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移动机器人路径规划算法综述 被引量：1
1
作者 张永宏 郭子健 +2 位作者 陆竹恒 蒋亮 曹海啸 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期26-39,共14页
路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术之一,其性能决定了路径规划的质量。为全面地了解移动机器人路径规划算法的研究现状和发展,对常用算法进行系统综述。针对路径规划算法的特点,将其划分为传统算法、基于采样的算法、基... 路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术之一,其性能决定了路径规划的质量。为全面地了解移动机器人路径规划算法的研究现状和发展,对常用算法进行系统综述。针对路径规划算法的特点,将其划分为传统算法、基于采样的算法、基于人工智能的算法和基于智能仿生的算法;基于上述分类,简要介绍了算法原理和实际应用场景,重点阐述近年来各种算法的相关研究成果,概括对比各类算法的优缺点;选取了四种算法在同一仿真环境下验证算法的有效性。最后,对移动机器人未来发展趋势进行展望,以期为移动机器人路径规划研究提供参考。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 算法分类与融合 算法验证
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基于虚拟锚点的室内融合定位方法
2
作者 张宇 李泽 +2 位作者 田增山 桂术亮 刘凯凯 《通信学报》 北大核心 2026年第1期27-40,共14页
利用通信信号镜面反射形成的虚拟锚点(VAP)实现终端定位是近年来的一个研究热点。针对终端在定位过程中VAP出现的“生灭”现象,在单输入单输出(SISO)网络中提出了一种基于虚拟锚点的室内融合定位方法。首先,利用状态转移方程提供的先验... 利用通信信号镜面反射形成的虚拟锚点(VAP)实现终端定位是近年来的一个研究热点。针对终端在定位过程中VAP出现的“生灭”现象,在单输入单输出(SISO)网络中提出了一种基于虚拟锚点的室内融合定位方法。首先,利用状态转移方程提供的先验信息,对观测集合中的非镜面杂波进行滤除。其次,利用平面内不同位置的预测观测集和匈牙利算法构建定位模型,并利用群优化算法估计终端的位置。再次,通过融合滤波方法将状态方程提供的先验位置信息与估计的位置进行融合。仿真结果表明,相较于现有方法,所提方法能够有效地提升定位精度。最后,利用软件无线电搭建测试系统,真实环境下的测试结果表明,所提方法可以达到0.47 m的平均定位精度。 展开更多
关键词 室内定位 虚拟锚点 匈牙利算法 融合滤波
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基于BKA优化多算法模型的铁路危岩落石风险评估研究
3
作者 靳春玲 陆浩伟 +2 位作者 贡力 党丹丹 郭芮 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2026年第2期902-912,共11页
在复杂地质与环境条件下,山区铁路沿线危岩落石灾害对线路运行安全与稳定构成显著威胁。为提升灾害识别精度与防控能力,本文构建了一种基于黑翅鸢算法(black kite algorithm,BKA)优化的多算法融合模型,用于铁路沿线危岩落石灾害风险的... 在复杂地质与环境条件下,山区铁路沿线危岩落石灾害对线路运行安全与稳定构成显著威胁。为提升灾害识别精度与防控能力,本文构建了一种基于黑翅鸢算法(black kite algorithm,BKA)优化的多算法融合模型,用于铁路沿线危岩落石灾害风险的定量化评估。该模型以反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)为核心,融合主成分分析(principal component analysis,PCA)降维与Elastic Net特征选择技术,并利用BKA优化BPNN的初始权重与偏置参数,从而加快收敛速度并提升预测稳定性。构建了涵盖地形、岩性、荷载、防护等12项指标的多层次风险评估指标体系,系统表征危岩致灾机理。以焦柳铁路与黔桂铁路沿线典型高风险边坡为研究对象,采用K折交叉验证(K=10)验证模型在复杂地质条件下的鲁棒性与泛化能力。实验结果表明,所提模型的预测准确率达到90.0%、决定系数R2为0.899、AUC值为0.909,均优于WOA(whale optimization algorithm)优化模型(80.0%、0.797、0.818)、PSO优化模型(77.5%、0.723、0.786)及传统BPNN(75.0%、0.646、0.737)。尤其在Ⅲ级和Ⅳ级高风险等级识别中,模型召回率达100%,F1-score为1.0,分类边界清晰且稳定性强。基于预测结果提出了分级防控策略,并从施工可达性与推广潜力等方面验证了其工程适用性。研究成果为山区铁路危岩落石灾害的精细化管理与防控提供了实用决策支持工具,并为更广泛的地质灾害风险评估方法研究提供了参考。 展开更多
