检索结果-南通市图书馆

中国航海 2002年第4期25卷 48-53页

作者：刘宇宏黄涛杨超上海海运学院上海200135

将航海避碰案例规范化 ,并根据案例中部分信息的不精确性 ,在数据库系统的数据表示和查询中引入模糊技术 ,从而形成了一个模糊关系型的避碰案例数据库系统 ,并将其嵌入到航海避碰决策支持系统当中 ,为安全航行提供了更丰富的决策信息。

关键词：交通运输安全工程决策支持系统建模数据库系统模糊避碰航海学

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海上风电场区船舶A~*避碰寻路算法

中国航海 2018年第2期41卷 21-25页

作者：薛双飞谢磊王树武夏文涛包竹武汉理工大学能源与动力工程学院武汉430063 国家水运安全工程技术研究中心武汉430063

针对国内风电场距离航道较近、船舶在其附近航行时容易发生碰撞事故的问题,研究基于A~*改进算法的海上风电场水域船舶避碰寻路算法。基于改进的人工势场模型,按照船舶避碰要求建立风机威胁势场和他船威胁势场;将风电场区地图栅格化,计... 详细信息

针对国内风电场距离航道较近、船舶在其附近航行时容易发生碰撞事故的问题,研究基于A~*改进算法的海上风电场水域船舶避碰寻路算法。基于改进的人工势场模型,按照船舶避碰要求建立风机威胁势场和他船威胁势场;将风电场区地图栅格化,计算各小方格处总的威胁值,构建威胁地图;以各栅格的威胁值作为船舶航行代价,利用A~*算法找出从当前点到目标点的移动航线;针对采用普通A~*算法生成的航线中拐点多、方向受限的问题,提取各拐点进行通视性检验并删除冗余点,最终得到符合船舶在风电场区航行要求的安全航线。仿真试验结果表明:采用该方法得到的规划航线能在与风机障碍物保持安全距离的同时,具有最短长度。

关键词：智能交通避碰 A^*算法船舶人工势场路径优化

基于蚁群算法的AUV动目标避碰规划的方法研究

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舰船科学技术 2007年第6期29卷 86-89页

作者：何祖军齐亮江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003

提出了基于蚁群算法(ACA)实现AUV对运动目标避碰规划的方法。该方法把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为目标函数,使得路径搜索过程快速高效。计算机仿真表明:该方法使AUV能够较好地实现对运动目标的避碰;由此说明此项研究具有... 详细信息

提出了基于蚁群算法(ACA)实现AUV对运动目标避碰规划的方法。该方法把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为目标函数,使得路径搜索过程快速高效。计算机仿真表明:该方法使AUV能够较好地实现对运动目标的避碰;由此说明此项研究具有一定的可行性和有效性。

关键词： AUV 蚁群算法避碰动目标

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船舶自动避碰方法的研究

中国航海 1999年第1期22卷 20-24页

作者：李丽娜陈聪贵集美大学

本文提出了利用框架式专家系统与数理分析相结合的仿人智能避碰方法，经过计算机仿真表明，实现了海域无约束船舶避碰方案的自动编制。

关键词：避碰会遇操纵专家系统船舶

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船舶避碰协调通讯探讨

中国航海 1993年第1期16卷 45-51页

作者：张冀平海军大连舰艇学院

船舶碰撞的主要原因之一是避碰双方行动不协调。本文从通讯角度讨论船舶避碰协调问题,首先分析现有避碰通讯手段存在的不足之处,探讨避碰通讯的内容与要求,进而提出船舶避碰协调通讯系统的构想。目的是在避碰范围内建立船舶间的快速自... 详细信息

船舶碰撞的主要原因之一是避碰双方行动不协调。本文从通讯角度讨论船舶避碰协调问题,首先分析现有避碰通讯手段存在的不足之处,探讨避碰通讯的内容与要求,进而提出船舶避碰协调通讯系统的构想。目的是在避碰范围内建立船舶间的快速自动通讯,各船适时通报本船的位置、航向、速度等信息,需要避碰时预先将避碰方案通知对方,在一致认可的条件下执行避碰方案。从而根据改变各自行动产生的不协调问题,减少碰撞事故。

