同根双向扩展的贪心RRT路径规划算法

针对传统RRT-Connect算法路径规划过程中随机性大、算法效率低、搜索时间长、搜索路径冗长等问题,提出一种同根双向扩展的贪心RRT路径规划算法。将由起点开始向终点进行扩展的方式改为由起点与终点连线的中间点同时向起点和终点进行双向扩展,同时在扩展节点时叠加引力场和极度贪心算法,使树快速向起点和终点的方向扩散,加速路径的生成。对生成的路径进行剪枝优化处理,删除路径中冗余的节点,缩短路径长度。在三种不同环境中对改进算法进行仿真对比实验,结果表明所提算法相关性能优于传统RRT-Connect算法及其相关衍生算法。将改进RRT-Connect算法应用在实际移动机器人中,进一步证明改进算法的实用性和有效性。     

寒区隧道衬砌结构冻胀破坏分析及防治措施

分析了寒区隧道冻害形成的原因,认为围岩的冻融循环是造成隧道衬砌失稳破坏的基本因素,对寒区隧道冻胀形成机理研究及隧道设计有一定的参考价值,并总结了国内外寒区隧道冻胀破坏的防治措施,以减少寒区隧道的冻胀破坏。     

改进YOLOX-nano的火灾火焰烟雾检测

针对在检测火焰和烟雾的火灾检测过程中存在火灾初期小目标难以检测的情况, 本文提出了一种基于自然指数损失(eCIoU)的改进YOLOX-nano (ASe-YOLOX-nano)目标检测算法. 首先, 提出一种新的目标检测函数eIoU损失函数来替代传统IoU损失, 解决在检测小目标时预测框和真实框易出现无交集的情况, 及无法反应宽高影响等问题. 其次, 在网络模型中引入注意力模块, 在网络初期模糊定位目标位置, 提高网络后期对目标尤其是小目标检测的准确性. 此外, 本文还采用软池化空间金字塔池化结构提取不同尺寸的空间特征信息, 可以提升模型对于空间布局和物体变性的鲁棒性, 因此目标较小时也可以提取充足的特征, 采用Mosaic增强技术预处理数据集, 提升模型的泛化能力, 以此进一步提高网络性能. 通过目标数据集进行对比验证, 其结果显示, mAP指标达到70.07%, 比原模型提高了3.46%, 火焰的准确率达到84.66%, 烟雾的达到74.56%, FPS能够稳定在73, 相对于传统YOLOX-nano算法拥有更好的火灾检测能力.     

考虑联络线转供及孤岛划分的配电网风险评估

基于风险评估理论和N-1安全准则,针对含分布式电源的配电系统故障及其供电恢复情况,提出负荷点损失风险指标、线路过负荷风险指标及其综合风险指标评估系统的风险程度,通过统计分析找到系统脆弱节点及线路。基于启发式算法,提出优先联络线转供、然后通过分布式电源孤岛划分相互配合的故障恢复策略,并从最大限度地降低系统负荷点损失风险的角度讨论了分布式电源的入网位置。以IEEE 33节点配电系统为例,验证了所提评估指标能反映含分布式电源配电网的风险程度,所提故障恢复策略及分布式电源入网位置方案能有效降低系统风险。     

改进RRT的移动机器人路径规划算法

针对快速扩展随树算法(RRT)在移动机器人路径规划中随机性强、转折点多、存在大量冗余点的缺点,提出了一种基于单元分解法的改进RRT算法。首先在算法初始阶段,利用单元分解法将地图划分为可行区域与障碍区域;后根据区域与区域之间邻接关系,将随机采样点的选择固定在邻居区域内,直至扩展到目标点所在区域;并对搜索到的最终路径进行优化处理,改善路径转折点过多的问题。仿真结果表明,改进RRT算法生成的路径长度更短、消耗时间更少,最后将改进RRT算法应用在实际移动机器人中,进一步证明改进算法的实用性和有效性。     

改进人工势场法的机械臂轨迹规划

针对传统人工势场法(APF)在机械臂避障路径规划过程中出现目标不可达和局部最小值问题，提出一种改进人工势场法算法。首先，使用人工势场法控制机械臂时陷入危险区域时，引入跳点搜索算法，寻找最优跳点作为下一迭代点，同时设强迫邻居为虚拟目标点，指引机械臂摆脱危险区域；其次，再使用人工势场法搜索；最后，引入3次均匀B样条曲线进一步优化最优解，进而生成一条平滑、无碰撞的路径。通过二维地图和机械臂避障实验，验证了改进算法的有效性和可行性。