基于Agent的UAV智能导航技术研究

UAV智能导航是指在复杂动态环境下,UAV能够通过对周围环境的感知自主进行智能路径优化,减小轨迹中的误差安全到达目的地,同时尽量降低代价。智能导航需要解决自身定位、环境态势感知、导航方式决策、智能管理以及航路引导决策等关键技术,确保能够具有实时可靠的位置、速度、姿态等导航信息以及安全的路径。本文将智能Agent引入到导航系统中,建立了基于Agent的智能导航决策方法,给出了智能导航系统的组成、功能等。在此基础上,提出了一种基于人工势场的航迹规划方法,使得uAV在任意航路点之间进行智能路径规划。     

群体智能支撑的无人机群航路规划应用综述

无人机群航路规划的主要目标是为每架无人机生成一条连接起始点和目标点并满足约束条件的可飞行路径。传统方法主要以代价地图为基础，采用动态规划与几何运算等方法解决无人机群的路径规划问题。然而，这些方法难以解决无人机群的几何、物理与时间等复杂多约束问题，而且代价地图的构建十分耗时，使得无人机群难以应对复杂多变的实际环境。近年来，群体智能技术的出现为无人机群路径规划提供了新思路，该技术不但能够解决无人机一维静态的路径优化问题，同时为多维动态路径的优化提供更加精准、快速、有效的智能解决方案。此外，机载智能硬件的飞速发展也极大提升了无人机群的通信速率与运算效率，使得无人机群具备环境适应能力强、部署灵活和多功能集成等优势。基于以上背景，阐述了无人机群航路规划的环境感知建模、适应度函数、约束条件和障碍物规避四方面内容；综述了群体智能算法原理，并分析讨论了5种群体智能算法以及其应用于无人机群航路规划的优缺点；分析和展望了群体智能算法应用于无人机群航路规划与任务协同方向的发展趋势。     

基于计算机视觉的电信运营商智能巡检机器人技术研究

本文构建了面向电信运营商机房配电设备的智能巡检机器人及视觉检测系统,具有环境感知、行为控制、导航规划与动态决策等功能,通过传感器感知环境信息和自身的速度、位置、姿态等信息,处理感知信息并作出正确的决策和行为控制。设计和实施了一种基于RPN+SVM级联网络的运营商机房配电设备异常检测方法,对深度学习模型Faster-RCNN进行改进,在RPN网络后级联二分类网络SVM来识别消除背景区域的干扰,引入Faster-RCNN、SSD算法进行比较,证明了本方法在检测精度、检测速率和训练时长方面效果更优。     

无人地面车辆的环境感知技术

环境感知能力是地面无人车辆(UGV)自主、安全、可靠行驶的前提和基础。无人地面车辆的环境感知系统利用各种主动、被动传感器获取周围环境的信息,对传感器数据进行处理、融合、理解,实现无人车辆对行驶环境中的道路、障碍物的检测以及地形分类等,给车辆的自主导航和路径规划提供依据。本文描述了无人地面车辆环境感知系统的组成,研究了结构化和非结构化道路上的道路和障碍检测方法,分析了各种检测方法的检测效果,对环境感知系统当前面临的问题以及未来的发展趋势进行了总结和展望。     

面向家庭环境的移动机器人自主导航系统

移动机器人在家庭环境下使用传统A*算法规划经过门的路线时,存在因规划的路径靠近障碍物而导致定位失败的问题.针对该问题,设计一种面向家庭环境的自主导航系统,并提出基于栅格-拓扑混合地图的SHS(Segmented Hybrid Search,SHS)路径规划方法.首先,在已建立的栅格地图上选取拓扑点构建栅格-拓扑混合地图;其次,通过Dijkstra算法搜索先验安全航路点序列,将航路点视为局部目标节点;最后,采用A*算法实现分段路径搜索.实验结果表明,在较复杂的家庭环境中,所提的算法能快速规划通过门的安全无碰撞路径.     

