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关键词： 移动机器人   路径规划   路径规划算法   综述  

摘要： 路径规划算法是移动机器人自主规划路径的关键,其性能的优劣决定了路径规划的质量,是当前移动机器人领域的一个研究热点。为系统了解移动机器人路径规划技术的研究现状,阐述了近年来国内外路径规划算法的使用和发展。依据移动机器人路径规划算法的智能程度,将其划分为传统非智规划算法、随机智能规划算法、仿生智能规划算法及人工智能规划算法。依据分类,介绍了各种算法近年来具有代表性的研究成果,对移动机器人路径规划算法的发展走向进行了展望,旨在帮助研究人员快速和全面了解该领域的发展动态。

关键词： 光伏发电   MPPT   APSO   自适应惯性权重   非线性学习因子  

摘要： 为优化最大功率点追踪(MPPT)技术的追踪精度和追踪时间,提出一种改进自适应粒子群算法(APSO)。对传统PSO算法进行优化,引入自适应惯性权重和非线性学习因子,使其在全局寻优-局部寻优-全局寻优状态下加速MPPT追踪,最后搭建光伏发电系统对自适应粒子群算法进行仿真验证。试验证明:相比于传统PSO算法,改进的APSO算法追踪精度更高,收敛速度更快。未遮挡环境(STC)恒温和变温下收敛速度提升了30.6%和39.2%,局部遮挡(PSC)恒温和变温下收敛速度提升了54.0%和53.7%,改进的APSO算法在PSC环境下更具优势;PSO算法最大功率稳定后占空比存在震荡现象,而APSO算法的占空比为稳定状态,提高了系统的稳定性能。

关键词： 小型ROV   强化学习   深度确定性策略梯度   混合式神经网络   参数噪声   运动控制  

摘要： 本文首先介绍了强化学习在无人遥控水下机器人(ROV)运动控制方面的研究现状,指出目前阻碍其进一步应用的共性难题,并对深度强化学习算法中的深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法的基本原理进行了阐述;然后针对DDPG算法应用于ROV运动控制时所存在的坏样本影响学习稳定性和缺少环境探索能力的问题,从神经网络结构和噪声引入两个方面对该算法进行了改进,提出了基于均值策略的混合式神经网络结构和引入参数空间噪声的方法;最后进行仿真实验,实验结果证明:本文改进型DDPG算法比常规的DDPG算法和传统的PID控制算法更加有效。

关键词： 启发式A^(*)算法   柔性电路板   核心布线区   启发函数   布线优化  

摘要： 柔性电路板(Flexible Printed Circuit,FPC)独特的物理属性和布线需求,导致布线复杂度较高,因此,设计了一种基于启发式A^(*)算法的柔性电路板布线优化方法。柔性电路板布线设计需要在满足元件间距、通孔间距等严格约束条件的同时,实现布线成本的最小化。为了实现这一目标,引入了启发式A^(*)算法。A^(*)算法以其高效的搜索机制和启发式的评估方式,能够指导搜索过程向最优解逼近。在构建柔性电路板布线模型时,将A^(*)算法与这些约束条件相结合,通过优化搜索策略,使算法能够在满足所有布线规则的前提下,找到最优的布线方案。实验结果表明,基于启发式A^(*)算法的柔性电路板布线优化方法,在案例5中将布线长度从6 200 mm减少到5 678 mm,布线复杂度从9.8分降到9.0分,证明启发式A^(*)算法在FPC布线设计领域具有显著的优势和潜力。

关键词： 格密码   可撤销身份基加密   抵抗解密密钥暴露   高斯抽样  

摘要： 在可撤销加密方案中,如果解密密钥暴露,那么会导致用户私钥的泄露。因此,构造一个基于格的带抵抗加密密钥暴露(decryption key exposure resistance,DKER)的可撤销身份基加密方案很有意义。不同于现有的通过改变用户私钥实现DKER特性的方案,该方案针对更新密钥进行改造,利用比特分解函数,将经过用户公钥加密后的更新密钥广播出去。这就使得解密密钥即便暴露,也不会对用户私钥造成任何影响,从而实现DKER。同时,该方案在标准模型下基于判定性带误差学习困难问题(decision learning with error,DLWE)给出抵抗选择时间和自适应选择身份攻击的形式化安全证明。结果表明,与现存的一些方案相比,该方案提高了用户的私钥和解密密钥生成效率,并且降低了用户的密钥存储空间和密文长度。

