检索结果-南通市图书馆

基于高基尼不纯度的UAV&UGV协作监测系统路径规划

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年第3期39卷 804-812页

作者：夏丹陈洋陈志环杨艳华武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

空地异构机器人系统由无人机和地面车组成,通过两者相互协作完成持续监测任务可以提高工作效率、解决无人机续航能力不足的问题.在该异构机器人系统中,地面车可以为无人机进行补能,保证监测任务的持续性.由于周期性的监测路径极易发生... 详细信息

空地异构机器人系统由无人机和地面车组成,通过两者相互协作完成持续监测任务可以提高工作效率、解决无人机续航能力不足的问题.在该异构机器人系统中,地面车可以为无人机进行补能,保证监测任务的持续性.由于周期性的监测路径极易发生监测规律信息的泄露,提高无人机监测路径的随机性具有重要意义.针对此问题,引入基尼不纯度指标来评估监测路径的随机性,以目标点的归一化访问间隔时间及其基尼不纯度的加权之和最小为优化目标,建立无人机和地面车协作系统持续监测路径规划模型,提升监测路径的隐私性.采用蚁群算法对无人机监测路径和地面车补能路径进行优化求解,验证了模型的有效性与合理性.通过与其他算法比较,说明了蚁群算法具有更快的搜索速度和运行效率.

关键词：异构机器人路径规划持续监测基尼不纯度路径随机性蚁群算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

具有最小信息延迟的多无人机路径规划方法

中国惯性技术学报 2024年第5期32卷 521-530页

作者：陈洋钟树成陈志环武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

在一些实时性要求高的监测任务中,为提升多无人机协同工作的效能,提出了具有最小信息延迟的多无人机路径规划方法。首先定义最大信息延迟描述监测信息的时效性,综合考虑了无人机能量、禁飞区等多种约束,以无人机信息延迟和飞行总距离为... 详细信息

在一些实时性要求高的监测任务中,为提升多无人机协同工作的效能,提出了具有最小信息延迟的多无人机路径规划方法。首先定义最大信息延迟描述监测信息的时效性,综合考虑了无人机能量、禁飞区等多种约束,以无人机信息延迟和飞行总距离为优化目标,建立多无人机路径规划模型。然后,提出一种改进的多目标灰狼算法,引入交叉算子完成灰狼位置更新以增强其全局搜索能力,引入大规模邻域算法以提高其局部搜索能力。最后,利用概率路图算法对得到的飞行方案进行局部避障优化,从而得到最终的路径规划结果。仿真和实验结果表明,所提算法不仅可以得到很好的路径规划结果,而且对比NSGA-Ⅱ算法,本文算法得到的飞行路径总距离分别缩短了3.34%、5.09%,最大延迟时间降低了11.02%、15.66%,验证了所提算法的可行性和有效性。

关键词：信息延迟改进多目标灰狼算法路径规划避障概率路图算法

复杂协同攻击下一类非线性系统的分布式一致性滤波器设计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年第1期39卷 189-195页

作者：高霞吴怀宇郑秀娟武汉科技大学机器人与智能系统研究院武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉430081

针对复杂协同攻击下一类非线性系统的状态估计问题,提出一种分布式一致性递推滤波算法.首先,将拒绝服务攻击(denial of service, DoS)和虚假数据注入攻击(false data injection, FDI)现象描述为两个随机Bernoulli序列,并利用统一的框架... 详细信息

针对复杂协同攻击下一类非线性系统的状态估计问题,提出一种分布式一致性递推滤波算法.首先,将拒绝服务攻击(denial of service, DoS)和虚假数据注入攻击(false data injection, FDI)现象描述为两个随机Bernoulli序列,并利用统一的框架建立包含DoS和FDI的复杂协同攻击模型;然后,基于一致性理论设计具有分布式结构的递推滤波器,计算最优滤波器增益,并推导该滤波器估计误差满足均方有界的充分必要条件;最后,利用室内机器人的定位问题进行验证,仿真结果验证了所提出滤波器算法的有效性.