关键词 黑翅鸢算法 多算法融合模型 危岩落石灾害 山区铁路 风险评估
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制造装备运动部件空间位姿检测技术研究
4
作者 陈衡 袁明记 +1 位作者 许耀宇 夏仰球 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第2期151-155,162,共6页
针对辐射、密闭、剧毒等极端环境下制造装备运动部件空间位姿精度难以测试的问题,发展基于惯性测量单元的线性运动轴线六自由度误差在线测量技术,构建位置、姿态及其角速率和角加速率的融合算法,研制基于加速度传感器、陀螺仪及水平仪... 针对辐射、密闭、剧毒等极端环境下制造装备运动部件空间位姿精度难以测试的问题,发展基于惯性测量单元的线性运动轴线六自由度误差在线测量技术,构建位置、姿态及其角速率和角加速率的融合算法,研制基于加速度传感器、陀螺仪及水平仪的密闭空间内置式测试系统。然后以二维平台直线轴为测试对象,开展线性运动轴线六自由度误差检测试验,通过自研检测系统与XM60型激光干涉仪测试数据的比对分析验证了制造装备运动部件空间位姿检测技术的可行性和准确性。 展开更多
关键词 空间位姿 惯性测量单元 加速度传感器 融合算法
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霜冰优化算法与多尺度信息融合的水下图像增强
5
作者 张爱华 王莹 《液晶与显示》 北大核心 2026年第3期452-461,共10页
针对水下图像颜色失真、细节丢失严重的问题,提出了霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)与多尺度信息融合的水下图像增强方法。首先,基于图像颜色失真问题,创新性地提出融合暗通道先验算法(dark channel prior,DCP)和基于R... 针对水下图像颜色失真、细节丢失严重的问题,提出了霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)与多尺度信息融合的水下图像增强方法。首先,基于图像颜色失真问题,创新性地提出融合暗通道先验算法(dark channel prior,DCP)和基于RIME的自适应伽马矫正红色通道补偿框架,以保证水下图像色彩恢复自然。其次,引入限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)的方法增强图像对比度。最后,将两条通道增强后的结果采用4种权重和高斯-拉普拉斯金字塔逐层处理,并进行多尺度融合,最终得到视觉质量优异的图像,实验结果显示,该算法的UIQM、UCIQE和SSIM平均值分别可达4.598、0.633和0.726。同时在UIEB、RUIE和EUVP数据集上进行其他对比实验,本文算法的结果均明显优于其他算法,可以得出本文方法在提高水下图像质量效果上更具有优势。 展开更多
关键词 暗通道先验 伽马矫正 霜冰优化算法 多尺度融合
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基于多机制融合PGSA的弦支穹顶结构预应力优化
6
作者 姜正荣 苏昌旺 +1 位作者 石开荣 周梓杰 《西南交通大学学报》 北大核心 2026年第1期127-135,共9页
针对模拟植物生长算法(PGSA)以固定步长搜索难以收敛于全局最优解、对初始生长点选取依赖性强和生长空间巨大的局限性,提出自适应变步长搜索、高斯扰动变异和生长空间筛选3种机制的新策略,建立基于多机制融合的模拟植物生长算法(多机制... 针对模拟植物生长算法(PGSA)以固定步长搜索难以收敛于全局最优解、对初始生长点选取依赖性强和生长空间巨大的局限性,提出自适应变步长搜索、高斯扰动变异和生长空间筛选3种机制的新策略,建立基于多机制融合的模拟植物生长算法(多机制融合PGSA),进一步采用多机制融合PGSA对弦支穹顶结构进行预应力优化,并与其他优化算法进行对比.结果表明:与原PGSA相比,引入自适应变步长搜索机制,可避免算法陷入局部最优解,引入高斯扰动变异机制,可解决由于初始生长点的选取不当而造成优化结果不佳的问题,引入生长空间筛选机制,可在算法收敛后有效终止生长,显著缩小生长空间(降幅最大达97.64%);与其他优化算法相比,多机制融合PGSA的迭代次数最少(仅为45次),且优化得到的支座平均水平径向反力绝对值最小(仅为0.004 kN),验证了该算法的适用性. 展开更多
