基于Multi-Agent的武器装备虚拟维修训练系统

提出了一种基于Multi-Agent的虚拟维修训练系统(VMTS)结构框架,整个系统分别由主控Agent、仿真Agent、和接口Agent3个具有交互作用的Agent组成,从而将虚拟维修训练系统的开发转化为一个多Agent系统的设计与开发.基于多Agent的框架结构可实现受训者的智能模型及虚拟训练场景中虚拟物体的行为模型,从而可以提高VMTS的健壮性和可重用性.基于Agent的概念模型实现了Agent之间的交互和协作,并介绍了主控Agent和仿真Agent的具体实现方法.     

反导作战多传感器任务规划技术

多传感器任务规划技术是反导作战中的重要研究内容之一,即解决如何发挥多维传感器资源的互补优势,构建"传感器-目标-任务"序列,以实现整体执行效果最优。基于JDL信息融合模型深入剖析了反导作战多传感器任务规划体系结构及其信息交互。在此基础上,结合反导作战特点,从应用和理论研究两个方面分别对多传感器任务规划技术进行了叙述。     

基于多传感器信息系统的仿人机器人步态规划算法改进研究

摘要：基于视觉传感器、角度传感器和力／力矩传感器组成的多传感器信息系统,对仿人机器人理想的步态规划算法进行了改进．以双目视觉立体标定原理处理视觉传感信息,从而判断目标距离及目标路径的可达性;通过角度传感器获取实时旋转角度,经参数调整减小执行误差;根据力／;5矩传感信息对支撑脚踝关节的侧摆角度进行增量式补偿．经实验验证,改进后的算法对机器人的步态稳定性控制具有良好的效果．     

基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划

针对机械臂路径规划问题,提出一种基于改进RRT算法的路径规划方法。改进RRT结合了目标偏置策略和贪婪生长策略的优点,在随机采样时,以一定概率使采样点偏置为目标节点,降低随机采样的盲目性,在目标节点方向上采用贪婪式扩展策略,增加随机树局部方向上的生长速度。RRT法规划路径结果并非最优,提出改进GPP法删除多余路径节点,优化机械臂运动路径。通过与Biased-RRT和Greedy-RRT数值仿真结果对比,证明了改进RRT在计算时间、迭代次数、扩展节点数上均优于以上方法。在机械臂两种典型工作环境中的仿真结果表明,使用该方法可以较好解决排爆机械臂避障路径规划问题。     

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.     

Analysis and optimal design of discrete order picking technologies along a line

Order picking accounts for most of the operating expense of a typical distribution center, and thus is often considered the most critical function of a supply chain. In discrete order picking a single worker walks to pick all the items necessary to fulfill a single customer order. Discrete order picking is common not only because of its simplicity and reliability, but also because of its ability to pick orders quickly upon receipt, and thus is commonly used by e‐commerce operations. There are two primary ways to reduce the cost (walking distance required) of the order picking system. First is through the use of technology—conveyor systems and/or the ability to transmit order information to pickers via mobile units. Second is through the design—where best to locate depots (where workers receive pick lists and deposit completed orders) and how best to lay out the product. We build a stochastic model to compare three configurations of different technology requirements: single‐depot, dual‐depot, and no‐depot. For each configuration we explore the optimal design. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

驱护舰编队对海作战中舰载无人机任务规划

摘 要：任务规划是舰载无人机作战使用的基础。根据舰载无人机作战性能特点,从作战使用的角度对舰载无人机任务规划的概念进行了诠释,提出将舰载无人机的任务规划区分为战术规划和航迹规划,给出了舰载无人机任务规划应遵循的原则以及任务规划的内容和步骤,提出了舰载无人机在驱护舰编队对海作战中可遂行的战术任务。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究*

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.     

基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划

针对高动态环境下驾驶辅助系统（ADAS）的轨迹规划问题,提出基于车辆稳态动力学特性的动态轨迹规划算法。该算法首先在交通车轨迹预估基础上建立搜索空间,接着利用车辆稳态动力学模型作为轨迹发生器,在搜索空间中对轨迹发生器产生的轨迹进行评价,最后根据驾驶意图和优化条件选择最优轨迹。文章采用基于最优加速度预瞄理论的轨迹跟踪算法,建立了七自由度车辆动力学模型,并在Simulink环境下搭建仿真平台,进行超车仿真实验。实验结果表明,本文提出的算法可行、有效。     

领悟社会支持与高中生学习投入的关系:自尊和未来教育规划的链式中介作用

目的:探究领悟社会支持对学习投入的影响,以及自尊和未来教育规划的链式中介效应。方法:采用领悟社会支持量表、自尊量表、未来教育规划问卷和学习投入量表,对446名高中生进行施测。结果:①各变量两两之间均存在显著地正相关(r=0.32~0.50,p<0.001);②领悟社会支持能正向预测高中生学习投入;③在领悟社会支持对高中生学习投入的预测中存在三条路径:一是自尊的中介作用;二是未来教育规划的中介作用;三是自尊和未来教育规划的链式中介作用,效果值分别为:14.81%,27.78%和16.67%。结论:领悟社会支持不仅直接影响高中生学习投入,还通过自尊和未来教育规划影响高中生学习投入。