关键词：一致性滤波器状态估计 FDI攻击 DoS攻击室内机器人定位

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于RBF的油气水段塞流流型超声识别方法

化工进展 2024年第2期43卷 628-636页

作者：苏茜夏志飞刘振兴武汉科技大学信息科学与工程学院/人工智能学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

石油管道内的多相流流型识别主要集中在气液两相流和油水两相流方向且准确识别流型范围有限,为了解决油气水段塞流流型识别问题,本文提出一种基于RBF神经网络和超声传播规律的油气水段塞流流型识别方法。根据油气水段塞流的相分布特点,... 详细信息

石油管道内的多相流流型识别主要集中在气液两相流和油水两相流方向且准确识别流型范围有限,为了解决油气水段塞流流型识别问题,本文提出一种基于RBF神经网络和超声传播规律的油气水段塞流流型识别方法。根据油气水段塞流的相分布特点,建立了流型识别超声测试仿真模型。采用超声透射衰减技术和反射回波技术研究水平管道油气水三相段塞流超声响应特性,提取透射衰减信号区分段塞流液膜区、气泡夹带区和稳定液塞区。利用反射信号时间序列数据中的回波能量等统计特征,通过RBF神经网络对油气水段塞流进行流型识别。结果表明,基于超声传播机理以及RBF神经网络三相段塞流流型识别率为95.7%。基于RBF神经网络的流型识别算法研究为超声技术实现水平管油气水段塞流流型识别提供了理论基础。

关键词：多相流瞬态响应油气水段塞流超声衰减 RBF网络流型识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

油气水三相流相含率超声测试模型优化

化工进展 2024年第2期43卷 791-799页

作者：苏茜邓翔天刘振兴武汉科技大学信息科学与工程学院(人工智能学院) 湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

油气水多相流广泛存在于油气工业过程。针对现有油气水多相流相含率模型对超声换能器测量信息利用有限这一问题,提出了一种水基分散分层流相含率超声测试模型的优化方法。利用最大粒径模型,研究了水基分散分层流中分散相粒径变化规律,... 详细信息

油气水多相流广泛存在于油气工业过程。针对现有油气水多相流相含率模型对超声换能器测量信息利用有限这一问题,提出了一种水基分散分层流相含率超声测试模型的优化方法。利用最大粒径模型,研究了水基分散分层流中分散相粒径变化规律,确定粒径-波长比的范围处于中波长区。根据超声脉冲回波法,采用“一发三收”超声换能器测试系统,提出了水基分散分层流中超声扩散衰减的测试方法。在此基础上,结合Faran弹性散射理论,建立了油水分散流含油率超声测试模型。利用换能器渡越时间测量信息,提出了声程波动修正参数,改进了油水分散流中混合声速测试模型,并进一步优化了含气率测试模型。仿真结果表明,水基分散分层流含气率预测平均相对误差和均方根误差分别为0.43%和0.23%,含油率预测平均相对误差和均方根误差分别为3.30%和0.28%,验证了所提出的基于混合声速的相含率测试优化模型的有效性和准确性,为油气水多相流超声测试方法提供理论依据。

关键词：分散系相含率模型优化脉冲回波法

基于改进深度Q网络的机器人持续监测路径规划

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

兵工学报 2024年第6期45卷 1813-1823页

作者：王霄龙陈洋胡棉李旭东武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081

持续监测问题指的是通过规划移动机器人在路网中的巡逻路线,从而对路网环境实施长期监测,以实现保障环境安全的目的。环境中的待监测点通常受到最大允许监测周期(重访周期)的限制,并且最优的监测路径不应具有固定的周期,否则监测过程容... 详细信息

持续监测问题指的是通过规划移动机器人在路网中的巡逻路线,从而对路网环境实施长期监测,以实现保障环境安全的目的。环境中的待监测点通常受到最大允许监测周期(重访周期)的限制,并且最优的监测路径不应具有固定的周期,否则监测过程容易被恶意入侵者针对性地破坏。针对上述问题,提出一种基于改进深度Q网络(Deep Q Networks,DQN)的机器人监测路径规划算法。改进DQN的决策方法,使机器人获得一条监测频率高、安全性好(防止被智能入侵的能力)、非固定周期的监测路径。仿真实验结果表明:所提算法可以高效地覆盖所有待监测节点;与传统的DQN算法相比,该算法不会使监测陷入周期性的循环路径之中,增强了系统的抗入侵能力。

