【摘 要】
:
随着无人系统规模不断增长,现行有人/无人集中式控制技术瓶颈越发明显,亟需分布式、去中心化的自主协同,以达成更为灵活的自主可变的协同规划系统。然而目前针对自主可变集群规划系统的研究,在技术架构、实现方案上均鲜有报道。因此本文提出基于团队导向计划的自主可变集群规划系统,通过对有人/无人集群协同现状的调研,分析自主可变集群规划的需求,在有人/无人车集群协同探测背景下,设计并实现了基于团队导向计划的自主可
论文部分内容阅读
随着无人系统规模不断增长,现行有人/无人集中式控制技术瓶颈越发明显,亟需分布式、去中心化的自主协同,以达成更为灵活的自主可变的协同规划系统。然而目前针对自主可变集群规划系统的研究,在技术架构、实现方案上均鲜有报道。因此本文提出基于团队导向计划的自主可变集群规划系统,通过对有人/无人集群协同现状的调研,分析自主可变集群规划的需求,在有人/无人车集群协同探测背景下,设计并实现了基于团队导向计划的自主可变集群规划系统软件。首先,本文构建了分布式的集群规划信息处理体系。基于集群个体的物理分布式特性,在每一个无人车、有人车平台上构建集群规划信息处理单元。同时,根据多智能体决策理论建模有人/无人集群个体,并在形成的智能体之上部署集群规划系统,形成分布式的、扁平的集群协同规划架构,为有人/无人集群的自主可变规划能力提供支持。其次,本文基于团队导向计划提出了一种有人系统参与集群规划的方法,依托于团队导向计划,将集群共同任务目标转化为任务执行序列。在此之上本文构建了基于规划Petri网的任务预案模型,明确在任务规划与执行过程中有人平台与无人平台的行为,提供应对不同的自主等级的有人与无人车的行为选择。最后,在有人/无人车协同探测场景下,本文构建了自主可变集群规划验证系统,设计并实现了分布式的数据采集与管理模块用于规划信息管理,并定义了有人/无人车的任务预案perti网。在分布式规划信息管理对自主可变规划下的资源调度与处理支持下,对本文提出的集群规划系统研究的可行性与有效性进行了验证。
其他文献
近年来,随着数据资源和计算能力的增长,机器学习快速发展,被应用到各个领域,例如:图像识别、行人检测、航空监管等等。在机器学习训练阶段使用的数据越多,则预测阶段机器学习模型精度越高。然而,海量数据的使用对本地计算资源带来了挑战。得益于云服务的应用,大量的机器学习的训练和预测都被外包到云服务器上进行。然而云服务自身数据安全事件频发,这加剧了公众对于数据泄露的担忧。为了解决云服务环境下机器学习中的数据泄
现如今,随着人们的生活压力和工作压力的不断提高,人们的健康问题日益凸显,据统计数据显示中国人民约70%的人处于亚健康状态,因此关注自身健康变得愈发重要。目前健康管理的理念逐渐走进人们视野,并且健康管理的国内市场也逐步火热。健康管理中比较重要的一部分就是营养摄入平衡,而人体每日所需营养中通过液体摄入的不占少数,例如水,维生素,蛋白质等,因此液体检测技术作为营养监测的一种途径显得尤为重要。液体检测技术
随着异构无人系统的应用越来越广泛,多机器人协同成为趋势,而异构多机器人协同的基础是要实现异构平台或设备的互联互通并进行有效的信息交互。但是由于执行协同任务的无人系统并非来自于同一生产厂商的同一型号,所以无人系统间建立互联互通就会带来诸多问题。比如最常见的由于无人系统间接口标准、数据传输方式以及能力的不同,使得无人系统表现出很强的个体异构性,影响无人系统的通信效率,为了屏蔽异构性,通常的实现方式是将
随着数字化时代的到来,人们在问答系统、智能客服、信息检索、文本复述、机器翻译等人工智能领域的需求日益增长。为了提供高质量、高效性的服务,无数学者投入到文本语义匹配的相关技术研究中。作为自然语言处理领域的一项基本问题和研究热点,过去文本语义匹配问题的相关研究主要是基于统计机器学习技术的。该类语义匹配模型需要消耗大量的人力成本才能挖掘出文本潜在的特征。随着深度学习技术的日新月异,文本数据的特征提取不再
多标签文本分类作为自然语言处理领域的一项基础任务,广泛应用于情感分析、问答系统和推荐系统等领域。本文主要研究基于深度学习的多标签文本分类,通过深入分析了多标签文本分类的难点并从当前的国内外研究现状中受到启发,提出了两种多标签文本分类模型:1.本文第一个模型提出一种融合标签注意力机制和自注意力机制的方法来获取文本特征表示,同时在模型预测层加入了关系网络来获得标签间的相关性。标签信息对文本分类起重要作
随着人工智能技术的不断进步,现有机器模型已经基本达到了感知智能,正朝着认知智能前进。自然语言处理是智能认知的基础,是学界和工业界的研究热点。为了满足社会对各种语言的需求以及世界各国日益频繁交流更加的便捷,价格低廉的机器翻译研究正在逐渐兴盛。随着深度学习技术的持续提高,机器翻译也逐渐融合了这些方法和策略,并且在多个任务中斩获不错的成绩。但是还存在一些不足的地方。首先,大多数的翻译模型都基于注意力机制
飞机在结冰气象条件下飞行时,机翼、尾翼、发动机、传感器等核心部件易发生结冰现象,其中机翼结冰不仅会影响飞机的气动性能,严重时还会导致飞行事故的发生。因此,开展飞机结冰原理研究、预测翼型结冰及其气动特性变化具有重要意义。当前飞机结冰预测方法主要包含飞行试验、风洞试验以及数值计算等方法,这些方法往往存在预测周期长、所耗资源大等问题,无法实现快速、高效地预测。对此,本文利用深度学习开展翼型结冰相关研究,
实体关系抽取是自然语言处理领域中处理非结构化文本的重要方法,能够从非结构化文本中提取出有效的实体对和关系,形成(头实体,关系,尾实体)的关系三元组结构,进一步生成实体关系网络,是搭建知识图谱及后续拓展研究的技术基础。生物医学领域存在大量的非结构化文本,同时业界对这些文本的分析处理也有浓厚的兴趣,因此本文选择该领域作为应用场景。随着深度学习技术的发展,基于深度学习的实体关系抽取方法较传统的特征提取方
随着经济全球化的进程,金融活动日益活跃,洗钱犯罪行为也日益猖獗。而银行作为金融活动的主要机构,是洗钱的主要渠道,因此建立一套高效准确的风险防控系统可以给银行在日常的交易活动中带来很多便利。银行以往的反洗钱系统都是基于专家经验知识,在面对手段多样化,团伙作案、高效化的洗钱犯罪行为时,显得有些捉襟见肘。基于这种情况,本文在银行提供的丰富的日常交易数据的基础上,建立了一个高效准确的反洗钱监测服务系统。本