12、航天飞机与 GPS 集成的关键要点

航天飞机与GPS集成要点

航天飞机与 GPS 集成的关键要点

1. 尽早且频繁沟通

成本和进度方面的担忧可能会限制管理层和技术人员之间的沟通。试图避免讨论合同“范围外”的问题,可能会导致人们不愿讨论“范围内”的话题。为了按计划成功推进项目,将技术讨论限制在小范围内,可能会在项目后期引发问题,这在需求定义阶段尤为关键。

在项目早期识别并解决需求和技术问题,可避免后期对成本和进度产生负面影响。多层级的管理和承包商进一步阻碍了开放、准确的沟通,尤其是在技术人员之间。缺乏沟通可能导致对需求、软件设计和单元操作程序的误解,以及无法识别、正确诊断和解决技术问题。因沟通不畅导致的成本、进度和技术问题,可能会在组织和个人层面造成敌对关系。

在 STS - 91 任务中遇到 GPS 和航天飞机计算机问题后,MAGR/S 问题解决团队的每周电话会议参与范围扩大到航天飞机 GPS 团队的所有公务员和承包商组织,包括供应商。每年在约翰逊航天中心举行两到四次面对面会议。良好的人际关系和团队建设营造了一种环境,使不同观点得以表达,问题能以满足项目成员关切的方式得到解决。还成立了由各承包商和公务员组织代表组成的特别团队,以解决特定的技术问题,并对会议、问题、问题解决方案和设计原理进行准确详细的记录。

2. 与供应商建立密切关系

在高关注度、高风险和安全相关的应用中使用软件密集型产品,比其他应用更需要供应商的高度参与。许多供应商对其产品的集成和使用情况了解甚少。供应商可以提供有价值的信息,这些信息应纳入系统和软件级需求定义、飞行和实验室测试、问题识别和解决等环节。供应商的参与可以在成本和进度受到负面影响之前及时发现问题。如果产品的预期应用与其最初设计的应用有很大不同,供应商的建议尤为重要。 <

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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