【摘 要】
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为了解决和完善紧急情况下复杂多层建筑物的人员撤离问题,提出了一种利用智能手机和人工神经网络(ANN)的室内导航定位系统。通过无线电频率识别(RFID)技术对每个用户的位置进行跟踪;通过服务器上ANN模块动态分析建筑物内的环境,并生成指导用户撤离的必要指令;通过安卓智能手机应用程序将撤离路线发送给用户。此外,本文系统可通过语音-视觉元素,利用用户的智能手机对其进行即时导航。通过一个火灾模拟程序在一个
【机 构】
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浙江工业职业技术学院计算机学院,青岛大学数学与统计学院,华为技术有限公司
【基金项目】
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浙江省教育厅科研项目(Y201737867),山东省杰出青年科学基金资助项目(JQ201419)。
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为了解决和完善紧急情况下复杂多层建筑物的人员撤离问题,提出了一种利用智能手机和人工神经网络(ANN)的室内导航定位系统。通过无线电频率识别(RFID)技术对每个用户的位置进行跟踪;通过服务器上ANN模块动态分析建筑物内的环境,并生成指导用户撤离的必要指令;通过安卓智能手机应用程序将撤离路线发送给用户。此外,本文系统可通过语音-视觉元素,利用用户的智能手机对其进行即时导航。通过一个火灾模拟程序在一个高层大楼内模拟火灾,测试设计的智能系统,结果表明:本文系统可以根据每个用户的身体特征以及建筑物中的不同环
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针对目前舰船横向航行补给时两舰距离测量方法,通过激光测距技术研究,设计了一种船用激光测距装置。详细介绍了其工作原理、结构设计和软件设计,并对其传感器信号融合处理关键技术进行了攻关与验证,解决了距离索测量时无法连续自动提供距离及其变化速率信息的问题,为舰船航行补给和靠离码头安全操纵提供保障。
为了提高超宽带(UWB)室内定位系统的定位精度,提出了一种基于双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)的UWB室内定位算法。利用UWB系统和惯性导航系统(INS)采集非视距(NLOS)环境下的定位数据,根据该数据在NLOS环境下传播时的深度特征建立DL-LSTM模型,然后将数据输入到网络中进行训练。第一层网络用于减小NLOS误差对系统定位精度的影响,第二层网络对UWB/INS组合系统进行位置预测,进一步提高定位的精度。实验结果表明:本文算法可以有效减小NLOS误差的影响,可达到厘米(cm)级定位要求。
针对蚁群算法收敛速度慢,规划路径存在冗余拐点不是最短路径等的一系列问题,提出优化的多步长蚁群算法。通过扩大机器人的视野域和活动域并加入简化算子,增加路径平滑度;通过差异化更新信息素并改进启发函数,促使机器人倾向终点移动,以提高收敛速度。应用MATLAB程序对改进后的算法与原蚁群算法和多步长蚁群算法进行仿真对比,通过多次仿真实验,优化的多步长蚁群算法效果显著。
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