【摘 要】
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由无人机和地面移动机器人组成的异构机器人系统在协作执行任务时， 可以充分发挥两类机器人各自的优势. 无人机运动灵活， 但通常续航能力有限; 地面机器人载荷多， 适合作为无人机的着陆平台和移动补给站， 但运动受路网约束. 本文研究这类异构机器人协作路径规划问题. 为了降低完成任务的时间代价， 本文提出一种由蚁群算法和遗传算法相结合的两步法对地面机器人和无人机的路线进行解耦， 同时规划地面机器人和无人
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由无人机和地面移动机器人组成的异构机器人系统在协作执行任务时， 可以充分发挥两类机器人各自的优势. 无人机运动灵活， 但通常续航能力有限; 地面机器人载荷多， 适合作为无人机的着陆平台和移动补给站， 但运动受路网约束. 本文研究这类异构机器人协作路径规划问题. 为了降低完成任务的时间代价， 本文提出一种由蚁群算法和遗传算法相结合的两步法对地面机器人和无人机的路线进行解耦， 同时规划地面机器人和无人机的路线. 第一步使用蚁群算法为地面机器人搜索可行路线. 第二步对无人机的最优路径建模， 采用遗传算法求
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以小型多轴无人机为代表的低慢小目标， 通常难以被常规手段探测， 而此类目标又会严重威胁某些重要设施.因此对该类目标的识别已经成为一个亟待解决的重要问题.本文基于目标运动特征，提出了一种无人机目标识别方法，并揭示了二阶运动参量以及重力方向运动参量是无人机识别过程中的关键参数. 该方法首先提取候选目标的多阶运动参量， 建立梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees，
通过田间试验，研究水旱轮作（冬小麦-夏水稻）中水稻秸秆全量还田条件下土壤改良培肥基质和复合菌剂配施对小麦土壤养分、土壤物理结构和土壤生物学性质及土壤微生物区系的影响，为快速土壤培肥、提高中低产农田产量提供实践基础和技术支持。试验于江苏省盐城市滨海县黄河湾项目基地进行，共设置五个处理：(1)土壤改良培肥基质+复合菌剂+常规化肥（MOS+CMA+CF）；(2)复合菌剂+常规化肥（CMA+CF）；(3)
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针对卷积结构的深度学习模型在小样本学习场景中泛化性能较差的问题，以AlexNet和ResNet为例，提出一种基于小样本无梯度学习的卷积结构预训练模型性能优化方法。首先基于因果干预对样本数据进行调制，由非时序数据生成序列数据并基于协整检验从数据分布平稳性的角度对预训练模型进行定向修剪，然后基于资本资产定价模型以及最优传输理论在预训练模型中间输出过程中进行无需梯度传播的正向学习并构建一种全新的结构，生
近年来，随着Web2.0时代的到来与社交网络平台体量的不断扩张，兴趣点推荐技术得到了广泛应用，而现存推荐算法普遍受到稀疏性和冷启动等问题。故提出一种多维特征（用户-项目矩阵、显式特征和隐式特征）融合的社交网络用户兴趣点推荐算法。首先，使用显式特征计算好友用户对间的相似度；其次，使用MSRA法计算各非好友用户对间的隐式关联概率，认为如概率超过阈值则会建立新的关联；另外，利用SVD算法对多维特征进行降
针对复杂扰动下可执行多种任务的复合式变体无人机,提出了一种基于浸入与不变理论和隐含系统状态受限条件的复合时变障碍Lyapunov函数的控制方案.设计了一种基于浸入与不变理论的扰动观测器,构建了一种基于监督因子的有限时间动态尺度调节器.在此基础上,设计了一种基于复合时变障碍Lyapunov函数和动态滑模面的控制器,保证系统状态始终在约束条件之内.通过衍生定理证明轨迹跟踪误差是有限时间稳定的.最终仿真
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针对传统RRT*全局路径规划算法在多障碍物复杂环境中搜索效率低、占用内存过大、搜索的路径不平滑等问题，本文提出了一种基于简化地图的区域采样RRT*算法(Simplified Map-based Regional Sampling RRT*， SMRS-RRT*)，首先简化处理全局栅格地图，在简化后的全局栅格地图的基础上寻找到从起点到目标点的最优路径点集合，并将该路径作为引导路径，通过智能采样因子扩