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复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。 相似文献
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运用排队论的理论和方法对由机要保障装备构成的随机服务系统进行建模和优化.首先通过建模分析得出该系统符合M/G/c/c/(模型,进而从不用的应用角度建立系统效能模型和愿望模型来实现系统的优化设计,最后通过对实验数据的分析得到一些有用的结论并给出效能模型中参数的参考取值范围. 相似文献
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通过对舰载导弹垂直发射系统中贮运发射箱内环境监控、导弹综合测试、发射过程控制、射击参数装定以及应急状态自动处理等需求分析,提出建立综合测控系统方案,并探讨了以LONworks总线为核心的综合测控系统基本结构、组成和功用. 相似文献
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组播技术的应用可以有效提高RTI的实现性能。介绍了组播分配的一般理论和实现方案,详细展示了KD RTI中的组播分配策略,讨论了组播应用过程中出现的问题,同时给出了解决方法。 相似文献