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关键词： 自动驾驶   行为决策   深度强化学习   模仿学习   改进DQN算法  

摘要： 针对传统深度强化学习算法因训练时探索策略差导致在自动驾驶决策任务中同时出现行驶效率低、收敛慢和决策成功率低的问题,提出了结合专家评价的深度竞争双Q网络的决策方法。提出离线专家模型和在线模型,在两者间引入自适应平衡因子;引入自适应重要性系数的优先经验回放机制在竞争深度Q网络的基础上搭建在线模型;设计了考虑行驶效率、安全性和舒适性的奖励函数。结果表明,该算法相较于D3QN、PERD3QN在收敛速度上分别提高了25.93%和20.00%,决策成功率分别提高了3.19%和2.77%,平均步数分别降低了6.40%和0.14%,平均车速分别提升了7.46%与0.42%。

关键词： 自主可控   自动导引车(AGV)   跟踪控制   纯追踪算法  

摘要： 设计并实现了一种基于自主可控平台的自动导引车(AGV)。AGV满足核心硬件国产化、软件开源可控的要求,并可兼容多种自主导航算法。对传统纯追踪算法在跟踪精度和安全性上进行了改进:一是载具在直线路段偏离参考轨迹较远的情况下使用Dubins路径进行快速回归;二是在大曲率参考轨迹处使用预瞄点偏移算法纠正跟踪轨迹,减小跟踪误差;三是应用动态预瞄距离和动态速度进一步减小大曲率路段的跟踪误差和安全风险。改进的算法在设计的AGV上进行了实现。在完成AGV设计和改进算法实现后,在实际环境中进行了视觉循线实验。改进的算法在0.1 m/s的速度下在曲率较小路段的平均偏差相较改进前的两种纯追踪算法变体分别减少了3.3%、7.3%,在大曲率路段减少了8.34%、23.06%;在0.5 m/s的速度下在曲率较小路段的平均偏差相较改进前的两种纯追踪算法变体分别减少了9.08%、11.33%,在大曲率路段减少了2.97%、24.67%。改进算法实验的整体结果优于使用改进前两种算法变体的结果,且设计并实现的AGV能够满足一般环境下的视觉循线导航需求,可应用于多种实际场合。

关键词： 地铁车站   PSO-RVM算法   通风量   预测值寻优  

摘要： 为提高地铁车站通风量需求预测的准确性,为地铁车站通风量的精准调控提供有力技术支持,以某地铁工程A车站为研究对象,提出通风设备安装施工要点,深入论述了基于地铁车站通风量需求的历史采集数据和PSO-RVM算法的通风量预测值的寻优过程。完成地铁A车站工程通风量需求预测后,将预测通风量与实际通风量进行对比分析,预测偏差没有超过规范允许的范围,证明本文提出的预测方法的可行性与有效性,为地铁车站的通风系统的设计和运行提供了更为可靠的参考依据。

关键词： 缺陷检测   SSD-MobileNetV1   现场可编程门阵列(FPGA)  

摘要： 产品缺陷检测是工业产品质量控制的重要工序之一。计算机视觉及人工智能算法使得产品缺陷自动检测成为可能,结合现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的强大计算能力与灵活性,可优化并部署自动检测系统。采用SSD-MobilenetV1模型,通过剪枝与权重量化来优化检测算法,并将其部署于FPGA。优化后,算法精度仅下降1.8%,但速度提升7.4倍,模型大小缩减至48%,实现了每张图片80ms的推理速度。

关键词： BM3D算法   MRI大脑图像   图像去噪  

摘要： 三维块匹配(BM3D)算法利用图像的块内相似性和块间相似性来实现去噪,其性能依赖于能否找到足够数量的相似块。在传统应用中,当相似块不足时,BM3D算法的去噪能力会受到限制。针对这一问题,提出了一种改进的BM3D算法,该算法在找不到充足相似块的情况下,自适应地采用2D离散小波变换代替原有的3D变换过程,因此即便在相似块稀缺的情况下,改进BM3D算法仍能有效去除噪声。实验结果表明,该改进BM3D算法在峰值信噪比值上相较于原始BM3D算法有显著提升。

关键词： 超可靠低时延通信(URLLC)   多用户MIMO   有限码长(FBL)   连续凸近似(SCA)  

