【摘 要】
：
针对移动机器人在复杂环境下实现全局路径最优、未知环境下动态实时避障这一路径规划需求,对传统A?(A-star)算法进行改进,并融合动态窗口法(DWA)实现动态实时避障.首先分析栅格环境下的障碍物占比,将障碍物占比引入传统A?算法,优化启发函数h(n),从而改进评价函数f(n),提高其在不同环境下的搜索效率;其次针对复杂栅格环境下传统A?算法优化后的轨迹与障碍物顶点相交问题,优化子节点选择方式,同时删除路径中的冗余节点,提高路径的平滑度;最后融合动态窗口法,实现复杂环境下移动机器人的动态实时避障.通过MAT
【机 构】
：
沈阳化工大学信息工程学院,辽宁 沈阳 110142
论文部分内容阅读
针对移动机器人在复杂环境下实现全局路径最优、未知环境下动态实时避障这一路径规划需求,对传统A?(A-star)算法进行改进,并融合动态窗口法(DWA)实现动态实时避障.首先分析栅格环境下的障碍物占比,将障碍物占比引入传统A?算法,优化启发函数h(n),从而改进评价函数f(n),提高其在不同环境下的搜索效率;其次针对复杂栅格环境下传统A?算法优化后的轨迹与障碍物顶点相交问题,优化子节点选择方式,同时删除路径中的冗余节点,提高路径的平滑度;最后融合动态窗口法,实现复杂环境下移动机器人的动态实时避障.通过MATLAB下的对比仿真实验表明,改进算法在轨迹长度、轨迹平滑度以及历经时间上得到优化,满足全局最优且能实现动态实时避障,具有更优秀的路径规划效果.
其他文献
随着大数据分析处理需求日益复杂,分析处理过程的表达需要转变为依据任务以及任务间依赖关系构建的大数据工作流的形式,以实现其结构化、可重复、可控制、可扩展以及自动化执行,大数据工作流的编排管理成为重要的研究课题,云计算环境下资源的异构性使得该问题变得更为复杂.本文首先将云环境下大数据工作流编排管理研究划分为大数据工作流构建、工作流划分、任务调度与执行以及容错处理4个方面,并在此基础上进行综述,列举并介绍各个方面近年来经典的、关注度较高的研究;然后,针对研究中的主流技术进行分类与梳理,对各项研究中提出的方法及其
针对目前炮弹定位方法安全隐患大、人工测量效率低、精度差的问题,本文提出一种基于显著性目标检测网络BASNet(Boundary-Aware Salient Object Detection)的弹着点定位方法.采用改进的BASNet网络,结合注意力机制模块CBAM(Convolutional Block Attention Module)、金字塔池化模块PPM(Pyramid Pooling Module)与深度可分离卷积,对炮弹火焰进行显著性检测,提取弹着点图像坐标.实验结果表明,该方法在自制的炮弹火焰数
为了提高红外图像中变压器高压套管的识别准确率,同时能够满足移动端和其他低端设备对目标检测网络的需要,本文提出一种改进的轻量级红外高压套管识别算法,采用Tiny YOLOv3目标检测网络作为基础检测网络.首先,通过融合CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,将通道注意力与空间注意力机制串联,增大目标检测网络感受野,同时减轻网络计算任务,提升网络性能;然后,分别使用GIoU loss和Focal loss替代原有的边界框损失和置信度损失,从而提高对红外图
在工业生产中,安全帽对人体头部提供了较好的安全保障.在现场环境中,检验施工人员是否佩戴安全帽主要依靠人工检查,因而效率非常低.为了解决施工现场安全帽检测识别难题,提出一种基于深度级联网络模型的安全帽检测方法.首先通过You Only Look Once version 4(YOLOv4)检测网络对施工人员进行检测;然后运用注意力机制残差分类网络对人员ROI区域进行分类判断,识别其是否佩戴安全帽.该方法在Ubuntu18.04系统和Pytorch深度学习框架的实验环境中进行,在自主制作工业场景安全帽数据集中
