40、动态环境下未知演化的时空规划与自动导航网格生成

动态环境下未知演化的时空规划与自动导航网格生成

在虚拟环境的导航规划领域,有两个重要的研究方向,一是动态环境下未知演化的时空路径规划,二是自动生成导航网格以优化路径寻找和局部移动。下面将详细介绍这两方面的内容。

动态环境下的时空路径规划

在动态环境中,为了找到合适的路径,设计了一种两级路径规划器。
- 两级路径规划器的工作流程
1. 全局路径规划
- 首先,利用拓扑图和时间信息筛选出可行的可导航表面。具体操作是过滤拓扑图,舍弃阻塞关系和未确定可行跳跃的不可行可达性。同时,出于安全考虑,对于物体平均相对速度超过给定阈值或平均有效时间低于时间阈值的可达性关系也进行无效化处理。
- 然后,在过滤后的拓扑图上运行 Dijkstra 算法来计算全局路径。对于动态关系,将可达性关系的成本设置为其周期性(平均有效时间和非有效时间之和);对于稳定关系(始终有效的关系),将成本设置为一个 ϵ 值。这样的成本函数倾向于选择通过稳定链接的路径,从而最小化等待时间。最终,全局路径规划器会提供一系列必须穿越的可导航表面,以到达目标。
2. 局部路径规划
- 局部路径规划器需要在与每个确定的可导航表面相关联的路线图上生成局部路径,同时处理避障和姿态调整。在局部概率路线图(PRM)中计算路径时,使用多目标 A* 算法,该算法从角色的当前配置开始,找到通往最近目标配置的路径。目标可以是全局目标,也可以是跳转到下一个可导航表面的起点。
- 一条边是否有效取决于至少一个与该边相关联的运动能力 m 不会与局部禁止体积发生碰撞,并且 m 与到达该边所

【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)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鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;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。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署安全管理的专业人员;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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