关键词 弦支穹顶结构 模拟植物生长算法 预应力优化 多机制融合 算法新策略
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基于多维感知与智能算法的切丝工序流量全局控制模型
7
作者 张翼 吴晓勇 +3 位作者 董伟华 黄瑞瑞 樊芮绮 金雅昭 《智能物联技术》 2026年第1期43-48,共6页
切丝工序是烟草行业生产的关键环节。其设备精度高、运行要求严格、工况复杂多变,导致实际生产实践面临多重技术瓶颈和管理痛点。不同阶段的烟叶流量存在匹配失衡的痛点,导致输送设备频繁启停,直接影响生产稳定性与产品质量。为优化切... 切丝工序是烟草行业生产的关键环节。其设备精度高、运行要求严格、工况复杂多变,导致实际生产实践面临多重技术瓶颈和管理痛点。不同阶段的烟叶流量存在匹配失衡的痛点,导致输送设备频繁启停,直接影响生产稳定性与产品质量。为优化切丝工序多阶段生产流量的协同动态匹配与智能调控效果,提出一种基于多维感知和智能算法的全局控制模型来实时监测切丝工序设备运行状态并优化切丝流量控制。通过实时采集和分析储叶柜出料流量、切丝喂料机料位长度、切丝工艺参数以及切丝流量等数据,融合运用机器学习、深度学习、运筹优化等算法,挖掘切丝工序复杂运行机理,实现关键运行参数的动态组合控制。应用实践表明,所提方法可显著减少因流量不匹配造成的设备停机次数;储叶柜至切丝喂料机段的每批次设备停机次数由27次降为1次以内,因烘丝段料满造成的每批次切丝设备停机次数由1次降至0次。该方法打破了不同设备与工序之间的孤岛效应,实现了全局控制策略优化与协同,进一步提升了烟草行业智能化生产和精细化管理水平。 展开更多
关键词 智能流程工业控制 多维感知 多算法融合 决策优化
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基于多模态三支路异构融合的逆变器开路故障诊断研究
8
作者 刘伟 王澜 易冠群 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第1期71-82,共12页
针对逆变器开路故障,提出了一种基于GAF-RP-LSTM-Transformer的三支路异构融合的诊断方法。首先,采用互补集合经验模态分解与相位随机技术(complementary ensemble empirical mode decomposition with phase randomization technique,CE... 针对逆变器开路故障,提出了一种基于GAF-RP-LSTM-Transformer的三支路异构融合的诊断方法。首先,采用互补集合经验模态分解与相位随机技术(complementary ensemble empirical mode decomposition with phase randomization technique,CEEMD-PRT)算法处理逆变器输出电流信号,提取局部故障特征。并通过格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)和递归图(recurrence plot,RP)变换将一维时序信号转换为二维图像,充分利用时序信号中的全局趋势特征(GAF)和非线性动力学特征(RP)。为弥补传统一维特征提取在空间相关性表征上的不足,利用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络提取时序数据的动态特征,利用GAF-RP-Transformer双支路模型提取二维图片的空间特征。为实现一维时序特征与二维空间特征间多维信息的融合,提出了全新的异构特征融合模块,通过多模态图像的互补性,增强模型对故障细微差异的捕捉能力。实验结果表明,所提模型在测试集上的分类准确率达到99.3%,显著优于其他对比模型,并能在不同噪声干扰下保持较高的诊断准确性。特别是在30 dB和20 dB噪声下,准确率下降幅度较小,表明该方法具有较强的鲁棒性。仿真验证了GAF-RP-LSTM-Transformer三支路异构融合模型在逆变器故障诊断中的有效性与优越性。 展开更多
关键词 逆变器开路故障诊断 多模态三支路异构融合模型 CEEMD-PRT算法 异构特征融合
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基于激光测风雷达的风切变识别研究综述
