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视觉回环检测的多约束深度距离学习方法 下载：48 浏览：377

陈良 金晟 杨慧 高瑜 孙荣川 孙立宁 ​ 《人工智能研究》 2020年9期

摘要:
在强场景变换下的视觉回环检测问题中,已有深度学习方法提取的特征描述子区分度不佳.针对此问题,文中深入分析多约束距离关系,提出视觉回环检测的多约束深度距离学习方法.首先,利用任意的卷积神经网络将原始图像映射为低维空间的特征描述子.然后,提出多约束损失函数,约束特征描述子之间的距离关系,并在线自动构造多约束训练样本集,提取更有区分度的低维特征.在New College、TUM数据集上的实验表明,文中方法提升强场景变化下回环检测的性能.

信息交互多任务粒子群算法 下载：67 浏览：404

程美英1 钱乾2 倪志伟3 朱旭辉3 《人工智能研究》 2019年12期

摘要:
不同于现有的云平台和并行计算机等多任务处理方式,文中充分挖掘粒子群算法(PSO)的"隐"并行性,引入2种不同的信息交互策略——种群内信息交互和种群间信息交互,同时引入等级因子、标量因子和技能因子参数,在算法每次迭代过程中,始终让最合适的个体求解最合适的任务,提出信息交互多任务粒子群算法(IEPSOM).对于多任务函数优化问题、多任务多约束工程优化问题及多任务关键指标体系构建问题的测试表明,在IEPSOM多任务环境中,有效信息的传递不仅可以提高解的质量,还可以加速各任务的收敛速度.

基于多约束因子识别和层次分析法的油气管道路由选择方法研究 下载：55 浏览：333

田姗姗 《石油科学研究》 2019年4期

摘要:
输油气管道路由选择是一个复杂多变、受多种因素影响的决策过程,直接影响管道本体安全、周边环境和工程投资。根据管道沿线各种约束因子的约束程度将其分为限定类因子和四类二级因子;并引入层次分析法,通过建立管道路由方案选择的递阶层次模型和构建成对比较矩阵,计算各类二级因子的相对重要性。以国内某天然气管道为例,详细论述了应用多约束因子识别和层次分析法进行路由选择的流程:首先初选产生三条路由,并识别路由沿线的约束因子;然后构建成对比较矩阵,得到各类二级因子对于每条路由的相对权重值;进而计算得到每条路由的综合得分,得分最高者则为最佳路由。

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划 下载：47 浏览：489

尤波1 王明睿1 李智1 丁亮2 《建模与系统仿真》 2020年9期

摘要:
针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control–MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。

多约束条件下空间飞行器姿态机动规划的微分平坦方法 下载：80 浏览：451

蔡伟伟1 朱彦伟1 曾璞2 《动力技术研究》 2018年12期

摘要:
考虑执行机构性能、传感器空间指向等复杂约束,研究了空间飞行器姿态机动的路径规划问题.建立了姿态机动路径规划模型,并通过使用微分平坦理论将其映射到平坦输出空间,消除微分方程约束的同时降低设计空间维数;给出了平坦输出参数化描述的伪谱法,并运用共形映射、重心插值等技术改善了微分矩阵的病态特性,提高了路径规划的精度.仿真表明:该方法能够较快规划出满足约束的姿态机动路径,对工程应用具有一定参考价值.
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