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1.
曲蕴杰  莫宏伟  王常虹 《红外与激光工程》2018,47(3):326001-0326001(7)
利用CSK算法从图像碎片中提取运动目标的一个最小二乘分类,引入多通道颜色特征标定运动目标,通过当前图片碎片中的核函数周期性假设循环结构,一定程度拟补CSK算法使用目标灰度特征描述能力的不足。采用PCA降低特征维度并去除特征冗余信息,提高分类器参数更新速度,解决了CSK算法分类器参数更新线性化、无法适应目标发生较大变化时的运动目标跟踪问题。利用benchmark测试平台的算法集与测试数据集进行了实验,目标颜色核相关跟踪算法(TCKCT)的实验结果表明,对光照变化、背景杂乱、目标形变、目标运动速度较快、目标运动幅度较大的情况下,算法都有较好的跟踪效果。无人机跟踪遥控小车的物理实验结果,进一步验证了TCKCT算法特性,良好的实时性能够满足无人机目标跟踪要求,具有良好的实际应用前景。  相似文献   
2.
设计了一种基于光电鼠标和电子罗盘的机器人定位系统.通过放置在小车尾部中央位置的光电鼠标芯片测出X和Y的单位时间内的位移数据,经过STM32处理得到坐标值,并将小车的坐标值等信息显示在液晶屏上.通过电子罗盘得到小车的航向.在获取小车坐标与方向后,上位机通过无线模块向小车发送控制命令,从而控制小车的行驶轨迹,并将行其显示在上位机界面.经实验测试,测量位移的定位误差在0.45%,可以达到满足机器人室内定位系统的要求.  相似文献   
3.
为了提高机器人在动态不确定环境下的实时性和适应能力,提出了一种机器人实时路径规划新方法.采用环境信息处理算法,通过搜索实时局部环境信息特征信息的方式对环境信息进行分析和处理.该方法能够捕捉动态障碍物并对动态障碍物的运动规律进行预测,将特征信息及时更新给运动动作规划算法部分.运动动作规划算法是通过引入启发式思想选择双安全子目标点,完成规划运动动作并实现优化路径.在不同环境下进行仿真实验,检验了算法的有效性,证明算法在动态不确定环境下具有良好的实时性和适应性。  相似文献   
4.
莫宏伟  徐立芳 《电子学报》2013,41(5):1036-1040
 针对传统演化算法在设计数字逻辑电路时存在的演化速度缓慢和容易陷入局部最优解等问题,设计了一种Cartesian进化编程编码的电路演化Memetic算法,采用遗传算法作为全局搜索方法,并设计了适合电路演化的基本门种类局部搜索策略.通过一位全加器电路证明所提出的Memetic硬件演化算法的搜索能力,实验证明所提出的算法能够有效地完成进化任务,具有较强的全局快速和局部搜索能力.  相似文献   
5.
由于空泡及滑行力的存在,使得超空泡航行体的建模及控制问题变得非常复杂,在其模型简化过程中会产生一定的建模误差,采用鲁棒极点配置算法进行超空泡航行体控制可以有效克服这一缺点.对超空泡航行体所受的流体动力、尤其是滑行力的动态特性进行了分析整理;建立了超空泡航行体纵平面内的动力学模型;最后利用鲁棒极点配置算法设计了控制器.仿真结果表明,该控制系统具有较强的鲁棒性及稳定性.对各控制变量的控制效果进行了对比分析,分析结果表明空化器比尾舵具有更好的控制效果.  相似文献   
6.
针对规则波中船舶非线性横摇而产生的倾覆现象,提出了采用了突变理论进行分析的方法.在船舶横摇运动方程的建模过程中,将阻尼力矩取至三次项,恢复力矩取至七次项. 在此基础之上,经数学变换,将船舶非线性横摇模型转换成了尖点突变模型的形式,并对模型进行了求解,得到了系统突变时的临界函数关系式与关系曲线.分析结果表明,倾覆现象与船舶自然横摇频率和恢复力系数有关,其倾覆的临界条件是自然横摇频率和恢复力系数的函数.当自然横摇频率与恢复力系数满足突变临界函数的关系式与关系曲线时,会导致系统的突变,即船舶的倾覆.  相似文献   
7.
针对未知不确定性环境下机器人路径规划的特点,提出了基于搜索双安全边缘点的实时路径规划新方法.该方法从有限的实时环境信息中搜索躲避障碍物和保证机器人到达目标点的双安全边缘点信息,并结合启发式算法,实现了基于双安全边缘点的实时路径规划.机器人的实际工作环境是十分复杂的,要求路径规划算法有较高的适应能力,特别在u型环境中要求算法能够脱离死区.仿真实验在2种U型环境和复杂环境中进行,仿真结果表明,该方法具有反应灵敏、实时性好的特点,对不确定环境具有良好的适应性,能够实现未知复杂环境下的路径规划.  相似文献   
8.
左兴权  莫宏伟 《控制与决策》2009,24(12):1761-1768

调度问题在科学和工程中广泛存在且难以求解,人们一直寻求先进的调度算法来解决这一问题.基于生物免疫系统的计算智能发展迅速,并很快被应用于调度问题,体现了其解决调度问题的优势和特色.对此,综述了国内外免疫调度理论和算法的研究现状,介绍了基于克隆选择、免疫网络、疫苗接种等原理的调度算法,并将其按免疫机理、优化目标以及解决的问题进行分类.最后给出了免疫调度算法在各领域中的应用及其未来研究展望.

  相似文献   
9.
人工免疫网络模型(aiNET)是一种用于提取数据特征的免疫智能信息处理模型,其核心是用小规模的记忆网络数据(抗体)映射输入数据(抗原),达到减少数据冗余的数据压缩和特征提取效果.由于aiNET模型中存在免疫克隆选择机制,记忆网络(抗体)不是输入抗原数据集的实际子集,同时,由于它没有实现维数简化,导致目前广泛使用的数据特征性能评价方法无法应用.本文给出了一种基于复杂网络的拓扑结构分析技术,利用描述网络结构稳定性的网络社区结构,通过对aiNET压缩前后的抗体和抗原网络社区的对比,达到对人工免疫网络(aiNET)的特征提取性能评价的目的.  相似文献   
10.
免疫遗传算法及其在电力系统EELD中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
电力系统EELD问题是一个满足一定约束条件的多目标优化问题,利用基于进化策略的免疫遗传算法对这一问题求解.将发电燃料成本和污染控制成本视为抗原,各电力生产单元发电量的最优解视为抗体,以一个含有5个电力生产单元的燃煤电力系统模型为对象,给出利用免疫遗传算法解决这一问题的主要方法和步骤.并与基于遗传算法和Hopfield神经网络方法进行比较分析.结果证明此算法可以优化分配电力系统中各电力单元发电量,达到环境经济合理配置.  相似文献   
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