一种基于情感智能的无人机自主决策方法

无人机在各领域的不断深化应用使得人们对无人机的自主性提出了更高的要求。通过模拟人的情感决策过程建立一种基于情感智能的决策方法进行人工情感与智能决策设计,并将其应用于无人机航路规划与威胁规避的决策问题。仿真结果表明,基于情感智能的决策方法在应用中具有较传统方法更优的效果。     

三维动态不确定UAV自主避障算法

在动态不确定环境下,考虑威胁障碍物的机动性和UAV携带传感器的感知误差,可有效地提高UAV执行任务的安全性和可靠性。在三维速度障碍模型的基础上,将动态不确定性通过威胁障碍物速度矢量方向偏差进行表示,建立了三维动态不确定速度障碍的模型,并提出一种基于空间障碍球冠的三维动态不确定UAV自主避障算法。最后,将提出的三维动态不确定UAV自主避障算法应用于PH曲线的在线路径规划,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

5G背景下无人驾驶汽车关键技术在疫情环境中的应用研究

5G移动通信技术的发展,为无人驾驶汽车的高速反应、安全驾驶提供了更多的技术可能,无人驾驶汽车的关键技术包括导航定位、环境感知、路径规划、稳定牵引控制、防抱死制动和自动泊车技术,以上关键技术的实现,还需传感器、GPS和北斗卫星导航系统、RFID无线射频技术等信息技术的支持.无人驾驶汽车的高速发展使得其可以更快地投入现实使用,解决人们的日常生产、生活问题,保障人们的生命财产安全.     

融合LSTM的深度强化学习视觉导航

针对目标驱动的视觉导航系统中由于导航的场景变化而导致智能体导航性能大大减弱的问题,提出了一种基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)视觉导航模型。该模型通过输入当前状态和目标状态的RGB图像来实现视觉导航,在改进原有目标驱动视觉导航模型的基础上,基于历史状态信息,结合LSTM和通用后继表征(Universal Successor Representations, USR)对未来动作决策。在AI2-THOR仿真环境下进行实验,实验结果表明,所提出的模型训练智能体导航性能优异,与其他几种模型相比,平均路径长度减少约6%,平均碰撞率减少40%,模型收敛速度较快。     

基于数据挖掘的智能旅游导航系统研究

为了解决传统PDA旅游导航系统存在旅游路线规划不完善、导航功能差和响应时间长的问题,设计基于数据挖掘的智能旅游导航系统。设计系统的总体结构包括旅游信息智能推荐模块、旅游行程规划模块、旅游信息资源库以及数据挖掘处理模块,系统中的旅游行程规划模块可根据游客自身需求,制定令游客满意的旅游线路;系统中的数据挖掘模块通过六大空间数据挖掘流程,深度挖掘游客感兴趣的旅游信息,加快旅游数据挖掘速率。给出系统的功能结构,并基于旅游多维数据的数据集特性挖掘的实现,挖掘出处于不同区域的旅游数据,基于旅游危险求助模块的实现,规避旅游导航过程中的危险情况,得到智能旅游导航结果。实验结果说明所设计系统旅游路线规划完善、导航性能强、响应效率高。     

多智能体强化学习飞行路径规划算法

为了减轻现代空战中大量信息处理给飞行员带来的负担,同时为了实现无人机航路自主规划,提出了一种基于多智能体强化学习理论的飞行路径规划算法.该算法采用多智能体强化学习的方法,采用两个功能不同的智能体,分别对应局部和全局路径规划.该算法对状态和动作空间进行划分和抽象,有效地减少了状态的数量,解决了强化学习维数灾难的问题.最后用Matlab对此算法进行了数字仿真,验证了算法的可行性,仿真实验结果显示该算法收敛速度快,能够解决飞行路径规划的任务.     

挺进深蓝:从单体仿生到群体智能

近年来,群体智能作为一项多学科融合的新技术在各领域的研究成果斐然,例如共享出行、蜂群无人机系统、水下多智能体平台等,但与水下场景结合的群体智能技术缺乏系统的归纳,有必要对水下群体智能技术的发展现状和趋势进行讨论和分析.本文对群体智能理论进行了详尽的分析,给出了群体智能的完整概念、具体算法以及应用领域.文中指出,为解决海洋复杂环境对探测、通信等造成的一系列困难,需要将群体智能技术应用于水下场景.本文就国内外水下群体智能技术的研究现状进行了总结,对水下群体智能存在的环境复杂、通信受限、信息获取困难、系统能力不足以及能量供应受限的难点进行了评述.针对这些难点,本文对结合群体智能理论的时变环境感知技术、传感网络设计、协同导航定位技术、路径规划技术、水下编队控制以及分布式自主决策技术进行了分析,并在文末给出水下群体智能技术未来在跨域通信、多平台异构、自主作业能力革新方面的发展趋势和展望.     

