相关结果被建立。在这篇论文，我们建议 uncalibrated 为改正照相机配置的盒子的视觉路径计划算法。这个算法在射影的空格直接计算图象特征的轨道以便他们与僵硬天体运动兼容。由把旋转和翻译的射影的代表分解成他们的各自的正规形式，我们能容易插入内推他们在射影的空间的路径。然后，在图象飞机的图象特征的轨道能经由射影的路径被产生。这样，特征点的知识组织并且照相机内在的参数没被要求。验证建议算法的可行性和表演，基于 puma560 机器人，操纵者在这被给的模拟结果糊。

Variable dimensional state space based global path planning for mobile robot

A variable dimensional state space（VDSS） has been proposed to improve the re-planning time when the robotic systems operate in large unknown environments.VDSS is constructed by uniforming lattice state space and grid state space.In VDSS,the lattice state space is only used to construct search space in the local area which is a small circle area near the robot,and grid state space elsewhere.We have tested VDSS with up to 80 indoor and outdoor maps in simulation and on segbot robot platform.Through the simulation and segbot robot experiments,it shows that exploring on VDSS is significantly faster than exploring on lattice state space by Anytime Dynamic A＊（AD＊） planner and VDSS is feasible to be used on robotic systems.

Quadratic Programming-based Approach for Autonomous Vehicle Path Planning in Space

Path planning for space vehicles is still a challenging problem although considerable progress has been made over the past decades.The major difficulties are that most of existing methods only adapt to static environment instead of dynamic one,and also can not solve the inherent constraints arising from the robot body and the exterior environment.To address these difficulties,this research aims to provide a feasible trajectory based on quadratic programming（QP） for path planning in three-dimensional space where an autonomous vehicle is requested to pursue a target while avoiding static or dynamic obstacles.First,the objective function is derived from the pursuit task which is defined in terms of the relative distance to the target,as well as the angle between the velocity and the position in the relative velocity coordinates（RVCs）.The optimization is in quadratic polynomial form according to QP formulation.Then,the avoidance task is modeled with linear constraints in RVCs.Some other constraints,such as kinematics,dynamics,and sensor range,are included.Last,simulations with typical multiple obstacles are carried out,including in static and dynamic environments and one of human-in-the-loop.The results indicate that the optimal trajectories of the autonomous robot in three-dimensional space satisfy the required performances.Therefore,the QP model proposed in this paper not only adapts to dynamic environment with uncertainty,but also can satisfy all kinds of constraints,and it provides an efficient approach to solve the problems of path planning in three-dimensional space.

User-oriented data acquisition chain task planningalgorithm for operationally responsive space satellite

With the development of operationally responsive space（ORS） and on-board processing techniques, the end users canreceive the observation data from the ORS satellite directly. Tosatisfy the demand for reducing the requirements-tasking-effectscycle from one day to hours, the various resources of the wholedata acquisition chain （including satellites, ground stations, dataprocessing centers, users, etc.） should be taken into an overallconsideration, and the traditional batch task planning mode shouldbe transformed into the user-oriented task planning mode. Consideringthere are many approaches for data acquisition due tothe new techniques of ORS satellite, the data acquisition chaintask planning problem for ORS satellite can be seen as the multimodalroute planning problem. Thereby, a framework is presentedusing label-constrained shortest path technique with the conflictresolution. To apply this framework to solve the ORS satellite taskplanning problem, the preprocessing and the conflict resolutionstrategies are discussed in detail. Based on the above work, theuser-oriented data acquisition chain task planning algorithm forORS satellite is proposed. The exact solution can be obtainedin polynomial time using the proposed algorithm. The simulationexperiments validate the feasibility and the adaptability of the proposedapproach.

Simple Path Planning for Mobile Robots in the Present of Obstacles

To obtain the near optimal path for the mobile robots in the present of the obstacles, where the robots are subject to both the nonholonomic constraints and the bound to the curvature of the path, a simple planning is applied by the heuristic searching method in which Reeds and Shepp’s shortest paths are chosen as heuristic functions. It has performed well in simulation of mobile robots moving in a cluttered environment.

Motion Planning Algorithm and Simulation for Space Manipulators

The specificities of collision-free path planning of space manipulators are analyzed. Path planning strategies are presented in consideration of these specificities, and an implementation procedure is also described in detail according to these strategies.