关键词：持续监测强化学习路径规划移动机器人

基于改进多目标平衡优化器算法的点焊机器人路径规划

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机床与液压 2024年第5期52卷 8-14页

作者：赵云涛甘镭李维刚武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

点焊机器人在工业领域内被广泛应用,合理的焊接顺序可以提高生产效率。为了实现点焊机器人的路径最优规划,针对点焊路径和工作时间建立多目标问题模型,提出一种融合改进快速非支配排序的多目标平衡优化器算法(DMONEO)。加入快速非支配排... 详细信息

点焊机器人在工业领域内被广泛应用,合理的焊接顺序可以提高生产效率。为了实现点焊机器人的路径最优规划,针对点焊路径和工作时间建立多目标问题模型,提出一种融合改进快速非支配排序的多目标平衡优化器算法(DMONEO)。加入快速非支配排序,并采用生存评分策略替代拥挤度因子,可以更好地保持种群的多样性,防止DMONEO过早收敛。TSPLIB基准实验结果表明,DMONEO算法相比于其他算法性能表现更好。最后在实际点焊机器人的路径规划应用中进行仿真实验并与其他算法对比,结果表明提出的算法得到的优化效果更好,耗时更短。

关键词：平衡优化器算法快速非支配排序多目标优化点焊机器人路径规划

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自蒸馏框架的点云分类及其鲁棒性研究

计算机工程 2024年

作者：李维刚厉许昌田志强李金灵武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心武汉科技大学信息科学与工程学院

与2D图像比，3D点云数据集的规模不足且表征性差，容易导致神经网络出现过拟合和泛化能力差的问题。为此，提出了一种点云自蒸馏框架(PointSD)，通过对表征形式不同的数据样本进行学习，使网络提取到原始点云数据中的更多特征信息，实... 详细信息

与2D图像比，3D点云数据集的规模不足且表征性差，容易导致神经网络出现过拟合和泛化能力差的问题。为此，提出了一种点云自蒸馏框架(PointSD)，通过对表征形式不同的数据样本进行学习，使网络提取到原始点云数据中的更多特征信息，实现样本之间的知识交互，在不增加额外计算负荷的情况下提升网络的泛化能力，适用于不同的分类网络模型；并且基于该框架提出一种点云抗腐败训练方法(TND-PointSD)，解决当前点云训练方法抗腐败能力不足的问题。在ScanObjectNN数据集上的分类实验结果表明，相对于PointNet++基准网络，每个类别的平均准确率(mAcc)提高了8.22个百分点，相对于RepSurf-U?2X基准网络，每个类别的平均准确率提高了4.86个百分点；ModelNet40-C数据集的实验结果表明，在15种腐败类型上的平均分类准确率(mOA)均有提升，能够有效地增强网络模型的腐败鲁棒性。

关键词：点云数据点云分类自蒸馏数据增强腐败鲁棒性

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于正交投影的快速高光谱图像异常检测

激光与光电子学进展 2024年

作者：何开星蒋峥刘斌张效康武汉科技大学信息科学与工程学院武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心

随着传感器技术的快速发展，高光谱遥感图像的数据规模不断增大。基于低秩稀疏分解的异常检测算法在处理大量数据时，运算效率显著降低。针对这个问题，本文提出一种基于正交投影的快速异常检测算法。首先，将高光谱图像投影到背景正交... 详细信息

随着传感器技术的快速发展，高光谱遥感图像的数据规模不断增大。基于低秩稀疏分解的异常检测算法在处理大量数据时，运算效率显著降低。针对这个问题，本文提出一种基于正交投影的快速异常检测算法。首先，将高光谱图像投影到背景正交子空间中，提高异常目标和背景的区分度，使异常目标与背景更加容易分离。然后，提出一种新的高光谱图像分解模型，并引入自动目标生成算法构造字典。所提分解模型利用字典的正交性，将高维图像数据矩阵映射成低维矩阵，减少待处理数据的维数，降低计算复杂度。将本文所提算法在3个真实图像数据集上进行实验，分别取得了0.9964,0.9984,0.9999的检测精度。此外，所提算法的平均运行时间相较于各个数据集上的第二名算法缩短了90%以上。实验结果表明，本文算法在保证异常目标检测效果的前提下，运算效率远高于其它算法。

关键词：高光谱图像处理异常检测正交投影低秩稀疏分解