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1.
改进A
*
算法的移动机器人最短路径规划
王维, 裴东, 冯璋
计算机应用 2018, 38 (
5
): 1523-1526. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2017102446
摘要
(
613
)
PDF
(623KB)(
595
)
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针对复杂室内环境下移动机器人路径规划存在实时性差的问题,通过对Dijkstra算法、传统A
*
算法以及一些改进的A
*
算法的分析比较,提出了对A
*
算法的进一步改进的思路。首先对当前节点及其父节点的估计路径代价进行指数衰减的方式加权,使得A
*
算法在离目标点较远时能够很快地向目标点靠近,在距目标点较近时能够局部细致搜索保证目标点附近障碍物较多时目标可达;然后对生成的路径进行五次多项式平滑处理,使得路径进一步缩短且便于机器人控制。仿真结果表明,改进算法较传统A
*
算法时间减少93.8%,路径长度缩短17.6%、无90°转折点,使得机器人可以连续不停顿地跟踪所规划路径到达目标。在不同的场景下,对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够适应不同的环境且有很好的实时性。
参考文献
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2.
基于代数重构技术的对流层水汽层析
王维 王解先
计算机应用 2011, 31 (
11
): 3149-3151. DOI:
10.3724/SP.J.1087.2011.03149
摘要
(
1021
)
PDF
(574KB)(
446
)
可视化
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以上海地区GPS综合应用网为研究对象,研究了代数重构技术中的代数重构算法(ART)、乘法代数重构算法(MART)和联合迭代重构算法(SIRT)的理论,以及3种算法用于对流层水汽层析解算的可行性,并采用模拟仿真的方法进行实验讨论其有效性。通过模拟仿真实验发现,3种重构算法能够应用于对流层水汽的三维层析,收敛较快,结果比较可靠,能够给出水汽密度的空间分布以及垂直轮廓线,同时给出了松弛因子的合理取值范围,水汽密度初值的选取方法。
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3.
基于样本块的破损唐卡图像修复算法的改进
卢小宝 王维兰
计算机应用 2010, 30 (
4
): 943-946.
摘要
(
1224
)
PDF
(1423KB)(
1341
)
可视化
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基于样本块的修复算法由于能同时有效地修复图像的受损纹理和结构的优点被引入到唐卡图像的数字化保护中,而且它对特定破损唐卡图像修复效果良好,但是由于优先权计算和最佳样本块不唯一等问题的影响,算法对其他类唐卡图像修复效果不佳。针对此算法的不足,对信任度计算方法和等照线计算方法进行了改进,解决了最佳样本块不唯一的问题。实验结果证明,改进后的算法不仅能够得到令人满意的修复结果而且能够提高修复效率。
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4.
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
)
可视化
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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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5.
基于Eclipse平台的导航仿真系统集成
苏年乐 王晓双 李群 王维平
计算机应用
摘要
(
1563
)
PDF
(914KB)(
979
)
可视化
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针对卫星导航仿真系统的软件集成需求,提出了基于Eclipse集成该系统各实验任务的解决方案。通过开发Eclipse新建实验向导插件、实验配置插件、实验分析插件,有效集成了导航仿真系统的各个实验任务模块,为实验分析人员提供一个具有统一界面和操作风格的系统软件。借助Eclipse平台自身的优势,该集成方法具有开发时间短、开发成本低的优点。此集成方法还具有开放性的特点,未来开发的实验任务模块也可集成到现有的系统中。
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多维度评价
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6.
基于角色的Web Services动态访问控制模型
王维林 张来顺 张远洋
计算机应用
摘要
(
1778
)
PDF
(722KB)(
846
)
可视化
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已有模型对Web Services的访问控制多数是静态的、粗粒度的,不能满足动态的面向服务的Web Services环境。为此提出了一个基于角色的Web Services动态访问控制模型(RBDAC),此模型可以根据用户访问时的上下文信息来激活角色分配和权限分配,并动态地做出访问控制决定。
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7.
离线模式下协同设计中对象版本的合并
王维丽,窦万峰,李永飞,沈奇
计算机应用 2005, 25 (
06
): 1466-1467. DOI:
10.3724/SP.J.1087.2005.01466
摘要
(
780
)
PDF
(139KB)(
951
)
可视化
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分析了离线模式下协同设计的特点,提出并实现了一个全新的对象版本合并算法,本算法能够有效的解决几何冲突以及非几何冲突问题,保证了操作意愿。并通过一个简单的实例分析了该算法的实现过程。
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