基于路径规划的虚拟人上肢可触及性检查技术

针对目前虚拟人上肢可触及性检查操作烦琐、效率低的问题,提出一种RRT（Rapidly-exploring RandomTree）算法与逆向运动学算法相结合的路径规划方法,通过检测可行路径是否存在来实现人体上肢可触及性检查。给出了该方法的具体流程和关键问题的解决策略,并基于Jack软件进行了实例验证。     

基于改进蚁群算法的战时不确定性路径规划模型求解

战时路径规划的不确定性包括参数、约束条件和决策目标等的不确定性。以基本蚁群算法为基础，结合随机模拟和模糊模拟技术，提出了一种改进蚁群算法来求解战时不确定性路径规划问题，并通过仿真示例与其他算法进行了比较。结果表明：该算法求解效率更高，求解过程更为直观，能够满足战时不确定性路径规划问题的研究。     

基于DDPG的无人机路径规划

针对无人机路径规划中传统算法面对未知情况时适应程度低、在线求解效率低、计算量大等问题,基于深度强化学习DDPG算法,提出了一种无人机路径规划方法.采用策略网络和评价网络的双网络结构,拟合无人机路径规 划决策函数和状态动作函数,根据状态空间、动作空间和网络结构设计了 DDPG算法模型.通过仿真验证了所提出的路径规划方法的...     

基于几何算法的水下航行器路径规划

在分析水下航行器路径规划影响因素及主要障碍物特点的基础上,提出了一种基于几何算法的水下航行器路径规划算法,并采用该算法对障碍物进行建模和路径规划研究,解决了水下航行器航经多障碍物海区的路径规划问题.最后,通过仿真试验验证了该算法的准确性与可行性.     

时变道路网最短路径算法的研究

道路或区域通行限制在日常交通和部队兵力机动过程中普遍存在。通行限制情况下的最短路径问题属于时变道路网最短路径研究的范畴,对时变道路网最短路径算法及算法效率的研究有着广泛而现实的意义。重点讨论了道路网的模型描述、时变道路网拓扑结构的构建技术,最短路径算法的高效实现等内容,并给出了该算法的应用实例。试验结果显示,该算法有效可行。     

一种地形分析结果的多层次表示及量化方法

为了适应作战仿真智能实体的分层次路径规划，提出了一种地形分析结果的多层次表示及量化方法。根据全局路径规划与局部路径规划的概念和数字高程模型的多尺度表示模型，建立了地形坡度分析和可视性分析结果的多层次表示方法和量化公式。结合坡度计算和可视性计算公式，运用该方法实现了一个具体数字高程模型的多层次量化，分析了方法的有效性和可行性。试验结果表明：该方法可以实现分析结果的多层次表示，满足分层路径规划对地形分析的要求。     

蚁群算法的路径规划改进策略

研究了潜艇路径规划问题,基于遗传算法变异策略,提出了针对蚁群算法路径规划问题的改进策略,分别以威胁概率和路径长度作为代价指标构建了仿真分析。仿真结果表明,改进的算法从算法收敛速度和收敛性较改进之前更具优势,研究成果可为潜艇路径规划问题提供解决方法和途径。     

无人机电子干扰条件下的路径规划

针对机载预警雷达结合地面雷达对低空突防无人机构成的严重威胁,提出一种基于A*算法的路径规划算法.该算法分析了电子干扰和无人机RCS对雷达探测空间的影响,建立了新的雷达探测空间模型和威胁模型进行路径规划,将A*算法应用于无人机的路径规划过程.在此基础上给出了应用该方法的具体步骤,并进行了MATLAB仿真.仿真结果表明:考虑电子干扰对雷达威胁区域影响的情况下规划的飞行路径飞行器能有效回避威胁,有效提高无人机的低空突防能力.     

基于分层目标任务网络的作战任务规划方法

为提高复杂非结构化作战环境下作战系统规划能力,提出一种新的分层任务网络智能规划方法 HGTN(Hierarchical Goal-Task Network),给出了HGTN的形式化定义,研究了HGTN规划算法,以及启发式搜索算法和目标推理规划算法。HGTN在HTN(Hierarchical Task Network)规划方法基础上,增加了目标任务和相关处理方法,具备基于目标的逆向推理机制。通过作战任务规划实例分析,HGTN规划方法相对HTN,能够提高规划的适用性和求解效率,符合作战决策推理的思维模式。     

基于变权重搜索策略无人机航路规划算法

通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明:该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。     

战场环境下无人车辆战术机动路径规划方法

针对不同类型威胁体存在的战场环境中无人车辆战术机动路径规划问题,提出了一种基于威胁代价地图的粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）方法。借助极坐标系中关键点的极角进行路径描述,并使用分段3次Hermite插值方法形成光滑路径,将路径规划问题转化为关键点极角的参数优化问题。针对基本PSO（BPSO）算法存在的早熟收敛和后期迭代效率低的缺陷,借鉴以群集方式生活的物种按照不同任务对种群进行分工的机制,提出了一种基于多任务子群协同的改进粒子群优化（Particle Swarm Optimization based on the Multi—tasking Subpopu—lation Cooperation,PSO-MSC）算法。借助该算法的快速收敛和全局寻优特性实现了最优路径规划。实验结果表明：该算法可以快速有效地实现战场环境下无人车辆的战术机动路径规划,且规划路径安全、平滑。     

