黑龙江省教育厅资助项目(12511613)
- 作品数：6 被引量：16H指数：3
- 相关作者：高晓巍马占春韩旸宁小美更多>>
- 相关机构：齐齐哈尔大学齐齐哈尔医学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省教育厅资助项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术冶金工程电气工程更多>>
- 云进化机器人路径规划算法被引量：2
- 2012年
- 针对EA(evolutionary algorithm)在机器人路径规划中局部收敛和收敛速度慢的缺点,结合云模型的优良特性,提出了基于云模型的路径规划算法。本算法采用正态云算子在路径池中进行进化和变异。进化过程中出现跨代精英路径时说明靠近了较优路径,就可以缩小进化范围,同时还利用了往次进化过程中的优化结果,来保证最终结果的准确性。仿真实验证明,本算法不但提升了进化速度,同时提高了路径的可靠性。
- 马占春宁小美
- 关键词：云模型路径规划机器人
- 移动机器人的路径规划与仿真被引量：5
- 2013年
- 在机器人路径优化设计的研究中,由于应用环境存在障碍物,要求寻找最优无碰路径。针对于粒子群优化算法应用于移动机器人路径规划计算中,存在全局搜索能力弱,易出现早熟现象等问题,提出了一种QPSO算法的改进算法。采用δ势阱模型的QPSO算法模型简单,控制参数少,全局搜索能力强,但存在早熟收敛的缺陷,从种群的多样性角度分析,在算法的迭代过程中,引入多样性函数,在种群的多样性小于d_(low)时,由多样性变异操作进行自适应调整,保持了种群中个体的差异性,避免算法陷人局部最优而出现早熟现象。在MATLAB平台上进行仿真,结果表明,改进算法能够有效地解决全局静态无碰路径优化问题,收敛速度、搜索质量与QPSO算法相比明显提高。
- 高晓巍
- 关键词：量子行为粒子群算法路径规划
- 一种基于可变形变距离约束的人脸三维恢复技术
- 2013年
- 针对二维图像序列人脸的表情极易发生变化,人脸之间特有的三维几何特征失去约束性,几何特征的关联性出现大幅错位,造成三维人脸模型的重建误差较大,真实性不强的缺陷。为了解决这一问题,提出一种基于可变形变距离约束的人脸三维恢复技术,通过计算运动过程中的三维人脸几何特征,运用运动形变约束的理论,通过对形变距离约束完成运动中的人脸特征约束,防止建模过程中出现特征失联的问题,保证建模的准确性。实验结果表明,这种方法得到的人脸建模误差较小,改进效果明显。
- 马占春
- 关键词：人脸建模
- 一种群体认知的无线网络高效容错机制研究
- 2013年
- 无线传感网络工作在一些未知的环境中,设备损坏后网络数据出现传输中断,提出一种基于群体认知的无线网络容错机制研究方法,在传统理论的基础上,引入一种群体认知的观念,通过群体认知算法中,群体间合作优化的特点对无线传感网络中断的传输数据进行补充,运用相邻的无线传感网络节点位置与群体中最优位置推断已经发生中断的数据;在此推断的基础上,分别建立传感网络簇间与簇内的容错模型,对无线传感网络路径在解空间中进行编码,提高整个网络的容错率与能量均衡能力;在网络模拟平台NS2中的实验结果证明,这种方法的容错率高达85%,无线传感网络因为群体认知的引入,生命周期延长25%,具有很强的实用性。
- 高晓巍
- 关键词：无线传感网络
- 基于量子行为粒子群优化算法的路径规划被引量：4
- 2013年
- 针对移动机器人的路径规划问题,提出了一种基于QPSO算法的改进算法。在QPSO算法的随机初始化阶段,种群的多样性较高,但随着进化的推进,个体的差异性减小,粒子群的多样性降低,致使算法容易陷入局部最优而出现早熟现象。针对这一不足,利用正态云模型的随机性和稳态倾向性,引入云模型的变异操作,使进化算法的优点与量子行为粒子群算法充分结合起来,提高QPSO在路径搜索中的性能。通过QPSO算法与改进的QPSO算法的仿真实验表明云模型变异操作的引入有效地避免了种群陷入局部搜索,较大程度上提高了路径搜索的速度。
- 高晓巍
- 关键词：量子行为粒子群算法路径规划云模型
- 移动机器人的路径规划算法与仿真被引量：6
- 2013年
- 研究移动机器人全局路径优化的问题,由于机器人路径随机性强,空间大,存在冗余路径,影响规划速度。传统的进化算法存在着早熟的缺点而得不到最优路径。为了克服传统算法的缺点,提高进化算法的进化速度和精确性,将云理论和粗糙集相结合应用于机器人路径规划,以提高机器人路径规划的效率。仿真由栅格法描述环境随机生成初始路径群,首先利用粗糙集训练得出一系列可行路径的集合,然后利用云进化方法对种群优化,最终得最优行走路线。仿真结果验证改进算法在收敛速度和搜索质量上都有明显的改善。
- 马占春韩旸
- 关键词：云模型粗糙集路径规划