Optimal Motion Planning of the Space Manipulator for Minimum Reaction Torque to Satellite

For the problem of free⁃floating space robot(FFSR)that the motion of manipulator will cause a large disturbance to the attitude of satellite,a path planning method based on hp⁃adaptive Gauss pseudospectral method(hp⁃AGPM)is proposed in this paper.In this method,the minimum reaction torque acting on satellite is taken as the objective function,and the number of segments and the order of polynomial in each segment are determined adaptively to improve the accuracy and the efficiency of the solution.At the same time,the theoretical convergence of the designed method is innovatively proved to ensure that the solution of the discretized nonlinear programming(NLP)problem is the optimal solution to the original optimal problem.The simulation results of a planar two degree⁃of⁃freedom(2⁃DOF)space manipulator show that the proposed path planning method is more effective than the resolved acceleration control(RAC)method and the control variable parameterization(CVP)method,and is better than other pseudospectral methods both in computation speed and the number of collocation points.

The Implementation-oriented Path of Rural Revitalization Plan in Sichuan Province: A Case Study of Xichang City

Rural revitalization plan is the action guide to implement the strategy of rural revitalization.It is a comprehensive spatial plan guided by village plan,land use plan,ecological environment protection plan,and taking achievement of industrial prosperity and ecological livability as the key.In order to strengthen the implementation and operability of the rural revitalization plan,this study took the practical research of Xichang rural revitalization plan in Sichuan Province as an example,discussed the implementation-oriented key content of rural revitalization plan,and put forward compilation suggestion of the rural revitalization plan.

约束空间工业机器人姿态搜索及避障研究

为解决约束空间下机器人无碰撞目标姿态求解问题,提出一种机器人姿态快速搜索算法,并结合4种不同的路径规划算法实现工业机器人的多目标路径规划。首先,对机器人运动框架初步配置完成后,通过计算位姿矩阵得到了场景内物体坐标的动态相对关系,并在ROS中搭建规划场景;其次,提出一种基于模型和机器人逆解的机器人姿态快速搜索算法RFP,并在RoboDK中对其进行验证,验证结果表明该算法有效;最后,根据任务需求设计了路径规划流程并引入二次规划减少算法随机性的影响,提高规划成功率,应用了RRT等算法进行对比分析,仿真结果表明RRT-connect算法的规划速度与成功率高于其它算法,为样机的实现奠定了基础。

基于空间句法的矿井应急疏散研究与应用

地下矿井作业危险,空间拓扑结构复杂,因而矿山安全事故时有发生,合理的应急疏散路线规划以及疏散指示布置,能够有效提高井下人员的逃生效率,降低人员伤亡与财产损失。结合某地下矿井实例,基于空间句法和GIS网络分析搭建地下矿井巷道网络模型,从逃生人员的空间认知角度出发,利用标准化角度选择度值选取巷道网络模型中的前景网络和背景网络作为主要避险通道,为应急疏散指示标志布置提供参考;考虑巷道宽度、巷道类型、巷道坡度等巷道基础属性信息,并结合空间句法指标——标准化角度整合度,构建巷道网络应急脆弱模型,顾及巷道空间单元的稳定性,规划井下人员的最优认知路径,进而实现了多目标的地下矿井紧急疏散路线规划。该研究不仅能够为地下矿井的巷道布局设计提供建议,还可为地下矿井的应急疏散路线规划辅助决策、应急预案制定提供理论依据,同时为紧急避险系统的建设与完善提供新的思路。

复杂环境下DWA与RRT算法融合的AUV局部路径规划

针对复杂水下环境下的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)局部路径规划问题,传统动态窗口法(dynamic window approach,DWA)存在复杂障碍物中陷入局部停滞,动态避障性能不佳等问题,本文提出了一种基于DWA与快速随机搜索树(rapid-exploration random tree,RRT)算法融合的路径规划算法。改进的DWA算法速度空间根据整个动态窗口的周期生成,重设了评价函数并结合AUV任务环境引入洋流能耗评价函数;改进的RRT算法在局部已知空间内规划导引点,帮助DWA脱离局部停滞状态并实现更安全的动态避障。将2种算法融合,实现了AUV在复杂水下环境中的局部路径规划。仿真表明,该融合算法能够降低AUV在洋流中的能耗代价,解决了DWA在复杂障碍物中陷入局部停滞的问题,能够安全有效地躲避动态避障物。