为解决YOLOv4在目标检测任务中检测速度低、模型参数多等问题,提出一种改进YOLOv4的目标检测算法.将YOLOv4主干网络中的CSPDarknet53替换成Mobilenet用以增强YOLOv4的特征提取网络,PANet原有的3×3标准卷积被深度可分离卷积取代,以降低计算负荷,从而提高识别速度,减少模型参数.然后使用K-means++算法对由8565张图像组成的数据集进行anchor维度聚类,以提升算法精度.同时,搭建行人口罩佩戴及人体测温拍摄系统用以在人群密集场所中执行疫情防控任务.在保证YOLOv
海上目标状态呈现复杂多变的形势,须快速挖掘海上船舶的群组信息,以掌握海上目标态势.本文使用改进的FP-growth算法对海上船舶进行数据挖掘,使用基于时空分割的方法划分目标区域,挖掘频繁项集.首先清洗原始数据得到有效数据;其次使用线性插值方法处理船舶的轨迹方便后续计算;然后使用FP-growth算法,构建生成FP-tree;最后得到频繁项集,挖掘海上船舶群组信息.针对基于项集划分关联分析查找效率低的问题,本文使用基于Hash表拆分数据库和结点交换的方法挖掘频繁项集,在内存占用和时间消耗两方面比较算法的效率
仪表检测是智能仪表测试不可或缺的环节,其效果直接决定仪表测试的准确率.针对仪表检测背景复杂且要求速度快的特点,提出一种基于改进YOLOv3的目标检测算法.基于YOLOv3算法,首先使用DenseNet(Densely Connected Convolutional Networks)替换Darknet中的最后2个网络块,以加强模型对特征的重用.然后采用轻量化的Darknet-46作为特征提取网络,并将DenseNet中的卷积神经网络修改为深度可分离卷积网络,再将所有检测层(YOLO Detection)之
传统干扰源信号类型识别方法在提取干扰信号的细微特征时,存在干扰信号调制类型分类精度低、识别效果差等缺点.对此,本文提出一种基于深度神经网络的ADS-B干扰信号调制类型识别算法.首先将ADS-B信号和干扰波形进行叠加混合,通过控制矢量信号发生器(VSG)进行仿真信号发射,并在接收端进行采集;接着对接收的基带I、Q数据进行人为添加随机噪声,并据此构造各种信噪比场景下的张量训练样本数据集;最后,利用训练样本数据对本文设计的神经网络进行训练,并在样本数据集上将传统分类算法和本文所提出的神经网络算法两者的识别性能进
随着全军顶层设计工作的开展和推进,在使用Inf-ProA框架及其配套的工具开展军事领域的架构设计工作中逐步积累并形成了一定数量的架构设计模型资产.在架构师进行模型设计时,存在着广泛地参考已有相似模型的需求.然而,现有的架构方法和工具还无法对有参考价值的相似模型进行度量和推荐.本文基于信息活动模型(IAV-1a)的基本架构设计要素,通过对可扩展语言文档以及统一建模语言模型相似性度量的研究,提出一种可用于衡量Inf-ProA信息活动过程模型相似度的方法.对信息活动过程模型的内容和结构方面进行相似性的衡量,并考
当前的MD5解密算法无法适应申威架构,不能充分发挥申威26010众核处理器的性能优势.针对上述问题,采用散列初始化、循环展开、链接变量优化、61步优化和申请内存优化等优化方法在单核上进行优化,提高解密算法速度,并且将优化后的解密算法改写成主从模式,将计算任务分配到64个从核中并行执行,对主从核的访存方式进行优化,以减少访存对程序带来的时间开销.通过5组不同任务量的测试,实验结果显示在单核上优化后的平均加速比为12.28,在从核上优化后的平均加速比为44.84.实验结果表明在申威26010众核处理器上的MD