9
作者 庄子波 崔雨康 +6 位作者 舒志峰 邹国良 张开俊 陈钰彤 靳国华 陈星 文胜欢 《红外与激光工程》 北大核心 2026年第1期129-144,共16页
风切变作为一种严重威胁飞行安全的大气动力现象,对其实时监测与精准识别直接关系到飞行安全。针对低空经济和民航飞行安全需求,系统综述了激光测风雷达在风切变识别方领域的研究进展,并深入剖析了其中存在的主要问题。通过梳理国内外... 风切变作为一种严重威胁飞行安全的大气动力现象,对其实时监测与精准识别直接关系到飞行安全。针对低空经济和民航飞行安全需求,系统综述了激光测风雷达在风切变识别方领域的研究进展,并深入剖析了其中存在的主要问题。通过梳理国内外相干激光测风雷达的发展历程与技术现状,详细阐述了四种扫描策略的原理、优势及局限,以及噪声处理、风场反演和信号增强等关键技术。同时,综述了仿真建模与风切变数据库构建的重要性,并比较分析了传统识别算法与基于机器学习的智能识别算法的特点。未来,需重点探索深度学习与多源数据融合技术,构建多维度特征模型,以提升风切变识别精度与可靠性,适应复杂地形和极端天气,为航空安全提供更坚实的保障。 展开更多
关键词 风切变 激光测风雷达 识别算法 机器学习 多源数据融合
原文传递
三肇凹陷A区块葡萄花油层缝网压裂参数优化实践
10
作者 杨光 张煜琦 +2 位作者 李锦超 杨玉才 刘小波 《大庆石油地质与开发》 北大核心 2026年第1期118-126,共9页
松辽盆地三肇凹陷葡萄花油层属于典型的低孔、低渗储层,随着压裂重复次数的增多,压裂效果逐年变差。为了探究A区块葡萄花油层缝网压裂影响压裂效果的主控因素,应用聚类分析方法,对试验区块各类数据参数预处理,优选堆叠集成算法,并对压... 松辽盆地三肇凹陷葡萄花油层属于典型的低孔、低渗储层,随着压裂重复次数的增多,压裂效果逐年变差。为了探究A区块葡萄花油层缝网压裂影响压裂效果的主控因素,应用聚类分析方法,对试验区块各类数据参数预处理,优选堆叠集成算法,并对压裂效果进行评价,制作压裂参数优化图版。结果表明:应用聚类分析方法将离散型数据转化为2―4类分类变量,可保证回归算法测试集的相关系数达到83%以上;应用集成算法综合考虑不同算法的预测结果,能够提升预测准确率5百分点;三肇凹陷A区块试验井不同储层特征对应的最优施工参数差异较大,根据储层不同特征确定影响因素权重,选取权重较大的有效厚度、加砂强度等9类主控因素,建立加砂、加液优化参数图版,实际应用表明试验区块20口井的初期日增油量同比提高了30%。研究成果可为同类储层压裂选井、选层及压裂规模设计提供理论依据及方案。 展开更多
关键词 葡萄花油层 压裂效果 主控因素 聚类 融合算法 压裂参数优化
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基于改进协方差交叉融合算法的低空协同监视技术
11
作者 张强 员腾蛟 林智奇 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第2期841-847,共7页
为了满足未来智慧空中交通的发展对低空协同监视技术的迫切需求,提出了一种基于互协方差补偿机制的改进协方差交叉融合算法。该算法通过将互协方差信息引入传统协方差交叉(covariance intersection,CI)融合框架,有效降低了融合误差方差... 为了满足未来智慧空中交通的发展对低空协同监视技术的迫切需求,提出了一种基于互协方差补偿机制的改进协方差交叉融合算法。该算法通过将互协方差信息引入传统协方差交叉(covariance intersection,CI)融合框架,有效降低了融合误差方差阵估计的保守性。再结合无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)搭建双层滤波融合框架,融合了ADS-B、5G数据链和“北斗”短报文的监视数据。实验结果表明利用改进CI融合算法融合的航迹均方根误差在经纬度和高度上均有减小,证明了改进CI融合算法的有效性。这为目标跟踪、航迹预测等任务提供了更精准、更可靠的数据基础,有助于提升低空空域的安全性和运行效率。 展开更多
关键词 低空监视 无迹卡尔曼滤波 数据融合 协方差交叉融合算法
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基于改进全局和局部融合的智能粮仓机器人运动控制研究
12
作者 贺建华 夏帅 刘洋 《粮食与饲料工业》 2026年第1期79-84,共6页