面向中国式现代化的国土空间利用与规划:内在需求与创新路径——基于“2023年中国土地科学论坛”的综述

研究目的:基于“2023年中国土地科学论坛”会议观点,梳理面向中国式现代化的国土空间利用与规划的内在需求与创新路径,为面向中国式现代化的国土空间治理研究提供理论及实践参考。研究方法:文献资料法和归纳演绎法。研究结果:(1)中国式现代化对国土空间利用与规划提出了走节约集约道路与保障粮食安全、坚持公平与效率协同、实现“三效益”统一、坚持生态优先绿色发展、立足全球视野等内在需求;(2)国土空间利用与规划要从坚持新发展理念、遵循“要素—空间—功能—价值”逻辑主线、促进人地关系协调发展以及发挥现代科技支撑作用等方面实现路径创新。研究结论:面向中国式现代化的国土空间利用与规划,应持续强化立足于中国国情的国土空间利用与规划理论研究,加强重视国土空间利用与规划中的人地关系研究,全面推进系统思维引领下的全域土地综合整治研究。

数字生态文明时代国土空间规划转型

研究目的:探析数字生态文明时代国土空间规划转型趋势和路径,为国土空间规划治理提供参考。研究方法:理论分析法和逻辑推理法。研究结果:(1)空间规划顺应人类文明发展不断演替,农业文明、工业文明和生态文明阶段分别对应空间规划的思想萌芽期、繁荣发展期以及转型升级期。(2)新时代中国国土空间规划构建了“五级三类四体系”总体框架,划定了三条控制线,启动了国土空间规划实施监测网络(CSPON)建设,开展了规划标准体系的再构建。(3)数字生态文明时代“数字化”与“绿色化”特征推动国土空间规划的“数智化”与“数治化”转型。(4)为应对国土空间规划“数智化”转型挑战,应从建设规划实施制度体系、研发绿色智慧的国土空间治理决策模型、探索“两山论”双向转化路径等方面,深入推进国土空间规划“数治化”转型。研究结论:数字技术赋能生态文明将持续推动国土空间规划迈入智能化时代,国土空间规划的“数智化”技术转型与“数治化”治理转型将成为必然趋势。

动态障碍物状态空间重构的无人车路径规划

为了保证无人驾驶汽车在动态障碍物的环境下,实现安全的避障路径规划,提出了一种基于动态障碍物状态空间重构的避障路径规划方法。该避障路径规划方法,以前轮偏角为控制量,运用模型预测控制(MPC)方法,忽略车身尺寸信息建立点质量模型,主要在规划层中利用车载传感器的采集信息,对动态障碍物状态空间信息进行重构,研究不同重构构型对避障效果以及“穿越”现象的影响问题。在特定行驶工况中,采用CarSim和Simulink进行联合仿真,以低中高三种速度进行动态障碍物避障稳定性分析,仿真结果表明,所提出的避障路径规划方法对于存在动态障碍物环境下是有效的,避免了由于忽略车身尺寸所导致的“穿越”现象,通过与传统人工势场法比较,验证了本方法规划的路径更短,避障曲率更优。基于动态障碍物状态空间重构的避障路径规划具有安全性和稳定性。

基于强化学习的智能化渗透路径规划与求解优化

在大数据技术广泛应用的背景下,传统渗透测试过于依赖专家经验和人工操作的问题日益显著。自动化渗透测试旨在解决上述问题以达到更准确全面地发现系统安全漏洞的效果,而寻找最优渗透路径是自动化渗透测试中最重要的任务。然而,当前的主流研究试图在包含大量冗余路径的原始解空间中规划最优路径,导致问题的求解复杂度大幅提升;此外,当前研究对漏洞利用和正奖励获取动作的评估不够。通过剔除大量冗余渗透路径,并采取漏洞利用样本增强方法和正奖励样本增强方法,可以简化问题并优化训练过程。基于此,结合解空间转换和样本增强,提出了MASK-SALT-DQN算法,并定性和定量地分析了该方法对模型求解过程的影响,通过压缩比来衡量解空间转换给模型完成目标所带来的收益。实验表明,原始解空间中冗余解路径的比例始终保持在83%以上,证明了解空间转换的必要性。此外,在标准场景下,理论压缩比为57.2,实验压缩比与理论压缩比的误差仅为1.40%,且相比基线方法,MASK-SALT-DQN在所有实验场景下均有最优的表现,证明了其有效性和先进性。