关键词：通信船舶避碰

基于预测窗的轮式移动机器人最优避障及避碰算法研究

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基于预测窗的轮式移动机器人最优避障及避碰算法研究

作者：王明杰大连海事大学

学位级别：硕士

具备自主感知、决策和执行能力的轮式移动机器人的避障、相互避碰以及编队避障是机器人研究领域的重要问题,其基本目标是控制轮式移动机器人或轮式移动机器人编队在有障碍物和其他移动机器人的环境中实现无碰撞运动并到达规定的目标位置... 详细信息

具备自主感知、决策和执行能力的轮式移动机器人的避障、相互避碰以及编队避障是机器人研究领域的重要问题,其基本目标是控制轮式移动机器人或轮式移动机器人编队在有障碍物和其他移动机器人的环境中实现无碰撞运动并到达规定的目标位置,这在仓储物流、智能交通、区域搜索覆盖等任务中有着广泛的应用前景。然而,轮式移动机器人运动学模型的非线性、非完整约束、:多输入多输出等特性致使其运动规划与控制成为机器人研究领域中较难解决的问题。因此,对轮式移动机器人的避障、相互避碰以及编队避障问题进行研究具有重要的应用价值与学术研究意义。本文基于预测窗技术对轮式移动机器人的避障、相互避碰以及编队避障问题进行了研究,主要的研究工作如下:首先,针对单个轮式移动机器人在有障碍物运动场景中的无碰行驶问题,利用预测窗技术提出了一种最优避障算法。考虑到轮式移动机器人运动学模型的非线性特性,对其进行输入输出反馈线性化得到一个线性模型。在得到的线性模型的基础上,运用预测窗技术将所有可能会导致机器人与障碍物发生碰撞的相对加速度变化定义成加速度变化障碍集合的形式。基于加速度变化障碍为轮式移动机器人规划最优的避障加速度变化,并将其转换成实际的无碰控制输入。matlab仿真验证了所设计的最优避障算法的有效性,与现有文献的对比仿真表明所设计的最优避障算法可使得机器人在避障过程中的控制量变化更加平缓且变化幅度更小。其次,针对轮式移动机器人之间的相互避碰问题,对提出的最优避障算法进行扩展。为了将避碰责任分配给每个轮式移动机器人,实现轮式移动机器人之间的协同相互避碰,我们设计了一种集中式协同最优相互避碰算法。通过中央计算单元将避碰所需的相对加速度变化分配给了每个轮式移动机器人,实现了多轮式移动机器人的协同相互避碰;为了提高协同最优相互避碰算法的计算效率以及鲁棒性,我们又设计了分布式协同最优相互避碰算法。该算法将加速度变化障碍对两个轮式移动机器人的避碰相对加速度变化的约束转换成对每个机器人的避碰加速度变化的约束,实现了分布式协同最优相互避碰的控制目标;针对异构移动机器人之间的相互避碰问题,我们将以上两种协同最优相互避碰算法进行扩展,设计了基于加速度变化障碍和模型预测控制的协同最优相互避碰算法。matlab仿真验证了所设计的最优相互避碰算法的有效性,与现有文献的对比仿真表明所设计的最优相互避碰算法不仅在控制量变化方面具有优势,而且算法的实时性更高。最后,针对轮式移动机器人编队在有障碍物运动场景中的无碰行驶问题,提出了一种基于预测窗的编队最优避障算法。为了便于预测机器人编队与障碍物之间的碰撞,我们使用预测窗技术把机器人编队可能与障碍物发生碰撞的加速度定义成编队加速度障碍集合的形式。基于编队加速度障碍为机器人编队在其编队模板中选取了最优的避障编队队形并规划了行驶的加速度。再利用上一部分提出的相互避碰算法实现了机器人编队队形的无碰变换。matlab仿真验证了所提出的编队最优避障算法的有效性。

