摘要：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。

摘要：针对未知环境下自治式水下机器人(AUV)的运动规划问题,提出了一种基于行为的避障和趋向目标方法。根据行为动力学原理,设计了水平方面的趋向目标行为模块和避障行为模块,利用水平面的宏行为实现了水平面行为模块的融合。垂直面的行为设计根据模糊理论建立了输入"深度"和"高度"的模糊隶属度,制定了航行深度和距底高度与参考深度之间的推理规则,再通过解模糊化得到实际的参考深度的精确量。仿真结果表明:所设计的行为模型对外界环境有较好的反应性,响应正确有效,有助于提高AUV对环境的适应性。

摘要：提出了一种基于双目视觉的自治水下机器人(AUV)避障模拟方法.为了模拟AUV在复杂海洋环境中对未知环境的感知以及避障过程,设计了AUV避障模拟实验系统.介绍了AUV避障模拟平台的总体结构和参数设计.应用双目立体视觉系统模拟水下声呐,并建立了模拟前视声呐的模型.通过对双目视觉系统进行标定,确定校正系统的内参数和外参数,使校正后的视觉系统建立了图像输入和输出的映射关系,并采用视差法获取被测目标的深度信息.对于目标的避障问题,提出了一种基于速度势场的避障方法,利用相对速度的极坐标,建立由水平面速度势场和垂直面速度势场组成的三维速度势场.当机器人利用视觉传感器获取到障碍物信息时,通过调整速度矢量实现动态避障.模拟实验证明了AUV的避障模拟方法是可行和有效的.

摘要：随着社会保险费和非税收入征管职责划转到税务部门,如何构建覆盖全体且科学有效的现代纳税缴费信用管理体系、完善守信联合激励和失信联合惩戒机制、营造良好的诚信纳税缴费环境,是税务部门亟须研究的课题。区块链技术是实现信息数据资产流通和隐私保护的新技术,为大数据在政府治理与市场经济运行中应用带来了新的机遇。有鉴于此,本文在分析国内外区块链与纳税信用方面的应用和研究的基础上,探讨了区块链技术解决当前纳税缴费信用管理的困境及其可行性,提出了基于区块链技术的纳税缴费信用评价和管理系统方案设计,并作了进一步展望。

摘要：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。

摘要：为了提高水下机器人(AUV)在复杂海洋环境下的自适应性,文章对传统的避碰方法进行了改进。对AUV的禁入区和潜在碰撞区进行了安全性分析。建立了前视声纳模型以及三维水下规划空间模型。提出了基于强化学习、BP神经网络及人工势场相结合的避碰算法。在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功和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。设计了AUV深度行为模糊协调器,对潜深行为和距底高度行为进行协调融合。开发了AUV运动规划与仿真的半实物软件系统,仿真试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。