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国家自然科学基金(50705054)

作品数:5 被引量:15H指数:2
相关作者:曹其新张蕾栾楠王忠巍李杰更多>>
相关机构:上海交通大学辛辛那提大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划上海市科委重大科技攻关项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 3篇机器人
  • 1篇信息融合
  • 1篇移动机器人
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇异常检测
  • 1篇异常检测算法
  • 1篇智能机
  • 1篇三维建模
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇数据挖掘算法
  • 1篇似然估计
  • 1篇气压沉箱
  • 1篇群算法
  • 1篇群体智能
  • 1篇自救
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应蚁群
  • 1篇自主移动机器...

机构

  • 4篇上海交通大学
  • 1篇辛辛那提大学

作者

  • 4篇张蕾
  • 4篇曹其新
  • 2篇王忠巍
  • 2篇栾楠
  • 1篇李宝顺
  • 1篇李杰

传媒

  • 4篇上海交通大学...
  • 1篇Journa...

年份

  • 3篇2009
  • 2篇2008
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
一种新型的自适应蚁群聚类算法被引量:5
2009年
提出了一种新型的自适应蚂蚁聚类算法.该算法将每个待聚类模式看作一只蚂蚁,采用蚂蚁移动模型实现模式的聚类.为了改善蚂蚁移动的随机性,提高运行效率,提出了一种局部最近邻运动原则来指导蚂蚁的移动;并且提出了一种自适应调整蚂蚁移动阈值的方法以简化参数的选取.通过数据的聚类对该算法和已有算法进行了比较.结果表明,该算法具有运行效率高、参数选取简单及自适应性等优点.
张蕾曹其新李杰
关键词:群体智能聚类蚁群算法
基于信息融合的海底管道机器人自主定位控制被引量:6
2008年
提出了利用电涡流传感器探测油气管线中的焊缝,实现管道机器人在管线内的粗略定位,再结合里程仪进行相邻焊缝间精确定位的定位控制方法.针对管道机器人爬行速度不稳定所导致的焊缝漏检问题,提出了利用里程定位信息容错漏检焊缝的产生式规则.此外,为了保证里程信息的可靠性,应用多个里程仪为管道机器人提供里程定位数据,并采用一致性数据融合算法对冗余里程信息进行融合处理,同时提高了管道机器人的管内定位精度.模拟油气管道台架上进行的管内定位实验和现役石油管线上的工程应用验证了该定位方法的可行性.
王忠巍曹其新栾楠张蕾
关键词:管道机器人产生式规则极大似然估计
一种无人化气压沉箱三维地貌建模、测量及避碰系统被引量:1
2008年
针对无人化气压沉箱的三维建模和测量问题,提出了一种无人化气压沉箱三维地貌建模、测量及避碰系统.系统利用多个二维激光传感器,实现沉箱地貌扫描;提出了配准、三维数据分割和重建方法,实现了沉箱内的三维场景重建和实时测量;通过多个传感器融合,实现了挖掘机避碰、沉箱姿态测量.实验表明:系统工作稳定,各项指标满足现场要求,系统已可应用于实际.
李宝顺曹其新张蕾李杰
关键词:三维建模气压沉箱激光扫描
基于强化学习的自主移动机器人反应式自救控制被引量:2
2009年
为了解救陷入环境障碍的自主移动机器人,提出了一种基于强化学习的自救脱困控制方法.该方法通过移动机器人与环境的交互作用,能够在线学习实现脱困自救的运动控制策略,并利用机器人自身条件克服环境障碍,避免了实施救援机器人的行动和终止其作业任务所造成的损失.利用工作环境的先验知识指导,设计含有启发信息的强化学习系统回报函数,保证搜索和学习控制策略向正确方向进行,同时提高学习控制器的适应性和鲁棒性.数字仿真证明了通过自学习控制策略实现自救脱困的可行性.
王忠巍曹其新栾楠张蕾
关键词:自主移动机器人Q学习
Outlier Mining Based Abnormal Machine Detection in Intelligent Maintenance被引量:1
2009年
Assessing machine's performance through comparing the same or similar machines is important to implement intelligent maintenance for swarm machine.In this paper,an outlier mining based abnormal machine detection algorithm is proposed for this purpose.Firstly,the outlier mining based on clustering is introduced and the definition of cluster-based global outlier factor(CBGOF) is presented.Then the modified swarm intelligence clustering(MSIC) algorithm is suggested and the outlier mining algorithm based on MSIC is proposed.The algorithm can not only cluster machines according to their performance but also detect possible abnormal machines.Finally,a comparison of mobile soccer robots' performance proves the algorithm is feasible and effective.
张蕾曹其新李杰
关键词:异常检测算法离群数据挖掘智能机足球机器人数据挖掘算法
共1页<1>
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