解读百度自动驾驶平台Apollo中关于全局路径规划Routing模块的部分。
上传时间： 2021-11-09
上传用户：aben
移动机器人导航与定位技术随 着 计 算机 技 术 、微 电 子 技 术 、网 络 技 术 等 的快 速 发 展 ，特 别是 通 讯 技 术 的进 步 。机 器 人 技 术 也 得 到 了飞 速 发 展 ，移 动机 器 人 的 关键 技 术 得 到 深 入 而 广 泛 的研 究 。并 且 部 分 已经 走 向成 熟 ， 移 动 机 器 人 应 用 领 域 不 断扩 展 ，与 制 造 业 相 比 ，移动 机 器 人 的 工 作 环 境 具 有 非 结 构 化 和 不 确 定 性 。因而 对机 器人 的要 求 更 高 。不 仅 要 求 机 器 人 完 成 一 定 的 功 能 ，还 需 要 机 器 人具 有 行 走 功 能 。对 外感 知 能力 以及 局 部 的 自主 规 划 能 力等 ，因 此 移 动机 器 人 的 导 航 与 定位 技 术 成 为 智 能机 器 人 领 域 的一 个 重 要 研 究 方 向 ．也 是 智 能移 动 机 器 人 的一 项 关 键 技 术 。 多年 来 国际 国 内都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 这 方 面 的研 究 开 发 工作 ．因 而 对 许 多 问题 的 认 识 与求 解 都 取 得 了长 足 的 发 展 。在 某 些特 定 的 应用 领 域 ，移 动 机 器人 导航 技 术 已得 到 了实 际 应用 。本 文 介 绍 了移 动机 器人 导 航 技 术 研 究 中的 相 关 关 键 技 术 。 2移动 机 器 人导 航 与定位 研 究 的 目的 移 动 机 器 人 根 据 运 动 行 为 方 式 分 为 自主 和 半 自主 式 ．根 据 应 用 的环 境 有 室 内和 室 外 机器 人之 分 。无 论 哪 种 移动 机 器人 。在 它的运动过程 中始终要求解决 自身的导航与定位 问题 ．也就是 Dm．~ntWhyte提 出 的 三 个 问 题 ：(1)”我 现 在 何 处 ?”，(2)”我 要 往 何 处 去 ?”，(3)”要 如 何 到 该 处 去?”。其 中 问题 (1)是 移 动 机 器 人 导 航 系统 中 的定 位 及 跟 踪 问题 ，(2)(3)是 移 动机 器人 导 航 系 统 中 的 路径 规划 问题 。移 动 机 器 人 导航 与 定位 技 术 研 究 的 目的 就 是 解 决上 面 的 3个 问题 ．给 出 已知 和 未 知 环 境 下 移 动机 器 人 实 时 导 航 与 定 为 控 制 的 理 论 、方 法 与 关 键 技 术 ，并 验 证 该 理 论 与 方 法 的 的 实用 性 ：提 出适 应 多种 环境 的 实 时导 航 策 略 和 具 有 良好 可 扩 展 性 的 移动 机 器 导航 体 系 结 构 ：未知 环 境 中 移 动 机 器 人 的 快 速环 境 建模 与 定 位 方 法 ：未 知环 境 中基 于 传 感 器 的 移 动 机 器 人 局部 运 动 规 划 理 论 与 方 法 ：与 未 知环 境 中移 动 机 器 人 导 航 控 制 相 关 的机 器 学 习的 基 础 理 论 与 方 法 ；移 动 机 器 人 的 故 障 自诊
上传时间： 2022-02-12
上传用户：xsr1983
神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
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标签： python
上传时间： 2022-06-06
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本书是作者多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均因国内各大 MATLAB 技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现巳出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。本书采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的 MATLAB实现。本书共给出30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例，所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB 程序实现和扩展阅读四个部分组成，并配有完整的原创程序，使读者在掌握算法的同时更能快速提高使用算法求解实际问题的能力。
上传时间： 2022-07-04
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本书介绍了压力传感器、圆环力敏传感器、氧传感器、有机蒸气传感器及其输出的非线性信号，因传感器是将输人的非电量转化为电学量的元件，要求将测得的电学量反演输出并显示为非电量，以达到测量的最终目的，这就要依靠除经典算法以外的各种先进的算法．例如规范化多项式拟合法、输人－输出的归十算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、量子粒子群算法、神经网络算法、模糊算法才能完成反演转换。本书重点就是结合实际应用介绍这些算法，书中有的算法是本书作者独创的。此外本书还介绍了不同非线性信号的自然和强制融合过程、从而可实现传感器的补偿，以提高其测量精度。
上传时间： 2022-07-05
上传用户：qingfengchizhu
B/S的教育部群组管理 JSP页面 可以参考
上传时间： 2014-12-05
上传用户：gyq
98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”，是一个推销员问题，本题有53个点，所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解，既然求不出精确解，我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下：步1： 设定初始温度T，给定一个初始的巡视路线。步2 ：步3 --8循环K次步3：步 4--7循环M次步4：随机选择路线的一段步5：随机确定将选定的路线反转或移动，即两种调整方式：反转、移动。步6：计算代价D，即调整前后的总路程的长度之差步7：按照如下规则确定是否做调整：如果D0,则按照EXP(-D/T)的概率进行调整步8:T*0.9-->T,降温
上传时间： 2015-03-14
上传用户：himbly
一般文献对A—B效应的分析不够明了，作者就此问题进行了探究，力求寻求一种既省时又省力简单明了的方法，试着用费曼的的路径积分理论定量地分析由矢势A和标∞势所致的A_B效应及超导量子干涉效应、介观体系中的A_B效应等这些前沿领域的课题。
上传时间： 2014-01-27
上传用户：372825274
回溯（b a c k t r a c k i n g）是一种系统地搜索问题解答的方法。为了实现回溯，首先需要为问题定义一个解空间（ solution space），这个空间必须至少包含问题的一个解（可能是最优的）。在迷宫老鼠问题中，我们可以定义一个包含从入口到出口的所有路径的解空间；在具有n 个对象的0 / 1背包问题中（见1 . 4节和2 . 2节），解空间的一个合理选择是2n 个长度为n 的0 / 1向量的集合，这个集合表示了将0或1分配给x的所有可能方法。当n= 3时，解空间为{ ( 0 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 0 )，( 0 , 0 , 1 )，( 1 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 1 )，( 1 , 0 , 1 )，( 1 , 1 , 0 )，( 1 , 1 , 1 ) }。
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上传时间： 2014-01-17
上传用户：jhksyghr
