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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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124.
通过简化半导体器件灵敏单元 ,计算得到了宇宙高能质子在器件灵敏单元内产生的能量沉积。然后利用地面重离子实验单粒子翻转数据得到的Weibull函数 ,计算了CRRES卫星轨道、 33mm铝屏蔽壳体内几种器件的单粒子翻转率 ,并与已有结果进行了比较说明。 相似文献
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126.
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运用改进的"环形输运"模型和粒子模拟方法研究了调制型虚阴极振荡器中束流调制参数变化对虚阴极振荡器特性的影响。研究结果表明:束流的调制对虚阴极振荡器的运行性能有显著的影响,对电子束流进行适当的调制可以显著提高器件的束波转换效率。研究结果为设计高性能的虚阴极振荡器提供了基础。 相似文献
128.
孔令华 《国防科技大学学报》1991,13(1):1-8
这项工作是详细研究北京谱仪(BES)轻子识别的一部分。本文报告了π/μ、π/e分辨的Monte Carlo 结果。结果表明:在北京谱仪中π/μ分辨有两个有效的截断,即位置与方向。对于π/μ分辨也有两个有效的截断,即总电荷量沉积和二极矩。 相似文献
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毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。 相似文献
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针对弹道群目标微多普勒信号分离问题,提出了一种基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离算法。对进动目标和旋转目标进行了微动建模,分析了其散射中心在窄带信号下的微多普勒效应,并给出了其参数化表达式。利用STFT对窄带回波进行了时频变换,获取了回波时频图,并采用奇异值分解(SVD)和高斯空间掩模方法分别对时频图进行了消噪和平化处理。再依据散射中心微多普勒瞬时频率的变化规律,采用Viterbi算法对群目标微多普勒曲线进行了提取。最后将提取出的曲线进行傅里叶变换,根据群目标微多普勒周期的相关性,实现了群目标信号的分离。仿真验证了所提方法的有效性和准确性。 相似文献