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基于动态交通的最短时间路径规划方法研究

基于动态交通信息的最短时间路径规划方法属于导航领域的最短路径问题。本文采用Dijkstra算法探  (本文共3页) 阅读全文>>

沈阳大学
沈阳大学

城市车辆动态诱导系统关键技术研究

随着城市交通的发展,交通量日趋增大,路网越来越复杂,交通拥挤、道路阻塞严重影响城市交通资源的有效利用。车辆导航是现代智能交通的一个重要分支,行驶路径规划是车辆导航系统的核心部分,主要作用是基于城市路网信息及实时道路交通状况信息,实现车辆出行前及行驶中的实时路径规划功能。丰富的路网及交通信息是进行路径规划的依据。目前,实际应用中的车辆导航系统大多基于静态路网模型实现路径规划,在出现交通事故或交通堵塞时,传统的路径规划方法无法满足当前的实际应用需求。本文提出了广义路网模型的概念,在静态路网模型的基础上,引入了动态交通信息。结合面向对象建模及模块建模的基本思想,将路网中的实体按层次关系抽象为独立模型,从道路模型和道路关系模型出发,并经过一系列的系统分解,建立了层次化的、模块化的交通路网模型。将各个交通实体抽象为一个对象模型,通过对模型的功能扩展达到真实模拟现实路网中各种交通行为的目的。由于所建立的交通路网模型是一个层次化的体系结构,使...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

《电脑编程技巧与维护》2013年16期
电脑编程技巧与维护

数据驱动的动态路径规划方法仿真研究

在简要描述数据驱动的路径规划方法的基础上,对数据驱动的动态路径规划...  (本文共2页) 阅读全文>>

《制造业自动化》2011年14期
制造业自动化

基于Pythagorean Hodograph曲线的无人机路径规划方法

本文主要针对无人机传统路径规划方法中存在着较少考虑稳定控制的缺点,提出了一种基于Pythagorean Hodograph曲线的无人机路径规划方法。本方法在对Pythagorean Hodograph(PH...  (本文共6页) 阅读全文>>

武汉大学
武汉大学

高压架空输电线路路径规划方法研究

设计高压架空输电线路的首要工作是进行路径规划。目前的路径规划方法已由计算机辅助选线阶段发展为计算机自动选线阶段。计算机自动选线方法基于成本表面模型进行输电线路的路径规划,即首先在连续空间构建成本表面模型,然后根据设计的单元格邻域模式和单元格间的移动成本计算方法,利用最优路径算法在成本表面上进行路径分析。该方法在路径规划时所采用的成本表面模型是单一分辨率成本表面模型,它不能有效表达地形的起伏变化和地物的边缘特征,这既会使计算出的路径位置精度低,受到由于单元格具有多种地物信息而导致的地物边缘效应的影响,又会使成本表面里存在着大量冗余的单元格,降低路径规划时的计算效率。该方法在为影响因素分配权重时多采用主观确权法,这使得得到的权重易受到主观偏好的影响,具有一定的主观随意性。由于电力选线的范围较大,该方法直接进行路径计算会面临数据收集困难、路径规划结果的可靠性低等问题。该方法在计算路径时,由于单元格间的移动方向局限于邻域设定的范围,计算...  (本文共147页) 本文目录 | 阅读全文>>

扬州大学
扬州大学

曲面加工等残留量连续平滑路径规划方法研究

现代数控系统和数控机床的发展与CAD、CAM软件日趋成熟,这不仅提高了机械零件的加工质量和加工效率,也在曲面加工技术上取得了一定的进步,但空间曲面的加工轨迹依旧存在着不够平滑,残留量不均等问题。具有复杂曲面的零件被广泛应用于车辆、船舶、航空航天、模具、人造骨骼等领域。长期以来,复杂曲面数控切削加工过程一直存在表面加工质量不足、加工时间过长等问题,在具有空间复杂曲面的零件切削加工中,刀具轨迹开发、路径优化、干涉处理以及仿真加工等,始终是现代高速高精度数控加工技术的研究重点与难点。论文在介绍近年来各种数控刀具加工轨迹规划方法,分析其优缺点的基础上,探索了更加适应曲面高速加工的平滑加工刀具路径;提出了一种可以应用于空间复杂曲面的等残留量连续平滑加工路径规划方法,并开发了相应的路径规划及相应的G代码生成软件,能够对复杂空间曲面加工进行连续平滑的刀具路径规划。等残留量连续平滑加工路径规划方法是通过”等分截面求交法”、”等距刀位点计算法”、...  (本文共73页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学

动态环境下多传感器行星车自适应路径规划方法研究

在星体表面运动时,行星车的路径规划作为自主决策系统的关键组成部分,是其能够安全高效地开展科学巡视探测的重要保证。特别是,在未来为了大规模探测高价值的科学目标,可能存在宇航员和多个移动机器人联合作业的情景,由此伴随着更为复杂的动态环境。在传统的规划方法中,行星车的所有行为都来自于地面人员预先定义好的规则,但是行星车的作业环境不是完全已知的,这时就需要行星车具备一定的自适应能力,应对环境发生的变化。为了进一步提升行星车的自主决策能力,并解决传统人为规划框架中过于依赖地图信息的问题,基于深度强化学习理论提出了端到端的路径规划方法,直接从传感器信息映射出动作指令再发布给行星车。同时采用不同的神经网络结构分别处理不同的传感器信息,最后将环境特征融合在一起,构成基于D3QN PER的多传感器行星车路径规划方法。首先,对深度强化学习的基础理论进行了深入的研究。分别采用卷积神经网络处理视觉图像信息,长短期记忆处理激光雷达点云信息和自身状态信息,...  (本文共87页) 本文目录 | 阅读全文>>