针对全局和局部路径规划应用于智能粮仓机器人运动控制存在的环境适应性差问题,提出一种基于改进全局和局部融合的路径规划方法。该方法在全局规划阶段设计一种平衡搜索速度与精度的新型启发式估算代价函数,并引入跳跃点优化机制。在局... 针对全局和局部路径规划应用于智能粮仓机器人运动控制存在的环境适应性差问题,提出一种基于改进全局和局部融合的路径规划方法。该方法在全局规划阶段设计一种平衡搜索速度与精度的新型启发式估算代价函数,并引入跳跃点优化机制。在局部规划阶段,基于机器人运动学模型构建动态权重调整的评价函数,新增轨迹偏离惩罚项与动态避障评价项,实现对环境实时变化的自适应响应。为验证算法性能,在MATLAB R2023b平台上构建20×20与40×40两种规模的栅格地图进行仿真试验,并与A^(*)算法、跳点搜索算法、RRT^(*)算法、F-RRT^(*)算法及文献[16]算法进行对比。结果表明,在20×20地图中,所提算法规划时间为23 ms,路径长度为21.71,节点数仅为7个,总转弯角度为59°,相较于传统A^(*)算法,路径长度缩短5.5%,节点数减少63.2%,转弯角度降低81.3%;在40×40地图中,算法仍保持35 ms的高效规划时间,路径长度为46.09,节点数为12,转弯角度为143°,相比A^(*)算法,路径长度减少3.2%,节点数降低67.6%,转弯角度减少64.7%,同时在路径平滑度与实时避障能力方面均显著优于对比算法。这为提升智能粮仓机器人在复杂动态环境中的运动控制性能提供了一种可行的导航解决方案。 展开更多
关键词 智能粮仓机器人 路径规划 全局和局部融合 融合算法 动态避障 运动控制
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改进YOLOv7算法及其油田生产违规行为检测
13
作者 任伟建 李虞龙 +3 位作者 康朝海 霍凤财 任璐 张永丰 《计算机技术与发展》 2026年第1期156-161,共6页
针对油田现场监控中摄像头安装高度较高、目标体积较小导致检测难度大的问题,该文提出了一种改进的YOLOv7目标检测算法。首先,在网络结构中引入GD融合机制,通过高效的信息聚合策略,动态整合来自不同层级的特征图信息,从而增强模型对多... 针对油田现场监控中摄像头安装高度较高、目标体积较小导致检测难度大的问题,该文提出了一种改进的YOLOv7目标检测算法。首先,在网络结构中引入GD融合机制,通过高效的信息聚合策略,动态整合来自不同层级的特征图信息,从而增强模型对多尺度目标,尤其是小目标的检测能力。其次,加入Biformer模块,利用其双分支路由注意力机制从全局视角分析特征间的相关性,有效过滤背景干扰和冗余特征,提升模型对关键目标区域的关注度,同时结合注意力稀疏化策略降低冗余计算,兼顾检测精度与计算效率。最后,将传统的IoU损失替换为ICoU-NWD损失函数,引入Wasserstein距离作为边界框之间的度量方式,使边界框预测更准确,尤其在面对尺度变化较大的目标时更具鲁棒性。实验结果表明,改进模型在典型油田场景下的mAP达到97.0%,比原始YOLOv7提升了7.2%;在提升检测准确率和特征表达能力的同时,参数量仅增加12.1%,计算量仅上升3.7%,适合部署在边缘计算设备上,满足复杂环境下的智能检测需求。 展开更多
关键词 改进YOLOv7算法 小目标检测 GD融合机制 Biformer Wasserstein距离 ICoU-NWD
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基于YOLOv5 模拟敌友智能判别算法
14
作者 杨红莉 于浩 +3 位作者 季睿航 李文卓 叶锦泽 梁远生 《现代信息科技》 2026年第4期44-48,共5页
针对军事模拟环境中敌我目标外观相似导致的识别难题,文章提出一种基于YOLOv5的智能判别算法。通过构建多维度战术仿真数据集,采用红、蓝、黑三类标注体系分别标识友军、敌军与人质,并结合多源数据增强与样本平衡技术提升数据质量。在... 针对军事模拟环境中敌我目标外观相似导致的识别难题,文章提出一种基于YOLOv5的智能判别算法。通过构建多维度战术仿真数据集,采用红、蓝、黑三类标注体系分别标识友军、敌军与人质,并结合多源数据增强与样本平衡技术提升数据质量。在算法层面,引入注意力机制与多层次特征融合策略,增强模型对相似目标的区分能力;在计算层面,采用轻量化推理优化,兼顾检测速度与精度。实验结果表明,该模型在自建数据集上平均精度均值(mAP@0.5)达到0.98,能够有效实现敌我单位与人质的准确识别与统计,为复杂战场环境下的智能决策提供可靠技术支持。 展开更多
关键词 YOLOv5算法 深度学习 目标检测 多特征融合
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基于A^(*)与DWA算法的果园导航机器人研究
15
