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1. 折半聚类算法在基于社会力的人群疏散仿真中的应用

李焱, 刘弘, 郑向伟

计算机应用 2017, 37 (5): 1491-1495. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.05.1491

摘要（538）

PDF （985KB）（424）

运用社会力模型（SFM）模拟人群疏散之前，需要先对人群进行聚类分组；然而， k中心聚类（ k-medoids）和统计信息网格聚类（STING）这两大传统聚类算法，在聚类效率和准确率上都不能满足要求。针对这个问题，提出了折半聚类算法（BCA）。该算法结合了围绕中心点聚类和基于网格聚类两类方式，并利用二分法查找思想划分网格，不需要反复聚类。先将数据用二分法划分成网格，再根据网格内数据密度选出核心网格，接着以核心网格为中心将邻居网格聚类，最后按就近原则归并剩余网格。实验结果表明，在聚类时间上，BCA平均仅是STING算法的48.3%，不到 k-medoids算法的14%；而在聚类准确率上， k-medoids算法平均仅是BCA的50%，STING算法平均也只是BCA的88%。因此，BCA无论在效率还是准确率上都明显优于STING和 k-medoids算法。

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2. 一个虚拟人手臂操控的运动规划框架

王维李焱

计算机应用

摘要（1382）

PDF （742KB）（860）

基于双向扩展的启发式快速扩展随机树(RRT)算法，提出了一种虚拟人手臂操控的运动规划框架。该框架根据是否抓握操控对象，将虚拟人的手臂操控划分为接触和搬运两个阶段，分别采用手臂的前向和逆向运动学两种策略进行规划，保证规划结果快速、可靠。通过实验验证了该方法的有效性。

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3. 越野环境建模与动态路径规划

巩绪生史美萍李焱贺汉根

计算机应用

摘要（1630）

PDF （938KB）（923）

针对越野环境下移动机器人的导航与控制问题，提出了一种越野环境下环境建模与动态路径规划方法。该方法能够针对地形的数字高程模型，在综合考虑机器人的性能约束和地形特征等因素的基础上有效地实现越野环境的建模；在此基础上的路径规划采用全局信息与局部信息、前期规划结果与当前规划相结合的方法，满足了越野环境下动态路径规划的要求。实验结果表明，该方法能够很好地适应各种复杂的越野环境。