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高扬
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- 所属机构:长安大学
- 所在地区:陕西省 西安市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 路径规划的可定位性研究被引量：1
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- 针对传统路径规划中没有将路径上各点的可定位性考虑进来,导致机器人在跟踪路径时由于定位误差过大导致跟踪失败,提出了一种新的路径评价函数将路径上各点可定位性进行考虑。分析常用定位算法中定位误差传递特性,采用将定位方差分别以X-Y平面定位结果的分布范围与朝向角的估计方差代表的方法,综合考虑路径安全性与长度性能,形成新的路径评价函数。实验结果表明,新的评价函数可以使得路径规划获得一条在可定位性、安全性、长度三方面总体最优的路径。
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- 为实现机器人对其所处区域的有效识别,提出一种基于假设检验的区域类型识别方法。首先考虑观测误差影响提出一种基于概率的未知障碍物识别方法。进而将观测信息视为对周围环境的采样,假设机器人所处区域类型,利用观测信息中的未知障碍物数对其验证,实现对区域类型的识别。该方法考虑了实际中观测误差的影响,限制了误判的概率。实验证明,该方法能够在观测误差影响下有效识别机器人所处区域类型,并成功将其应用于部分未知环境的路径规划中。
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- 磁悬浮无轴承电机的解耦控制被引量：8
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- 针对基于深度学习的三维点云目标检测算法在更换场景或设备的情况下容易出现网络性能无法维持、可迁移性较差的问题,提出一种准确、灵活且迁移性较好的两阶段三维点云目标检测算法(AF3D):在第一阶段,对采集到的激光点云使用分段拟合算法去除路面,并使用具有噪声应用的基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法对非地面点云进行聚类,得到若干个聚类簇;在第二阶段,搭建点云全连接网络(PFC-Net)对聚类簇提取特征并进行分类。试验结果表明:该算法在KITTI数据集上可实现良好的检测性能,且在实车数据集上对汽车、行人、骑行者的检测精度分别为69.74%,41.25%、54.33%,具有较好的可迁移性。
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- 越来越多的供应商开始在传统零售渠道的基础上经营自己的直销渠道,也就是所谓的双渠道供应链。本文考虑的是由一个供应商和一个零售商组成的双渠道供应链,供应商是理性决策者,而零售商具有公正性偏好。构建了考虑零售商公正性的双渠道供应链模型,并且在纳什均衡博弈下得出最优解,分析零售商公正性对供应链效益的影响。零售商的公正性会导致零售价格的增加,而对直销价格没有影响。另外,零售商的公正性会降低供应链的整体绩效。为了协调考虑零售商公正性的双渠道供应链,对传统的收益共享契约进行改进,并最终实现了供应链的完全协调。
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