作者 王晶 高亚鹏 李海芳 《电子测量技术》 北大核心 2026年第3期98-110,共13页
路径规划算法是移动机器人实现导航技术的关键。针对果园环境中传统路径规划算法在节点遍历、搜索效率、路径平滑性及避障能力等方面的不足,本文提出了一种改进A^(*)算法与DWA算法结合的路径规划方法,有效提升规划路径的全局最优性和实... 路径规划算法是移动机器人实现导航技术的关键。针对果园环境中传统路径规划算法在节点遍历、搜索效率、路径平滑性及避障能力等方面的不足,本文提出了一种改进A^(*)算法与DWA算法结合的路径规划方法,有效提升规划路径的全局最优性和实时避障能力。首先采用三维点云数据构建二维栅格地图,为导航机器人提供精确的环境模型。通过矩形扩展搜索策略优化传统A^(*)算法的邻域搜索方式,结合关键路径节点选取方法和基于动态相切圆的路径平滑技术,生成符合果园作业需求的全局路径。优化传统DWA算法的评价函数,引入角度偏差、路径偏离及障碍物信息等因素,提高避障决策的全局导向性和局部响应能力。最后,构建改进A^(*)算法与改进DWA算法的融合架构,实现全局导航与局部避障的协同工作。仿真结果表明,本文改进算法在路径规划效率、路径质量及避障能力等方面具有显著优势,满足了果园环境下移动机器人路径规划的实际需求,有效支撑了果园智能化管理的需求。 展开更多
关键词 果园导航 A^(*)算法 DWA算法 融合方法 路径规划
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基于增强型蛇鹫优化算法的光伏电站清洗机器人路径规划
16
作者 王涛 黄庭宇 +3 位作者 徐凌桦 王霄 杨靖 冯平平 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第2期394-402,共9页
针对现有路径规划算法在光伏电站清洗机器人路径规划中存在寻径效果差、易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略融合的增强型蛇鹫优化算法(ESBOA).首先,结合光伏电站环境特征,综合考虑路径长度、平滑度和拐点数三个评价指标,构建仿真环... 针对现有路径规划算法在光伏电站清洗机器人路径规划中存在寻径效果差、易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略融合的增强型蛇鹫优化算法(ESBOA).首先,结合光伏电站环境特征,综合考虑路径长度、平滑度和拐点数三个评价指标,构建仿真环境和适应度函数;其次,对原始蛇鹫优化算法(SBOA)引入Halton序列初始化种群、动态调整自适应参数、融合黄金正弦和最优个体混合扰动等优化策略,使得ESBOA算法具备更佳的全局优化能力和鲁棒性;最后,对ESBOA算法进行性能测试,仿真结果表明,ESBOA算法在基准测试函数上的寻优性能明显优于对比算法,且在20×20和30×30的光伏电站栅格地图中,ESBOA算法所规划的平均路径长度最短、平滑度最小、拐点数最少,综合寻径效果最佳. 展开更多
关键词 光伏电站 路径规划 蛇鹫优化算法 多策略融合
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基于YOLOv10的多尺度调制和通道重校准垃圾检测算法
17
作者 孙航 师泽帅 +2 位作者 余梅 万俊 梁超 《安全与环境学报》 北大核心 2026年第1期337-347,共11页
近年来,垃圾检测算法在环境保护和公共卫生安全中发挥着重要作用。然而,现有算法的检测头缺乏对判别性特征的有效建模,导致对相似特征垃圾的检测表现不佳。此外,YOLO算法中使用拼接的方法进行特征融合时,算法未充分挖掘通道间的相关性,... 近年来,垃圾检测算法在环境保护和公共卫生安全中发挥着重要作用。然而,现有算法的检测头缺乏对判别性特征的有效建模,导致对相似特征垃圾的检测表现不佳。此外,YOLO算法中使用拼接的方法进行特征融合时,算法未充分挖掘通道间的相关性,限制了检测性能的提升。针对以上问题,研究提出了一个基于YOLOv10的多尺度调制和通道重校准垃圾检测算法。研究设计了多尺度特征调制检测头,通过对多感受野特征图进行细粒度权重分配,提升了检测头对相似特征的判别能力。此外,研究提出了通道二次重校准特征融合模块,通过动量因子对不同特征通道重要性进行两次重标定,以提升融合后的特征表达能力。试验表明,该算法在包含12类目标的生活垃圾检测数据集上的平均检测精度较基准模型和较新的YOLOv11算法分别提升1.64百分点和0.95百分点,且优于其他先进的目标检测算法。 展开更多
关键词 环境工程学 垃圾检测 YOLOv10算法 特征融合
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融合改进A*算法与改进动态窗口法路径规划
