简介:对静态机器人避障问题进行了全面分析,对最短路的设计进行了理论分析和证明,建立了机器人避障最短路径的几何模型,对最短时间路径问题通过建立非线性规划模型,有效地解决了转弯半径、圆弧圆心位置和行走时间等问题.
简介:为了实现GPS信号缺失下的移动机器人自主导航,解决传统粒子滤波中的粒子退化以及粒子贫乏引起的移动机器人定位和导航精度下降问题,提出了基于小生境理论的启发式蝙蝠优化粒子滤波的同时定位与地图构建算法。首先,在启发式蝙蝠优化算法的速度和位置更新过程中,引入惯性权重,加快了算法寻优精度,提高了收敛速度;然后,利用小生境理论进一步优化启发式蝙蝠算法,利用排挤机制和惩罚函数,有效地保证了种群的多样性,提高了算法的全局寻优能力;最后,将基于小生境理论的启发式蝙蝠优化算法用于传统粒子滤波采样中,使得粒子能够智能、快速地向高似然区域运动,同时提高了传统粒子滤波算法的全局寻优能力和寻优精度。实验结果表明:该算法显著提高了移动机器人导航和定位的精度和实时性。
简介:为实现多光谱TDICCD的高速高信噪比成像,利用可空间应用的多光谱TDICCD传感器研制出了高性能成像电路系统。该系统以现场可编程门阵列(FPGA)为核心逻辑单元,带有RS422外围通信控制接口,并采用CAMERALINK接口输出图像数据。系统具有动态推扫成像的能力,可同时输出全色和彩色两种模式的图像数据。利用灰度条纹的靶标对传感器的3个多光谱(R、G、B)感光区标定白平衡,利用彩色条纹的靶标对系统进行成像测试,在驱动频率为15MHz的情况下,系统单片CCD输出的图像数据率达到1.2Gbps。试验结果表明,获取全色图像的信噪比达到了53.56dB,各多光谱图像的信噪比较高的也在40dB以上,满足空间对地高分辨多光谱遥感成像的技术指标要求,对高速空间多光谱遥感相机的研制具有借鉴意义。
简介:采用卡尔曼滤波方法进行动基座对准过程中,载体挠曲运动等因素会导致系统噪声、量测噪声的不确定性,即系统参数的不确定性。将多模型估计理论应用于捷联系统动基座对准过程中,可以有效抑制系统不确定性因素的影响。建立了捷联惯导系统误差模型和引入外部位置、速度信息的量测模型,针对对准过程中系统噪声和量测噪声不确定的情况建立了多模型自适应估计器。在同等条件下进行了单一模型对准和利用多模型估计理论进行对准的仿真比较,结果显示:基于多模型估计的对准完成后捷联系统具有更高的导航精度;由此说明,动基座对准过程中,系统参数不确定的情况下,多模型估计器有更好的适用性。
简介:本文将经典的破产模型由单险种推广到了多险种,分别讨论了各险种的索赔额均为复合Poisson过程和广义复合Poisson过程的情形,计算了两种情形下的破产概率.