基于改进RRT-Connect算法的机械臂路径规划

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针对复杂背景下细小裂纹图像检测难、噪声干扰多和裂纹宽度信息易丢失的问题,提出一种基于U-Net改进的方法.利用残差块解决网络退化,加入BN层改善梯度弥散,融入深度可分离卷积以及高尺度的转置卷积,实现特征信息由浅入深的传递;改进注意力机制,实现细节特征的优化;延伸U-Net特征向量长度,在底部加入由最大池化层、小尺度深度可分离卷积与上采样层构建的层融合模块,实现分辨率和感受野之间的平衡.实验结果表明,在客观标准下,改进的方法比U-Net的IoU的值提高0.1873,Recall的值提高了0.1127,Pre
针对现有人员身份识别方法存在灵活性差、特征提取不足的问题,分析人体步态对信道状态信息(CSI)幅值产生的影响,提出一种基于Wi-Fi信道状态信息的无设备人员身份识别方法.将CSI幅值矩阵的每列子载波作为样本,利用小波变换获取样本中代表人员活动的低频信息.通过并行深度学习模型WiD(Wi-Fi identification)提取样本中人体步态的大小和发生的先后顺序,合并两种步态特征作为人员的身份特征.通过Softmax函数进行分类,实现身份识别.与当前先进方法相比,在未明显增加时间代价和空间代价的条件下,该
基于Petri网表示的嵌入式系统PRES+(Petri net based Representation for Embedded Systems)模型可以描述实时嵌入式系统.为了提高PRES+的建模能力,将抑制弧加入PRES+模型中,得到基于带抑制弧的Petri网表示的嵌入式系统PIRES+(Petri net with Inhibitor arcs based Representation for Embedded Systems)模型.PIRES+模型提高了建模和验证复杂嵌入式系统的能力,但是在建模
针对现有方法分解质量不佳、特征信息不够清晰的问题,提出一种基于深度残差生成对抗网络的本征图像分解算法,用于将单个图像本征分解为反照率和阴影分量.该算法是基于一个全卷积神经网络.通过引入残差块的单个端到端深序列以及两个经过对抗训练的判别器形成了对图像敏感的感知动机度量网络,在不需要任何物理先验和几何信息前提下,实现了单幅图像本征分解.实验结果表明,相对于其他算法,该方法具有更优的性能,而且获得对尺度敏感的反照率.
为解决访问控制中的删除某个对象后重新构造概念格耗时的问题,对概念进行了分类,深入研究了概念格中删除对象后各个概念以及边的变化,分析了概念之间及边之间的联系和规则,在此基础上提出一种概念格的对象渐减更新算法.该算法采用渐进式构造方法,不需要重新构造概念格,而且是在原概念格的基础上采用广度优先遍历的顺序对概念格进行调整,进而可根据部分父概念的类型来直接判断子概念的类型,无须判断所有概念的类型.实验表明,需调整的概念数量占概念总数的比例较小,该算法减少了概念格构造的时间.
针对网格多边形机器人online探索问题,在分析现有成果的基础上,结合SmartDFS算法,并通过扩大机器人视觉范围,使其范围限定在给定的单位网格内.通过区分不同类型的网格,确定遍历的优先级别以设计出不同的探索策略,提出SmartDFS-OPT算法.该算法将网格多边形online探索问题求解算法的竞争比从5/4降低为7/6,达到了理论分析结果的下界,使机器人的online遍历路径长度达到最短,因而是求解该问题的一个最优算法.该算法将有助于那些基于机器人探索未知环境的智能设备的研发与应用.
推荐算法在一定程度上解决了信息过载问题,但传统推荐模型在挖掘数据特性方面有待改进.为此,结合强化学习方法提出一种融合序列模式评分的策略梯度推荐算法.将推荐过程建模为马尔可夫决策过程;分析推荐基础数据特性模式,设计以序列模式评分为奖励的反馈函数,在算法的每一次迭代过程中学习;通过对累积奖励设计标准化操作来降低策略梯度的方差.将该方法应用到电影推荐中进行验证,结果表明所提方法具有较好的推荐准确性.
Stack Overflow是一个计算机编程领域的问答社区,其中的文本蕴含大量有价值的信息可供挖掘,但由于其本身存在大量的错误词汇,给文本的分析造成影响.对此,提出一种词语自动检测纠错算法,通过词向量的技术以语义相似度为核心,对错误词汇进行分析,结合改进的编辑距离算法对文本进行自动检测纠错.实验结果表明,该算法能够对诸如此类专业性较强的领域主题文本进行自动检测纠错,并且能够较好地还原标准文段用词.
针对现有图像增强算法中存在过度增强和欠增强、边缘光晕效应、由于细节增强导致信噪比降低等问题,提出一种基于多级直方图形状分割的图像对比度增强技术.利用引导图像过滤器将图像背景和细节分离,避免边缘过度增强带来的光晕效应;利用多级直方图形状分割方法,将直方图中出现频率相近的强度值区域分割出来,实现图像背景的个体均衡化;采用自适应细节增强方法在增强细节的同时抑制均匀区域中噪声,保持图像的信噪比.实验结果表明,与其他算法相比,该增强方法的效果更优,能够有效避免图像增强中常见的不利问题,同时产生足够的整体增强效果.
聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类(簇)的过程.同一个簇中的对象彼此相似,而不同簇中的对象差异较大.以基因表达式编程算法为基础,结合新设计的广义聚类代数算子和目标优化函数,提出一种基于基因表达式编程的多目标自动聚类算法(MAGEP-Cluster).该算法不仅可以自动确定最优聚类的数目,还可以同时基于簇内数据紧凑性和簇间数据连通性两个指标实现数据的有效划分.在三个人工数据集和五个UCI数据集上的实验结果表明,与GEP-Cluster、MOCK和VAMOSA等算法相比,MAGEP-Cl