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针对永磁同步电机(PMSM)参数辨识中扩展卡尔曼滤波(EKF)难以确定合适的系统噪声矩阵Q和量测噪声矩阵R的问题,提出了一种改进自适应差分进化算法(SADE)-EKF的PMSM参数辨识方法。首先分析了扩展卡尔曼滤波器的工作原理,建立了双线程辨识模型;然后通过改进差分进化算法(DE)的变异策略跳出局部最优,并设计了合适的适应度函数;最后,通过SADE算法对EKF的Q和R进行优化。实验结果表明,改进的SADE-EKF在辨识电机参数时比传统的EKF具有更好的收敛速度和辨识精度。 相似文献
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针对传统A*算法规划的路径存在很多冗余点和拐点的问题,提出了一种基于A*算法改进的高效路径规划算法。首先,改进评价函数的具体计算方式,减小算法搜索每个区间的计算量,从而降低寻路时间,并改变生成路径;其次,在改进评价函数具体计算方式的基础上,改进评价函数的权重比例,减少生成路径中的冗余点和拐点;最后,改进路径生成策略,删除生成路径中的无用点,从而提高路径的平滑性;此外,考虑到机器人的实际宽度,改进后算法引入障碍物扩展策略保证规划路径的可行性。将改进A*算法与三种算法进行仿真对比,实验结果表明,改进后的A*算法规划的路径更加合理,寻路时间更短,平滑性更高。 相似文献
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