关键词：轮式移动机器人预测窗加速度变化障碍避障避碰

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基于目标干扰意图识别的无人艇避碰规划研究

基于目标干扰意图识别的无人艇避碰规划研究

作者：彭伟武汉理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着各国对海洋越发重视,海洋资源的争夺以及发生的海上冲突也随之增多,而我国拥有漫长的海岸线以及广阔的海域,发展海上力量、维护海洋权益成为我国的重要战略。无人艇是一种不承载人员的具有自主探索与规划航行路径能力的智能... 详细信息

近年来,随着各国对海洋越发重视,海洋资源的争夺以及发生的海上冲突也随之增多,而我国拥有漫长的海岸线以及广阔的海域,发展海上力量、维护海洋权益成为我国的重要战略。无人艇是一种不承载人员的具有自主探索与规划航行路径能力的智能化水面小型舰艇,其特点为舰体小、速度快、回转能力优秀、隐蔽性良好、稳定性强、智能化程度高等。由于无人艇的诸多优点,使得它在复杂、危险海域执行任务以及解决海上冲突等方面有着良好的应对能力。本文在考虑了动态障碍对无人艇干扰类型为主动干扰或非主动干扰的前提下,进行了无人艇避碰规划研究。首先完成样本数据获取。论文基于船舶碰撞危险度(Collision Risk Index,CRI)提出了干扰系数,将其作为主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降维前的初始特征之一,在仿真运动过程中对无人艇与目标船舶的运动参数以及路径寻优参数进行设置、约束,根据船舶模型运动得到的基本参数计算出所需的初始特征参数,进行多次仿真形成数据库。其次在意图识别方面,提出了一种结合主成分分析和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类算法。分别考虑PCA与SVM的数学模型与参数特征,对比线性SVM和非线性SVM对于不同数据的处理性能,结合PCA的降维能力和SVM的分类能力形成分类器,仿真结果表明分类器具有较高的准确率。然后基于样本数据进行分类仿真试验。利用PCA对初始特征进行降维,再通过SVM对经过处理的低维主成分进行分类处理形成分类器,然后进行分类器测试试验和性能试验,用以识别目标船舶对无人艇的干扰意图为主动干扰或非主动干扰。另外,对比了结合PCA与SVM的分类器与传统SVM对数据的分类能力,结果表明结合PCA和SVM的分类器性能明显优于传统SVM。最后基于分类器的分类结果进行无人艇避碰运动仿真。在目标船舶非主动干扰局面下,无人艇遵循《国际海上避碰规则公约》进行避碰;在目标船舶主动干扰局面下,无人艇基于人工势场法并结合危险度函数与位置适应函数选择运动策略。仿真结果表明无人艇在非主动干扰局面下能够有效避让目标船舶,主动干扰局面下能够逃脱目标船舶的持续干扰。

关键词：无人艇避碰意图识别主动干扰分类算法

基于模糊BP神经网络船舶避碰理论与方法研究

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基于模糊BP神经网络船舶避碰理论与方法研究

作者：陈雪娟湖南大学

学位级别：硕士

船舶碰撞危险度和船舶避碰决策系统的研究一直是航海人员最关心的问题。目前,在这个领域还存在很多问题,包括碰撞危险。研究船舶碰撞危险度的目的是为避碰决策提供依据。以前,我们只是通过观测到的目标船的原始数据,如距离和方位... 详细信息