智能移动机器人技术现状及展望

智能移动机器人技术主要应用在路径规划、机器人的定位与导航、运动控制等范畴。本文通过对移动机器人现今状态以及未来展望进行的综合论述。以移动机器人的整体结构系统,并重点的探讨了移动机器人技术中的占主导位置的路径规划技术、导航技术和多传感器信息融合技术,研究出高智能情感移动技术以及视觉导航技术等是移动机器人未来发展的主要方向。     

无人机固定航路规划与质量评价

军用无人机航路规划类型与作战任务紧密相关,通常在执行远距离情报侦察任务时,采用固定航路规划方法推算飞行航路。为定量分析固定航路规划的质量优劣,发现制约航路质量提升的关键点,建立了以任务完成度、飞行安全度和性能发挥度为主体的航路质量评价指标和计算模型。在此基础上,以环形航路规划为例提出了一种新的固定航路规划方法,方法以战斗分界线为基准,经历航路逼近、前伸探索、回溯寻优3个阶段,得出常规、激进、保守3种航路规划结果,满足不同作战背景和任务要求下的航路规划需求。在作战仿真系统中的应用与实践表明了方法的有效性,航路规划的质量评价能够清晰反映航路优劣,为指挥员决策提供依据。     

GIS动态实时导航架构

随着我国社会经济的快速发展,科学技术的不断进步,卫星定位、移动通信、计算机技术与地理信息系统(Geographic Information System,GIS)不断融合。通过实时采集交通信息,结合动态导航技术,形成基于手机的动态实时导航系统。系统能够满足交通的时空特性与时变性等要求,主要功能是实现地图管理、实时交通信息、轨迹管理与路径规划,为出行者选择最优路径,进行实时导航,从而提高出行者的出行效率,缓解交通压力。在此基础上,对实时交通信息获取、地图匹配与动态路径规划等关键技术进行研究分析。     

GIS动态实时导航架构

随着我国社会经济的快速发展,科学技术的不断进步,卫星定位、移动通信、计算机技术与地理信息系统（Geographic Information System,GIS）不断融合.通过实时采集交通信息,结合动态导航技术,形成基于手机的动态实时导航系统.系统能够满足交通的时空特性与时变性等要求,主要功能是实现地图管理、实时交通信息、轨迹管理与路径规划,为出行者选择最优路径,进行实时导航,从而提高出行者的出行效率,缓解交通压力.在此基础上,对实时交通信息获取、地图匹配与动态路径规划等关键技术进行研究分析.     

基于小型无人机的导航控制研究

在考虑小型无人机特点和多种导航方法的基础上,研究了利用GPS／航路推算组合导航方法针对无人机进行水平导航控制的方案,以及利用优化轨迹跟踪方法进行垂直导航控制的方案,并针对一种小型我尾无人机进行了导航控制律设计。仿真结果表明,这种导航方法既简单又经济,精度高、实时性强、可靠性好,可以构成具有较强实用性的自主式导航系统。     

基于路径规划的智能小车控制系统探讨

为了对智能小车中所储存的大量路径数据以及复杂的图像处理问题进行解决,引进了一款基于路径规划的智能小车控制系统。只要对小车检测过程中出现的路径问题以及相关的转向控制角等数据之间存在的关系进行推导,就能够很好地对智能小车的运动进行控制,有效地提高整个小车控制系统的精确程度和实时性,并且用于路径规划的新方法具有很多优点,主要就是计算量比较小、储存的空间比较大,同时也更加能够满足实时性的系统要求。本文探析了对国内智能小车的现状,以及基于路径规划的智能小车控制系统。     

基于在线支持向量机的无人机航路规划技术

研究了一种基于在线支持向量机的无人机航路规划方法,以保证无人机在完成任务时候能以最小的被发现概率以及最短航程安全到达目标点。首先建立多约束的无人机航路规划数学模型,并进行分析。应用A*算法产生初始航迹获取样本数据,在此基础上应用在线支持向量机具有在线训练、模型精确度高、需要样本少、泛化能力强等特点,实现无人机航路优化。最后将所研究的方法应用于无人机的航路规划仿真,仿真结果表明所研究的基于在线支持向量机的无人机航路规划方法是有效的。     

智能轮椅导航系统研究现状与发展趋势

智能轮椅是一种帮助行动不便人群的服务机器人,它是将智能机器人技术应用于电动轮椅,融合了多个领域的研究.智能轮椅的一个重要方向是实现自主导航和有效地避开障碍物,本文探讨了导航系统中所涉及的三方面核心问题.系统定位:在移动机器人的应用中,精确的位置知识是一个基本问题;信息融合技术:结合了控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计的发展,为机器人在各种复杂的、动态的、不确定或未知的环境中工作提供了一种技术解决途径;路径规划问题:主要任务是当移动机器人运行在外界环境中,寻求一条从已知起点到己知终点之间的最优路径,即在障碍物空间中能够找到一条最短或最低代价的无碰撞路.本文最后对智能轮椅导航系统发展趋势进行了简要分析.