黑龙江省博士后基金(L13HZ05098)
- 作品数：7 被引量：34H指数：4
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- 基于HLA的船舶避碰仿真平台的实现
- 2007年
- 为了迅速地搭建船舶避碰仿真平台,采用了HLA的模块化建模思想,既能充分利用现有的功能代码,又能不断添加新的功能模块,省时而高效地完成了仿真任务.首先阐述了基于HLA的船舶避碰仿真平台开发的软硬件环境及平台的体系结构,然后充分把整个船舶避碰仿真平台作为一个联邦,将其按功能划分成若干个联邦成员,按照美国国防部提出的联邦开发的过程——FEDEP进行分布式仿真的设计和开发.想定联邦剧情、划分联邦成员功能、设计FOM/SOM文件,最终用VC2003.net进行各联邦成员的程序开发,建立起了基于HLA的两船避碰仿真平台.在想定剧情下的避碰仿真试验结果表明,该平台能够很好地实现船舶避碰的功能,同时,该分布式避碰仿真平台比集中式仿真具有更好的灵活性和可扩充性,便于未来向复杂的多功能避碰平台的演化和升级.
- 王元慧边信黔施小成夏国清
- 关键词：高层体系结构分布式交互仿真船舶避碰
- 基于HLA的舰船操纵综合仿真平台的设计被引量：10
- 2009年
- 应军事分布式仿真由DIS向HLA升级的迫切需求,开发了基于HLA的舰船操纵综合仿真平台。充分利用HLA的模块化建模思想,把整个舰船仿真系统作为一个联邦,将其按功能划分成若干个联邦成员,进行分布式系统仿真。从设计入手,划分联邦成员功能、建立FOM文件,采用RTI集中式分布的星形结构,基于VC++2003.net软件开发工具进行联邦成员的双线程程序开发,并开发了一种有效的联邦测试工具,用于联邦成员集成后的验证。应用表明:该分布式舰船操纵仿真平台能完成日常航渡任务,同时,比集中式仿真具有更好的灵活性和可扩充性,便于未来系统的演化和升级。
- 王元慧边信黔王宏健夏国清
- 关键词：高层体系结构分布式交互仿真舰船操纵
- 基于前视声呐信息的AUV避碰规划研究被引量：9
- 2007年
- 在复杂海洋环境中,利用前视声呐获取的障碍物信息指导自治水下机器人(AUV)进行局部避碰。主要采用强化学习的方法对AUV进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络和人工势场法对AUV进行避碰规划。强化学习的方法强调AUV在环境的影响中学习,通过环境对不同行为的评价性反馈信号来改变行为选择策略。并且在环境发生变化时,AUV通过学习来实现对新环境的适应,不断改进其自治能力,进而实现在不确定环境下的避障任务。开发了AUV运动规划的虚拟仿真软件系统,仿真实验证明了算法的合理性与可行性。
- 刘和祥边信黔秦政王宏健
- 关键词：自治水下机器人人工势场避碰规划
- HLA/RTI的执行结构与实现研究被引量：1
- 2007年
- 高层体系结构(HLA)是新一代计算机仿真的标准,运行支撑环境(RTI)是HLA仿真体系的核心组件,已成为仿真界研究的热点。为了揭示基于HLA/RTI的仿真应用的开发具体实现,了解RTI的本质和精髓,提出了RTI的执行结构框架,揭示了RTI开发的三个对象要素与RTI的六大服务间的关系,并总结出了RTI的三种实现方式,包括集中式、分布式和层次式,对它们各自的特点进行了阐述。
- 王元慧边信黔夏国清
- 关键词：高层体系结构运行支撑环境
- 自主水下潜器全局规划及其仿真方法研究被引量：4
- 2006年
- 应用遗传算法设计出二维/三维全局规划器,用于解决自主水下潜器在大范围海洋环境中自主全局路径规划的问题.规划空间采用栅格法离散建模,染色体采用十进制可变长编码方式,基于领域知识设计了初始种群生成算法和五种遗传算子;基于三维建模软件与视景技术建立了半实物虚拟仿真系统,通过设计不同的使命案例对全局规划算法进行了仿真验证.结果表明:该规划算法具有路径描述简单清晰、算法收敛速度快、求解效率高的特点,满足了使命规划的安全性和可行性要求.
- 赵德会王宏健边信黔
- 关键词：遗传算法
- 基于传感器信息的AUV局部避碰研究被引量：5
- 2007年
- 采用势场法对自主水下机器人(AUV)进行局部避碰规划。在建立前视声呐视域模型和人工势场模型的基础上,对AUV进行决策控制,通过梯度逼近法对目标进行搜索,快速规划出一条无碰撞的路径。在障碍物检测上,设计了监测模块,实时检测障碍的类型,指导AUV进行运动轨迹解算。在AUV深度控制上,设计了AUV深度行为模糊协调器,对最小潜深、最小距底高度进行协调,实时解算AUV深度行为。开发了AUV运动规划与仿真的半实物软件系统,仿真实验证明了算法的合理性与可行性。研究对于提高AUV的自主性和安全性具有重要的应用价值。
- 刘和祥边信黔王君
- 关键词：自主水下机器人传感器人工势场局部避碰
- 基于前视声纳信息的AUV局部路径规划研究被引量：6
- 2007年
- 针对水下环境的不确定性,建立了前视声纳的视域模型。主要采用强化学习的方法对自治水下机器人(AUV)进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络法、人工势场法对AUV进行局部路径规划。在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功与失败经验的奖励和惩罚值,不断改进水下机器人的自治能力。并设计了AUV局部路径规划器,实现AUV在不确定环境下的避障任务。半实物仿真证明了算法的可行性与可靠性。
- 刘和祥边信黔李娟王宏健
- 关键词：AUV前视声纳Q-LEARNING人工势场局部路径规划