船舶碰撞危险度和船舶避碰决策系统的研究一直是航海人员最关心的问题。目前,在这个领域还存在很多问题,包括碰撞危险。研究船舶碰撞危险度的目的是为避碰决策提供依据。以前,我们只是通过观测到的目标船的原始数据,如距离和方位以及它们的变化情况,判断船舶是否存在碰撞危险,即是否有和目标船发生碰撞的可能。事实上,深入研究并处理这些观测数据,会得到意想不到的、有价值的信息。人工神经网络是模仿延伸人脑认知功能的新型智能信息处理系统。采用电子或光子等元件实现模仿人脑神经细胞的结构和功能,构造具有人脑智能的人工智能信息处理系统。生物神经元相对于电子电路来说非常慢(10秒相对于10秒),人脑却能以比现有计算机快得多的速度完成许多任务。这主要是因为生物神经网络具有巨大的并行性,即所有的神经能同时工作。以联接机制为基础的神经网络具有大量的并行性、巨量的互连性、存储的分布性、高度的非线性、高度的容错性、结构的可变性、计算的非精确性等特点。神经网络具有自学习、自适应和自组织性能。具有处理非常模糊、复杂问题的能力。 BP网络是现在理论较完整、应用最广泛的神经网络。它采用光滑活化函数(又称激活函数),具有一个或多个隐层,相邻两层之间通过权值全连接。它是前传网络,即所处理的信息逐层向前流动。而当学习权值时,却是根据理想输出与实际的误差,由前向后逐层修改权值(Back Propagation)。研究BP网络在各控制领域的应用是当前的国际热点课题,由于BP网络功能的特点,已被成功实现于很多识别判定工作环境,如图象识别、最佳选择判定、系统优化等。在船舶操纵过程中,如何处理船舶会遇局势,如何选择最佳避让时机和方案,一直是研究工作者的课题。本文主要利用神经网络的自学习、自适应、自组织性、以及处理非线性问题的独特功能,设计避碰系统或优化避碰系统。 (1)以最具代表性的判定依据D、T为网络输入,通过学习专家样本实现基本危险度的识别。充分体现神经网络的的自学习、自适应、自组织性。根据DCPA和TCPA概念的涵义,提出了空间碰撞危险度和时间碰撞危险度的概念,采用多因素分别建立了两种碰撞危险度模型,并根据刺激—反应思想,较合理地确定了两种危险度的合成算子。 (2)由于BP网络的强大分类功能,它可非常理想的完成多因素影响的碰撞危险度等级识别工作,且比人工判断更全面、更客观、更稳定、更快速。用信号处理与特征提取技术直接提取会遇局势的各参数为输入信号向量,并依据前人经验

关键词：避碰碰撞危险度模糊推理会遇势态因素公遇安全距离最近会遇距离达最近会遇点时间

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具有避碰和保持连通的多智能体鲁棒编队控制

电光与控制 2022年第8期29卷 28-34页

作者：张志雄杨凯军陕西科技大学电气与控制工程学院西安710000

针对多智能体系统在形成编队的过程中存在相互碰撞、通信中断和外部干扰的问题,考虑了具有避碰和保持系统连通的二阶非线性多智能体鲁棒编队控制问题。基于人工势场法设计了具有保持系统连通的多智能体避碰算法,并利用分布式控制法和共... 详细信息

针对多智能体系统在形成编队的过程中存在相互碰撞、通信中断和外部干扰的问题,考虑了具有避碰和保持系统连通的二阶非线性多智能体鲁棒编队控制问题。基于人工势场法设计了具有保持系统连通的多智能体避碰算法,并利用分布式控制法和共识理论设计了多智能体鲁棒编队控制律,从而使得多智能体系统准确地实现编队,避免碰撞和保持系统连通。利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式证明了系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。通过数值仿真实例验证了所提编队控制律的有效性。

关键词：多智能体系统非线性人工势场避碰连通性保持

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黄瓜收获机器人避碰轨迹规划

农机化研究 2010年第5期32卷 98-102页

作者：汤修映张铁中中国农业大学工学院北京100083

提出了一种基于机器视觉和关节空间的黄瓜收获机器人障碍避碰轨迹规划新方法,描述了算法的实现过程。该算法中,障碍分为球体、正方体和长方体3类;根据黄瓜果实图像信息,按照距离由近及远原则,规划成熟黄瓜的采摘顺序;根据障碍类型,进行... 详细信息

提出了一种基于机器视觉和关节空间的黄瓜收获机器人障碍避碰轨迹规划新方法,描述了算法的实现过程。该算法中,障碍分为球体、正方体和长方体3类;根据黄瓜果实图像信息,按照距离由近及远原则,规划成熟黄瓜的采摘顺序;根据障碍类型,进行障碍判断和归类,构造障碍保护圆和障碍保护点;采用过中间障碍点的三次多项式插值函数进行描述黄瓜收获机器人相应阶段关节空间的运动轨迹。

关键词：收获机器人黄瓜避碰轨迹规划障碍