基于多智能体强化学习的目标跟踪辐射方法及设计

针对分布式空间功率合成中单平台微波发射装置有最大发射功率限制的问题,提出了一种基于Friend-Q多智能强化学习的微波发射装置路径规划方法,以实现对目标施加持续4 min及以上的10 mW/cm^(2)~15 mW/cm^(2)的辐射强度。在所提方法中通过变ε-贪婪策略平衡探索和利用的关系,同时提出一种具有选择性的输入功率方案,以减少系统耗能。通过对三种具有代表性的仿真场景进行训练,实验结果表明:(1)相比于分散远离场景和单一接近场景,路径结合场景的成功率分别提高了55.7%和120.9%,证实了微波辐射源的合理位置排布可以在很大程度上提高模型的成功率;(2)采用多智能体强化学习训练的模型相比于采用随机策略的模型,三种仿真场景中的成功率分别提高了48.8%、72%、41.8%,进一步验证了该算法的有效性。

空间机器人的同伦类约束路径规划

同伦类约束路径规划是空间机器人路径规划的一种重要技术手段,能够有效实现复杂约束条件下路径规划的运算轻量化,具有重要的理论意义和应用价值。同伦路径规划以同伦这一数学工具作为基础,将空间机器人的可行路径集限制在范围有限且具有良好函数性质的同伦结构中,在该结构中进行优化路径的搜索,在保证路径规划有效性的同时降低了算法的复杂性。介绍了基于同伦的路径规划近似算法框架,以及路径同伦构造和规划问题的求解。从面向约束的路径同伦构造方法和同伦优化搜索2个层面分析了近年来针对空间机器人同伦路径规划研究的进展。根据研究现状,对空间机器人的同伦类约束路径规划的未来发展进行了展望。

面向国土空间规划的乡村空间治理机制与路径研究

乡村空间治理作为国土空间规划的重要组成部分,能够直接影响到国土空间规划的工作开展效果。本文将聚焦乡村空间治理机制与治理路径,以国土空间规划为指导,解析乡村空间治理内涵以及国土空间规划与乡村空间治理的内在关系,探究面向国土空间规划的乡村空间治理路径,以期为推进乡村经济可持续发展提供参考。

基于自适应动态窗口改进细菌趋化算法的UAV三维路径规划

针对UAV三维路径规划问题,提出一种自适应三维动态窗口(self_3D_DWA)改进细菌趋化(3D_IBF)算法的混合三维路径规划算法(3D_IBASDWA).该算法在二维动态窗口和标准细菌趋化算法基础上,结合全局和局部路径规划,既能计算出复杂环境中全局最优解,又能实现局部抗干扰动态避障.此外,该算法还引进Logistics混沌策略进一步优化细菌趋化算法全局路径计算,从而规划出具有较高计算精度和较快收敛速度的参考路径.接着,基于参考路径,UAV通过自身携带的传感器实时感知动态障碍物,并利用自适应三维动态窗口算法实现局部抗干扰动态避障.仿真实验证明基于改进算法的UAV三维空间路径规划在计算精度、收敛速度和动态避障等方面都有明显提升.

基于SS-COOT和路径空间缩减的不规则危险区路径规划

城市作战的重要性日益凸显,城市作战路径规划也受到了更多的关注。如何在城市复杂的环境和众多危险区中寻找安全迅速的路径是非常重要的。为保障作战安全,提出了一种基于选拔科特鸟和路径缩减的不规则危险区路径规划算法。首先,结合城市危险区特征和受限情况以构建更符合真实战场的不规则危险区数学模型。其次,建立路径空间缩减模型对路径威胁度进行评估和量化,以剔除掉高威胁路径来降低作战风险。最后,基于选拔策略的科特鸟优化算法(COOT Bird Optimization Algorithm based on Selection Strategy,SS-COOT)结合优质个体以提高算法的寻优效率。经实验验证,该算法在结合不规则危险区的城市路径规划问题上具有搜索速度快、寻优效果好的特点。