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针对智能车传统 A
∗ 算法存在拐点较多,不平滑,易发生碰撞问题,提出一种 A
∗ 与 DWA 融合改进随机避障方法。 在 A
∗
优化算法中通过计算节点间斜率,选择关键节点,剔除冗余节点,改进了评价函数,提高 A
∗ 算法速度和路径平滑性。 针对 A
∗ 优化
算法无法规避随机障碍物及 DWA 算法存在速度与安全不兼顾问题,提出一种兼顾速度与安全性的优化 DWA 自适应算法。 在每
两个优化关键节点间采用自适应动态窗口法进行局部规避随机动-静态障碍物,使智能车自主、平滑、安全、高效规避障碍。 实验
显示:本文算法与 A
∗
、Dijkstra、改进 A
∗ 与基本 DWA 融合算法相比,在 3 种环境下全局路径长度、拐点数、时间平均降低 2. 9% 、
36. 2% 、24. 7% ;2. 9% 、40. 7% 、30. 9% ;0. 31% 、23. 8% 、13. 6% ,能够实现随机避障且路径平滑,验证了本算法的有效性。 相似文献
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针对不同环境下智能车辆路径搜索问题和传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等情况,建立栅格地图模型,设计了一种改进蚁群与势场融合算法的平滑路径规划算法。在传统蚁群算法中引入了势场合力变化系数,与人工势场法相融合,减少了陷入局部最优的情形;引入自适应信息素调整策略和精英蚂蚁增加信息素提高算法收敛速度,保证了算法搜索时的有效性;对规划出的路径进行拐点处理使得路线更加平滑、安全。仿真结果显示:改进算法在稀疏障碍物下比文献[13]算法和基本蚁群算法提升了27.7%、81.1%;密集环境下分别提高36.9%、79.0%,并且路径长度与文献[13]相差很小,拐点数量也要小于其它两种算法,路线更加安全平滑。 相似文献
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采用在实验室自行培养好氧污泥菌种的形式来研究活性污泥培养,以新鲜的人工模拟废水作为营养液直接曝气,通过控制pH值、温度、溶解氧等条件逐步培养活性污泥,得出活性污泥在培养的不同阶段运行异常时的特征。重点对丝状菌污泥膨胀的原因进行分析,并提出有效的控制方法。 相似文献
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针对风电机组的传动系统、发电机和桨距系统故障的有限时间重构和实际应用中气动转矩无法准确获取等问题.提出一种新的自适应非奇异终端滑模观测器.在观测器中引入自适应律,确保滑模观测器不受未知扰动的影响.设计的非奇异滑模面能有效解决常规滑模观测器的抖振问题,避免了抖振现象造成的故障误判和漏判等问题,提高了故障诊断效率.针对变桨系统故障,通过引入故障指示参数,将桨距执行机构的液压压降模型转化为加性故障.然后,利用两个级联滑模观测器对桨距系统进行观测,给出了有限时间状态的估计和故障重构.最后,仿真结果验证了风电机组状态的有限时间估计和执行器故障的重构,达到了风电机组故障诊断快速诊断的目的 .证明所提方法的正确性、可行性. 相似文献
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