18
作者 帅孟沅 王兴 荀亚玲 《计算机仿真》 2026年第1期381-386,共6页
针对大规模地图环境下传统A*算法存在计算量大、规划耗时长、路径不平滑和动态环境适应差的问题,提出了一种改进A*算法和改进动态窗口法的融合算法。首先通过优化A*算法启发函数,引入规划时间自适应加权评价函数,优化邻域搜索策略,采用... 针对大规模地图环境下传统A*算法存在计算量大、规划耗时长、路径不平滑和动态环境适应差的问题,提出了一种改进A*算法和改进动态窗口法的融合算法。首先通过优化A*算法启发函数,引入规划时间自适应加权评价函数,优化邻域搜索策略,采用分段平滑的思想,提升了规划效率和路径平滑度;然后以全局路径为指引,融合改进动态窗口法,使其具备动态避障能力,并进一步平滑路径。仿真结果证明,在静态大地图环境中,改进的A*算法相比传统算法在规划时间上缩短了32.4~116.5倍,路径长度减少了2.1%~3.2%。融合后的改进算法不仅能更好地适应动态环境,还比传统融合算法在规划时间上缩短了10.2%,路径长度减少了1%。以上改进使得算法在大规模地图和动态复杂环境中表现出更强的适应性和更高的效率。 展开更多
关键词 改进动态窗口法 算法融合 机器人路径规划 大规模地图 动态环境
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基于ESKF位姿估计和约束优化的改进Cartographer算法
19
作者 陈帅 朱建阳 +2 位作者 蒋林 曾勇 钟世杰 《机床与液压》 北大核心 2026年第3期1-10,共10页
针对Cartographer算法前端位姿估计精度不足和后端约束筛选机制不均衡的问题,提出一种基于ESKF融合的位姿估计和运动幅值筛选约束的回环检测方法来优化Cartographer算法。在前端位姿估计阶段,采用ESKF滤波方法融合IMU数据和里程计数据,... 针对Cartographer算法前端位姿估计精度不足和后端约束筛选机制不均衡的问题,提出一种基于ESKF融合的位姿估计和运动幅值筛选约束的回环检测方法来优化Cartographer算法。在前端位姿估计阶段,采用ESKF滤波方法融合IMU数据和里程计数据,补偿里程计产生的线速度偏差和IMU的旋转估计偏差,提高位姿估计的准确性。在后端回环约束筛选阶段,在保留原始节点集合空间结构信息的同时,基于运动幅值从子图集合中筛选出稀疏骨架节点,通过扫描匹配与最新子图构建约束,完成位姿图优化并构建地图。在真实环境实验中,文中算法相比Cartographer算法的匹配分数提升约3.5%;在两个不同的公开数据集实验中,文中算法建图时的绝对轨迹误差相比Cartographer算法分别降低24.36%和16.36%,建图效果更好。实验结果表明:文中算法在环境适应性和建图全局一致性方面表现优异。 展开更多
关键词 Cartographer算法 ESKF融合 运动幅值 约束筛选 室内建图
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基于ISWO-KELM模型的煤与瓦斯突出预测
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作者 阎馨 何海雄 屠乃威 《控制工程》 北大核心 2026年第3期454-463,共10页
为了提高煤与瓦斯突出预测的准确性,提出一种采用改进的蜘蛛蜂优化(improved spider wasp optimizer, ISWO)算法优化核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的煤与瓦斯突出的预测方法。首先,采用多策略融合的方法改进蜘... 为了提高煤与瓦斯突出预测的准确性,提出一种采用改进的蜘蛛蜂优化(improved spider wasp optimizer, ISWO)算法优化核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的煤与瓦斯突出的预测方法。首先,采用多策略融合的方法改进蜘蛛蜂优化算法,并用仿真实验验证算法性能,结果表明,改进后算法的收敛速度加快;然后,采用ISWO算法对KELM的参数进行优化整定;最后,采用仿真实验验证了ISWOKELM模型的预测能力,实验结果表明,相比于其他模型,优化后模型的预测准确度更高、泛化能力更强。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 多策略融合 改进的蜘蛛蜂优化算法 核极限学习机
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