动态目标的Field D~*算法及路径的提取计算

FieldD*算法计算的路径消耗较优并较为平滑,但该方法的计算量很大,尤其是在对动态目标的规划时,计算时间无法满足实际要求。针对该缺陷,在对FieldD*计算原理分析的基础上,提出了在目标是动态的情况下,只进行前目标与新目标的路径规划,并对FieldD*计算所得路径消耗只进行局部修改的动态规划算法,该动态算法可以有效减少计算量。将得到的路径消耗值应用到路径的提取算法中,路径提取算法针对路径消耗的不同情况下,提出不同的路径提取方法,并最终得出总体路径消耗最优的路径。在以栅格法建立的数字海图中进行仿真验证,该动态计算和路径提取算法与D*算法相比,计算所得的路径更为平滑,路径的总体消耗也更少,缺点是所需计算时间略长。     

地面车路径规划的参数化地图构建方法

对地面无人平台的路径规划同题而言,合理的环境地图构建方式对产生优化的规划结果至关重要.在分析地图构建方式与规划质量关系的基础上,依据障碍物已知的工作空间,提出了一种基于平面扫面的参数化地图构建算法,该方法通过对离散精度D、避障的最小安全距离ε、以及有效连通半径R,这3个参数的设定,优化环境地图生成,为地面车全局路径规划问题提供优质的环境建模方案.实验显示,基于该方法构建的地图,在降低计算复杂度的同时,也能产生优质的规划结果.     

基于混合算法的局部路径规划

人工势场法是一种常用的具有算法简单和便于实时控制的局部路径规划方法,但存在容易产生局部极小值的问题。基于模糊逻辑的局部路径规划法具有环境适应性强等优点,它在连续论域内采用模糊路径规划时,计算量比较大。提出了一种将人工势场法和模糊逻辑法相结合进行局部路径规划的混合算法。具体方法是在一般情况下采用人工势场法进行局部路径规划,当产生局部极小值时,采用模糊逻辑法进行局部路径规划。仿真结果表明,该方法能有效地解决局部极小值问题,给智能车规划出光滑的路径。     

战时侦察车最优路径规划算法

针对侦察车路径优化同题,提出了一种改进的遗传算法,基于该算法设计了一种在战时情况下能使侦察车快速、安全、高效地进入侦察阵地的最优路径算法,并编制了侦察车路径优化软件,为战时侦察车最优路径规划同题提供了一种解决方法.     

智能临机规划技术要点研究

本文从临机规划当前面临的难点问题出发,提出临机规划的智能发展需求,初步描述了临机规划问题,根据“快算”“盲评”“会变”三项能力要求,指出智能临机规划技术研究的关键特征是智能体设计与应用两个阶段的人机耦合,并明确了构建典型场景下可分层调度的任务框架、从军事专家到智能体的知识传导路径、兼容人工算法调用与机器自主学习的分层深度强化学习算法框架三点核心技术要求,基于当下智能博弈技术进展,提出了深度嵌入指挥员临机规划决策“OODA”回路各环节的智能临机规划技术设想。最后,从智能临机规划技术实现角度出发,提出了研究的总体目标、重点研究问题以及研究路线建议,并展望了未来智能临机规划技术的应用前景。     

面向月球车路径规划的多约束环境建模方法

面向月球车路径规划,从建立合理、鲁棒的月面环境模型的需求出发,提出了一种新的多约束环境建模方法———MCWM方法,它综合考虑了月面地形的可通行性、系统的不确定性、人机协同性和运动的平稳性等四个因素,最后产生了一个能支持路径规划的综合代价地图———MCWM模型。仿真结果表明,MCWM方法合理、有效,可提高所规划路径的安全性和可执行性。     

采用单位四元数的旋转约束RRT路径规划

针对船舶虚拟原型设计时装配拆卸路径规划中的旋转约束问题,提出了一种基于快速随机探索树的旋转约束路径规划算法。该算法首先针对三维空间中的旋转提出了一种新的单位四元组随机采样函数,然后将单位四元数内积引入到C空间距离度量函数中,对路径中的旋转变化量进行控制。实验证明:该算法能够对刚体的旋转范围进行有效控制,同时还降低了运动过程中的旋转变化量。     

一种面向多制式路径规划的网络模型

随着综合交通运输与导航应用技术的发展,综合利用多种交通方式实施路径规划的应用需求日益迫切,传统的单一制式路径规划系统与服务正在向多制式的方向发展.然而,传统的路径规划模型与算法难以直接应用在多制式的条件下.针对多制式路径规划的特点,构建合理的数据模型是解决该问题的基础.为此,提出了制式切换点的概念,并以此为基础建立了包含多制式图集合、顶点属性表和切换点矩阵三个主要部分的多制式网络模型,并在真实的城市道路网数据集上进行了多制式网络构建实验.该工作能够从理论和实践两个方面为多制式路径规划算法的设计提供基础性的技术支持.     

一种基于分层分析算法的实时最优消防应急救援路径算法

针对现有消防应急救援算法未充分考虑路网中不同路段的畅通度、道路规格、交叉路口数量以及路网动态变化等因素,提出了一种实时的分层分析算法计算最优路径。首先利用层次分析法对道路的权重进行综合判定,然后使用局部规划技术应对突发事件,修正全局路径,保证车辆行驶时间最短,最后使用MapInfo建立电子地图,以山西省太原市城区范围为原型,计算某单位发生火灾或抢险救援的实例。实验结果表明,该算法可以有效解决动态最优路径问题,同时实际应用证明该算法有效可靠。