基于PSO的人工势场法在移动机器人路径规划中的应用

针对栅格法环境模型下PSO算法的结果是一组离散的粒子,需要通过某种准则把离散的粒子变换为连续路径的问题,提出了一 种利用人工势场法把PSO规划的结果自行变换成连续路径的新方法。为了避免人工势场使机器人在障碍物附近产生震荡,采用均值滤 波的方法,规划出一条平滑最优路径。仿真结果表明：该算法能比较容易地得到最优路径,有效地避免路径的震荡现象,同时也可 以在变化的环境中寻找一条路径。     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于花香浓度的人工蜂群算法在机器人路径规划中的应用

传统的人工蜂群算法是在一种较理想的环境中进行的,不会考虑风的阻力、长时间飞行找不到蜜源使体力下降等现实因素。本文提出了基于花香浓度的人工蜂群算法——FABC算法,在传统的人工蜂群算法中加入了步长和视野范围两个因素提升求解精度,并在侦查蜂阶段提出了花香浓度机制避免陷入局部最优,提高收敛速度。为了验证FABC算法的有效性,采用4个经典测试函数对FABC算法进行了仿真实验,并将实验结果与传统人工蜂群算法以及其他改进人工蜂群算法进行对比。最后将FABC算法应用到机器人路径规划仿真实验中,实验结果证明FABC算法能够有效地解决机器人路径规划问题。     

基于速度分解法的移动机器人动态避碰规划

研究了移动机器人对运动障碍物的动态避障。将移动机器人的速度分解为目标方向速度和避障方向速度,通过分析移动机器人与障碍物的相对速度和相对位置之间的夹角,以此改变移动机器人的避障方向速度大小来完成移动机器人对动态障碍物的避障。仿真实验结果表明：该方法有效地克服了避碰规划的保守性,能够使移动机器人在具有多个动态障碍物的复杂环境中安全避障。     

一种新的基于Mobile Agent的3G VHE架构设计

从移动终端受限性出发，基于Mobile Agent以实现个人移动性，对移动代理平台进行提取，将其作为移动终端操作系统的一部分。提出了使用与WAP协议有良好接口，且扩展性很强的外部功能接口（EFI）实现的移动代理平台以及提供业务和接口的移动代理。并给出了一个使用EFI实现的流媒体下栽的实例。     

基于共享编码策略的医学对话阴阳性判别系统

介绍临床发现阴阳性判别任务研究现状,提出一种基于预训练模型的临床发现阴阳性判别系统,详细阐述系统构建方法,分析实验结果,该方法在2021年度中国健康信息处理大会(CHIP 2021)医学对话临床发现阴阳性判别任务的测试集上模型集成Macro-F1值达77.87%。