多船避碰决策理论与模型分析

考虑到多船避碰的影响因素众多,除考虑周围船舶的态势外,还需考虑风流等自然因素的影响,以及避碰规则的种种制约,为此,分析多船的会遇局面以及避碰的机理,充分考虑影响避碰的各个因素,运用静态非完全信息的博弈论建立多船避碰决策的数学模型.     

北翟路外环立交DN800天然气管道物探及施工避让

该文引用工程实例,通过阐述如何探测埋设深、危险系数高的高压天然气管线方案及采用设计变更避让的管理措施,从而节省项目前期费用并加快推进工程进度。这说明及时、合理、有效的工程建设管理措施对工程的顺利推进起着至关重要的作用。同时,也说明项目相关前期工作必须仔细从事的必要性。     

基于ARPA算法的航海应用研究

研究如何拓展ARPA在航海领域的应用,设计一种操作简单且直观的为操纵者提供船舶当前态势,并能实时为操纵者提供避碰决策的雷达避碰算法,对船舶操纵者保证航行安全,有重要的意义。介绍了罗盘坐标系与笛卡尔坐标系转换的算法,设计了基于避碰解析几何的态势标绘算法和避碰标绘算法。     

应用GA,PSO,ACO算法进行水下自主运载器路径规划(英文)

In this paper,an underwater vehicle was modeled with six dimensional nonlinear equations of motion,controlled by DC motors in all degrees of freedom.Near-optimal trajectories in an energetic environment for underwater vehicles were computed using a numerical solution of a nonlinear optimal control problem(NOCP).An energy performance index as a cost function,which should be minimized,was defined.The resulting problem was a two-point boundary value problem(TPBVP).A genetic algorithm(GA),particle swarm optimization(PSO),and ant colony optimization(ACO) algorithms were applied to solve the resulting TPBVP.Applying an Euler-Lagrange equation to the NOCP,a conjugate gradient penalty method was also adopted to solve the TPBVP.The problem of energetic environments,involving some energy sources,was discussed.Some near-optimal paths were found using a GA,PSO,and ACO algorithms.Finally,the problem of collision avoidance in an energetic environment was also taken into account.     

智能安全车辆技术前沿跟踪

通过对智能安全车辆技术的起源和发展介绍。并针对有应用前景的智能安全车辆技术如：车道偏离预警系统、主动纵向避撞系统和自适应巡航控制系统,逐一进行了深入分析;给出了系统功能的定义和实现原理,指出了关键核心技术和实现难点所在。为我国开展实施智能安全车辆技术提出了建议和技术路线。     

低空空域飞行冲突风险研究

为了确定低空空域内航空器飞行的安全间隔和风险概率,基于国际民航组织标准和我国民航局规定,根据航空器动力学原理,采用看见避让(see and avoid)原则,在飞行规则、能见度要求、反应时间、航空器速度以及盘旋坡度角或航空器爬升角度等约束条件下,建立了同高度对头飞行冲突和交叉飞行冲突的冲突避让轨迹数学模型,并根据HCR(human cognitive reliability)理论建立了飞行员反应失效概率模型.数值分析结果表明,低空空域航空器同高度对头相遇存在一定的违反安全间隔的风险概率,而同高度交叉相遇飞行的航空器能安全解脱冲突.     

基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划

针对智能停车库中自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)存取车的路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法.单AGV路径规划方面,在基本蚁群算法基础上引入蚂蚁回退策略来增强适应性,同时改进启发式信息和信息素更新策略提高算法的收敛速度和寻优能力.多AGV路径规划方面,提出改进冲突解决策略来解决多AGV之间的冲突,其中采用临时规避-重新寻路策略来解决相向冲突.针对某典型停车场抽象模型的仿真结果表明,改进蚁群算法寻路成功率更高,并具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,改进冲突解决策略能合理避免冲突,可以满足多AGV存取车路径规划的要求.     

船舶避碰系统的智能化研究综述

综述了船舶避碰系统领域中智能化研究的现状,主要介绍了模糊控制,神经网络专家系统等智能方法在避碰系统中的应用,并指出了为实现系统的完全智能化亟需解决的问题。     

面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划

为解决城市低速条件下智能汽车在避障过程中的路径规划问题，提出面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划方法。首先，划分车道可行区域，利用3次拉格朗日插值法拟合车道边界，并根据"车-路"的相对位置关系将车道区域进一步划分为车道间区域与车道内区域两部分。其次，以区域虚拟力场进行动态交通场景模拟，包括在障碍车周身沿车道方向的虚拟矩形区域斥力场，行驶目标位置的虚拟引力场和车道保持虚拟区域引力场3个部分，然后结合划分的车道区域确定各虚拟力场的作用区域。再次，建立主车动力学与运动学模型，障碍车运动学预测模型，把主车与障碍车无碰撞，主车行驶在车道内区域，趋向目标位置以及保证车辆稳定性作为优化目标，综合车辆模型的控制输入、状态变量等动力学约束条件，构建多目标的滚动时域控制器用于车辆避障路径规划，求解获得前轮转角作为控制量。最后，利用MATLAB和veDYNA软件对提出的路径规划控制系统分别在静态障碍和动态障碍工况下进行联合仿真。研究结果表明：该方法能够很好地解决躲避静态障碍和低速动态障碍车的问题，控制车辆驶向目标位置，并且在避障过程中满足车辆的动力学约束，同时又不会与道路边界发生碰撞，保证了车辆的安全性和稳定性。     

基于碰撞危险度模型的AUV三维避障研究

自治式水下机器人(AUV)在复杂海洋环境航行时要求能够及时躲避障碍物.文中建立了基于前视声呐的环境模型,将未知障碍物信息转化到环境中,并对未知障碍物进行属性判断.将水面船舶的碰撞危险度概念应用到AUV的水下环境避障中,建立新的水下三维碰撞危险度模型,仿真实验证明此方法可以使AUV 在多水下运动障碍物的不确定环境中得到较好的局部避碰效果.