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基于混合蒙特卡罗箱方法的移动感知网节点定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过将机器人领域的蒙特卡罗定位方法(Monte-Carlo localization,MCL)引入到移动感知网的节点定位,提出了一种混合蒙特卡罗箱方法(mixture Monte-Carlo Box,Mixture-MCB).该方法采用混合采样的方式提高采样的成功率,有效地解决了传统蒙特卡罗方法的粒子耗散问题.与其他现有方法相比,该方法不仅计算简单,定位精度高,而且对于环境参数的改变具有较强的鲁棒性,因此适用于由计算能力较弱的节点构成的大规模移动感知网.仿真实验对算法的计算复杂度、定位精度和鲁棒性进行了分析并与其他方法进行了比较,结果表明,该方法是可行而有效的. 相似文献
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讨论了移动感知网中的节点自展开问题,基于人工势场法,利用每个节点与其邻居节点之间的虚拟排斥力作用.提出了一种移动感知节点的自展开算法.仿真实验表明,该算法能使节点快速扩展到整个感知区域,同时每个节点所移动的路径很短. 相似文献
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基于视觉信息的移动机器人动态避障方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高自主移动机器人的动态避障能力,提出了一种基于视觉信息的拟人动态避障方法,以视觉信息为决策依据,利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射,在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式,无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向,仿真试验证明这种方法是可行而有效的. 相似文献
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针对自动驾驶领域当前条件模仿学习模型在动态环境下表现较差的问题,提出了一种使用LSTM网络融合历史视觉信息的动态条件模仿学习模型DCIL(Dynamic Conditional Imitation Learning)。首先DCIL通过残差网络Resnet34进行环境感知得到图像特征,再将连续的4帧历史图像特征通过LSTM网络进行特征融合,得到动态环境的特征向量。针对不同的导航条件,使用不同的决策网络预测车辆速度和方向盘角度;最后使用比例积分控制模型控制车速。在自动驾驶仿真平台CARLA上的测试结果表明DCIL与经典模仿学习方法相比,自动驾驶水平大幅提高,动态环境下避障能力显著增强。 相似文献
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受到国际环境影响,选用高性能的进口元器件存在禁运风险,元器件中国自主研制可控需求日益迫切。在宇航领域,国产元器件应用验证生态环境薄弱,需通过核心电子器件在卫星体系中的验证与应用,发现器件性能和应用方法的问题,检验核心电子器件的先进性和不同应用条件下的可用性。根据核心电子器件在星敏感器中的验证与应用要求,实现了多种核心电子器件在星敏感器中的全面集成应用,星敏感器核心电子器件自主保障率达到100%,加速了核心电子器件成果推广和航天装备的自主可控。 相似文献