34、当两人同行:“并行行走”转向行为解析

当两人同行:“并行行走”转向行为解析

1. 转向系统概述

在虚拟环境中,转向系统包含转向层和移动层。转向层计算被控制智能体在下一时刻的速度(模拟时间是离散的),移动层则根据给定速度移动智能体。

每个转向操作需要以下信息:
- 智能体的当前位置和速度。
- 所有可见智能体(180°范围内)的位置和速度。
- 无生命障碍物通过五条射线检测:一条前向射线、两条短侧向射线和两条长前侧向射线(也测试过使用七条和九条射线的情况)。

每次转向计算的结果是一个单一的力向量。通过将所有转向力向量与上一时刻的速度向量相结合,计算出新的速度向量并传递给移动层。结合转向力向量的方法是对所有非零转向向量(包括上一时刻的速度向量)进行加权平均。上一时刻速度向量的权重会影响运动平滑度与即时反应的比例(权重越高,运动越平滑,但反应可能越慢)。

已实现的转向行为包括:
1. 目标接近
2. 障碍物规避
3. 路径跟随
4. 领导者跟随
5. 墙壁跟随
6. 人员规避
7. 并行行走

使用的工具和环境包括:
- 3D 引擎:UnrealEngine2Runtime
- 虚拟环境:0.25 平方公里的虚拟城市
- AI 开发平台:Pogamut 平台

2. 并行行走转向行为

并行行走转向行为的目标是引导一个智能体与另一个智能体(伙伴)一起到达特定地点,两者应保持一定距离并行行走,必要时能够追赶或放慢速度等待伙伴。与领导者跟随转向不同,这里没有主导位置,两个智能体都知道目标。

该转向行为有

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研员及从事工业设备故障诊断的工程技术员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置与加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术员以及负责统信UOS服务器部署与安全管理的专业员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置与合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份与测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
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