关键词： 连续匹配   航向计算   航姿滤波   小视场   惯性/视觉  

摘要： 提出了一种基于连续匹配的航向解算与组合导航算法,实现了利用小视场角制导相机解算航向,为无人机提供了一种低成本的航向量测与组合导航方案。首先基于连续匹配得到的本质矩阵计算出姿态增量,然后通过首帧姿态矩阵与联合标定矩阵计算出当前帧的航向角,在此基础上基于惯性导航姿滤波设计了MEMS导航解算与视觉连续匹配的融合算法。最后为验证所提算法的精度与计算效率,搭建了惯性/视觉组合装置及挂飞试验系统。飞行试验结果表明,针对像元数为1920×1080的相机在80~200 m相对高度飞行过程中,匹配成功率达到99.6%,0.5 h航行中航向计算精度优于0.21°,更新频率优于20 Hz,与传统方法相比具备较高的匹配成功率、航向计算精度,并具有更低的时间耗费。

关键词： 图像增强   计算机视觉   深度神经网络   多粒度建模  

摘要： 在夜间低照度光照条件下,火箭发射初期的箭体表面细节难以得到有效呈现,而现有基于红外、激光雷达的成像手段存在作用距离受限、纹理细节信息缺乏等不足,严重影响火箭运行状态的有效观测。本文从光学相机拍摄的低照度图像出发,利用人工智能算法重构具有清晰细节和自然色彩分布的正常图像,针对低照度图像具有的信噪比低、色彩偏差、噪声严重等问题,受多粒度建模思想的启发,提出多粒度信息融合卷积块,进而构建多粒度信息融合卷积网络。该网络能够在受限的特征中提取更丰富的多粒度特征信息,以提高增强图像的视觉质量。通过与现有图像增强算法的对比实验,证明所提算法在低光照条件下能够获得更好的图像增强效果,在评价指标上优于现有增强方法;在夜间火箭发射场景下,所提算法能够有效增强箭体表面细节信息。

关键词： SVM算法   汽车空调设备   制冷剂   线路故障   预测  

摘要： 信息技术的发展为人们的日常生产、生活提供了极为便利的条件,也为各行各业的技术体系升级和转型奠定了良好基础,本文则是以提升汽车空调设备制冷剂泄漏检测质量和时效性为目的,围绕着SVM算法进行分析,明确了目前数据挖掘在制冷剂泄漏故障诊断领域的研究现状,综合SVM算法的具体原理和应用细节,从数据预处理、故障预测模型设计以及预测实验的角度进行分析。结果表明,SVM算法对于汽车空调设备制冷剂泄漏故障预测有着较强的时效性,故障检测的时间更短,预测效果更强,有助于提升空调设备系统的运维安全性和有效性。

关键词： 神经网络   对抗样本   对抗训练   掩膜自动编码器   对比蒸馏   对抗鲁棒性  

摘要： 随着人工智能的不断发展,神经网络对不同领域的任务都表现出了优异的性能.然而,对抗样本的存在对神经网络在安全相关领域中的应用提出了挑战.为了改善对抗训练耗时和对抗样本缺乏多样性的问题,本文提出一种使用改进掩膜自动编码器训练教师网络的对比蒸馏算法抵御对抗攻击.首先,为了减弱教师模型对图像全局特征的依赖,教师模型在改进的掩膜自动编码器中学习如何根据可见子块推理遮挡子块的特征.然后,为了减弱对抗干扰的影响,本文采用知识蒸馏和对比学习的方法提升目标模型的对抗鲁棒性,通过知识蒸馏转移教师模型的特征到学生模型减少模型对全局特征的依赖,通过对比学习提升学生模型对图像之间细节特征的识别能力.最后,本文采用标签信息对分类头进行调节确保识别准确率.在ResNet50和WideResNet50中进行的实验表明,CIFAR-10中对抗准确率平均提升11.50%;CIFAR-100中对抗准确率平均提升6.35%.实验结果证明基于掩膜自动编码器的对比蒸馏算法能够通过只生成一次对抗样本减弱对抗干扰的影响,并通过随机掩膜构建多样本视角提升样本多样性,增强神经网络对抗鲁棒性.

关键词： 无源传感器   辐射源   目标关联   信息熵   多维属性  

摘要： 目前战场智能化、信息化水平不断提升,跨域联合作战成为必然趋势。无源侦察作为有源侦察的有力补充,往往采用无源多传感器联合的方式实现对重点区域的监控。为提高关联准确性,无源多传感器目标关联常采用时空及辐射源参数综合度量的方式。其中,基于辐射源参数关联往往采用模板匹配的方式,根据经验预设属性权重,对人工依赖程度较高。提出一种基于信息熵的多维属性自适应关联算法,该算法基于辐射源参数构造多维度距离因子属性,同时采用信息熵实现属性权重的动态分配。最后在复杂场景下的仿真验证表明,该算法在目标参数和位置相近的电磁环境中具有较好的关联效果。