摘要： 第六代(6G)移动通信网络需要为大规模节点提供高可靠低时延通信(URLLC)服务。为此,该文针对多用户大规模多输入多输出(MIMO)技术辅助的URLLC下行通信场景,基于有限码长(FBL)域理论表征系统性能,以用户速率公平性为目标,提出一种高效的功率分配算法。具体而言,该文首先针对传统MIMO中基于全局奇异值分解(SVD)的线性预编码方案复杂度高、不能兼顾用户公平性等问题,设计基于局部SVD的预编码方案,以相对较低的复杂度实现对MIMO用户间干扰和用户内干扰的有效抑制。其次,该文以功率分配因子为优化变量、以最大化最小用户速率(MMR)为目标构建优化问题。为解决所构建的高维变量耦合非凸问题,该文通过引入辅助变量、分段McCormick包络将目标函数中香农容量相关项凸松弛处理,实现MMR问题重构。进而该文提出基于连续凸近似(SCA)的优化算法有效求解MMR问题。仿真结果验证了所提优化算法的收敛性与准确性,同时也表明所提优化方案相比于现有方案在系统MMR性能和鲁棒性上均具有优势。

关键词： 遗传算法   核心处方   处方推荐   真实世界数据   2型糖尿病  

摘要： 目的改进遗传算法创新推荐度模型,以2型糖尿病(T2DM)电子病历数据为基础进行核心处方挖掘及有效处方推荐。方法基于真实世界电子病历数据,构建T2DM患者有效处方集及不同证型原始处方集数据库;对遗传算法进行改进,优化适应度函数的构建,使提取出的核心有效处方朝着有效处方集的方向进化;基于核心有效处方与原始处方集的相似度关系,创新推荐度模型,通过遍历不同证型原始处方集进行处方推荐度挖掘。结果共使用有效诊疗标准的处方17712条,提取的核心有效处方中包含中药37种;最终挖掘出满足“推荐度≥85%”的处方26条,最大推荐度为97.26%。结论研究改进遗传算法提高了对中药处方集的特征提取和全局搜索能力,并通过提出新的推荐度模型进行临床处方决策推荐,提高了电子病历数据的利用率。

关键词： 多输入多输出   正交频分复用   波达方向估计   多重信号分类法  

摘要： 通感一体化(integrated sensing and communication, ISAC)是6G的重要特征,而波达方向(direction of arrival, DOA)估计是ISAC的关键问题之一。基于大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)-正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的均匀线性接收天线阵列模型,直接采用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行多目标DOA估计。仿真实验结果表明,相比于其他算法,MUSIC算法在大规模MIMO-OFDM系统中具有良好的性能。

关键词： 自适应DPCM   预测编码   激光距离图像   LZW编码   有损压缩  

摘要： 随着计算机视觉和三维重建等领域的发展,激光距离图像压缩成为激光距离图像处理中一个重要的研究方向,为了保持深度信息质量的同时,尽可能减小数据大小和提高图像处理效率。通过解析原始DPCM与LZW算术编码,提出一种基于自适应DPCM与LZW编码方法结合的图像压缩方案。首先利用自适应DPCM进行谱间预测,利用DPCM帧内预测输出残差图像并对残差图像进行量化处理,然后对量化后的残差图像进行LZW编码输出,最终与文章参考的算法以及原始算法进行评估与对比。测试结果表明,该算法能够不影响图像观看效果的同时,对图像进行有效压缩,平均压缩比为4.958,相对于文章中的对比算法分别提高了246.71%,61.39%,173.92%,123.03%。

关键词： 输电线路   YOLOv8s   DSConv   RepGFPN   LSKBlock   多尺度融合  

摘要： 输电线路是电力系统中的重要组成部分,输电线路缺陷将影响电力系统的安全稳定运行,为此提出了基于改进YOLOv8s算法的输电线路缺陷检测方法。首先,改进主干网络,引入动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution,DSConv),与特征融合模块融合,克服卷积操作限制,增强处理复杂场景的能力;其次,改进颈部网络,融合重参数化泛化特征金字塔网络(Re-parameterized Generalized Feature Pyramid Network,RepGFPN),避免权重分配不均,提升网络表现和适应性;最后,为了提高检测精度,在主干网络引入大选择性核块(Large Selective Kernel Block,LSKBlock),自动调整感受野的大小。实验结果表明,改进的YOLOv8s算法在输电线路缺陷检测中的平均精度均值达到了93%,相较于原始YOLOv8s算法提升了2.4%,检测速度达到了130 frame/s。