李孝安
- 作品数：45 被引量：331H指数：9
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- 发文基金：西北工业大学研究生创业种子基金国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于动态色彩补偿的足球机器人目标识别方法
- 2009年
- 在足球机器人视觉系统中,颜色特征由于其信息量大,具有几何不变性并广泛应用于目标识别,难点在于识别的鲁棒性和实时性的保证。针对半自主微型足球机器人比赛中,由于场上光强随时间变化引起的彩色空间漂移现象,提出一种基于动态彩色补偿的目标识别算法。首先利用场上机器人小车的历史运动信息,预测目标的位置,并将目标搜索区域限定在一个较小的范围内,从而大大减少了搜索时间,其次在搜索范围内,针对场上光强随时间变化而引发的色彩漂移现象,实时计算照明变化率,并对颜色知识库进行补偿,实现了目标的鲁棒识别。
- 童云李孝安
- 关键词：足球机器人搜索区域
- 基于分区策略的蚂蚁算法被引量：3
- 2007年
- 蚂蚁算法是一种解决组合优化问题的有效算法,该算法具有许多优良的性质,但是也存在一些缺点,如计算时间较长等。该文在基本蚂蚁算法的基础上,提出分区策略和信息素直接优化策略。分区策略加快了蚂蚁算法初期信息素的获得速度,信息素直接优化方法加速了蚂蚁算法后期收敛的速度。实验表明,这种改进有效提高了蚂蚁算法的搜索效率。
- 于红斌李孝安
- 关键词：蚂蚁算法信息素
- 基于神经网络专家系统的推理研究被引量：4
- 2014年
- 为了克服传统专家系统知识获取难、学习适应能力差、推理效率低等问题,许多专家提出将神经网络与规则专家系统相结合,构建基于神经网络的专家系统模型。文中设计了一种基于神经网络专家系统模型的混合推理机制,通过对基于神经网络推理算法、规则推理算法以及神经网络与规则的混合推理算法进行实验比较,证明本文提出的混合推理机制在改善专家系统推理准确率方面的有效性。
- 管艳娜李孝安
- 关键词：专家系统神经网络混合模型
- 多智能体足球机器人系统的协作控制被引量：20
- 2004年
- 运用多智能体系统的思想,提出了一种新的多智能体系统协作控制模型,介绍了基于此模型设计的足球机器人系统的策略实现方法,通过实例分析了模型及其策略在系统协作控制方面的性能优越性.
- 楚要钦李孝安蒲勇
- 关键词：足球机器人多智能体系统协作控制MIROSOT
- 基于RTLinux的实时数据存盘系统设计被引量：1
- 2004年
- RTLinux不支持实时存盘严重限制了其实时应用的发展。该文在对Linux、RTLinux源代码分析研究的基础上,解释了为什么在原有RTLinux下是无法满足实时存盘要求的;设计实现了RTLinux支持的实时存盘系统。实验研究表明:该文研究所得的改进的RTLinux具有良好的实时存盘能力,能够满足硬实时系统的存盘要求。
- 赖蔚蔚李孝安
- 关键词：RTLINUX驱动程序
- 一种针对DDoS flooding攻击的异常检测方案被引量：2
- 2007年
- 随着网络用途的不断扩大和Internet互联网络带宽的增加,网络遭受攻击的形式也越来越多,越来越复杂。分布式拒绝服务攻击DDoS是互联网环境下最具有破坏力的一种攻击方式,尤其以TCP flooding和UDP flooding攻击为代表。文中通过分析DDoS flooding的攻击特点和TCP协议的连接过程,利用网络流量的自相似性等特点,设计出一种针对DDoS flooding攻击的异常检测方案。
- 王鸥李孝安
- 关键词：异常检测DDOSFLOODINGTCPUDP
- 基于栅格法的机器人快速路径规划被引量：88
- 2005年
- 在栅格法表示的机器人路径规划问题研究中,定义出路径记忆量、路径方位的重要性等概念,通过可行路径中两两结点之间关联程度的改变,按照比例选择概率确定下一结点,由此得到一条新的可行路径。路径和关联程度之间形成一种正反馈机制,二者相互激励,从而简化了路径搜索方法,提高了路径搜索的效率。仿真研究表明,该算法能有效地提高路径搜索的效率。
- 于红斌李孝安
- 关键词：栅格法路径规划避障
- 分布式网络管理系统中SNMP Agent的研究被引量：8
- 2006年
- 在简要介绍SNMP协议的起源和概念之后,总结了SNMP的网络管理模型,并提出了三种SNMPAgent的设计模式。最后,讨论了在分布式网管系统中的SNMPAgent的设计与实现。
- 安晓嵘李孝安
- 关键词：管理代理AGENTXSNMP++
- 基于遗传算法的ＰＩＤ控制参数寻优方法及应用
- 李孝安张晓缋
- 关键词：遗传算法PID控制
- 足球机器人对彩球的鲁棒跟踪识别被引量：1
- 2006年
- 在基于视觉的足球机器人系统中,对场上焦点目标——球的动态跟踪识别是系统设计的第一要务。针对半自主微型机器人足球比赛中的小球易受场上干扰、小车遮挡造成的识别丢失问题,提出基于预测与搜索窗的图像目标跟踪识别方法。通过最小二乘法预测丢失小球的可能位置,将图像目标搜索限制在局部小区域内,并利用搜索窗内的在线状态信息加以判断,实现运动目标被遮挡情况下的有效跟踪识别。实验与比赛结果统计表明,该方法实时跟踪识别效果好、鲁棒性强。
- 江美青李孝安谭然
- 关键词：足球机器人鲁棒性
