摘要：1现状与问题心脏骤停（cardiacarrest，CA）仍然是目前临床上紧急的危重症之一。2013年，欧洲的医院共收治8470万人次住院治疗，住院期间患者严重不良事件的发生率为10％-20％。据2016年发表在Resuscitation的一项研究表明：心源性因素在院内心脏骤停中为主要因素，是带来患者不良预后的原因之一。

摘要：文章研究数量特征敏感问题的乘法模型在随机应答技术(rrt)分层三阶段抽样方法下的最优样本量的问题。根据rrt分层三阶段抽样方法给出数量特征敏感乘法模型的调查设计方法,计算出总体均数的估计量及其方差。应用拉格朗日乘数法,给出了两种情况下的最优样本量,一是抽样误差限定而调查费用达到最小情况下的最优样本值,二是调查费用限定而抽样误差达到最小情况下的最优样本值。并计算出抽样误差一定时最小的费用及费用一定时最小的抽样误差。

摘要：文中针对传统rrt(Rapidly Exploring Random Tree)路径规划算法所存在的搜索随机性强、盲目性、路径冗余性及轨迹不连续性的问题,提出了一种改进rrt的运动规划算法,并对轨迹进行优化。首先,设计了去除搜索区域的动态采样区域的方法,通过去除已搜索区域,控制随机点的产生位置,降低搜索的随机性。其次,采用人工势场导向节点扩展策略,将障碍物与目标点的影响考虑到节点的扩展中,降低搜索的盲目性。然后,对初步路径进行优化,去除冗余部分、缩短路径距离。最后,使用最小snap的方法结合飞行走廊和时间重新分配,在保证不与障碍物碰撞的前提下使轨迹光滑连续,并将物理量控制在合理范围内。仿真试验结果表明:改进后的算法在搜索到路径时相较于未改进算法所扩展的节点平均减少了34.3%,对初步路径进行优化后路径长度平均缩短了25.8%。

摘要：随着小型无人机的广泛应用,无人机的自动巡航能力变得至关重要。无人机航迹规划,是指其在已知环境地图信息下展开航迹规划以实现无碰撞地、平滑地从初始点到达目标点。针对现有算法依然存在收敛速度慢、遍历时间长和航迹曲线化无法满足实际无人机飞行条件等问题,首先提出了EB-rrt*(Efficient B-rrt*)算法,设计自适应避障提高算法收敛速度并减少内存占用;然后采用栅格分区的方法缩短附近节点的遍历时间;最后利用合理的降采样和三次贝塞尔插值算法对折点进行光滑化的处理,使算法最终生成相对平滑的航迹,为无人机实际飞行提供可行航迹规划方法。进行了多组不同环境复杂度的实验,并将该算法与其他算法进行对比,结果验证了所提算法的有效性。

摘要：针对船舶虚拟原型设计时装配拆卸路径规划中的旋转约束问题,提出了一种基于快速随机探索树的旋转约束路径规划算法。该算法首先针对三维空间中的旋转提出了一种新的单位四元组随机采样函数,然后将单位四元数内积引入到C空间距离度量函数中,对路径中的旋转变化量进行控制。实验证明:该算法能够对刚体的旋转范围进行有效控制,同时还降低了运动过程中的旋转变化量。

摘要：随着小型无人机的广泛应用,提高无人机的自动巡航能力变得至关重要。无人机航迹规划是指其在已知环境地图信息下展开航迹规划,实现无碰撞的、平滑的、从初始点到达目标点的路径。针对现有算法依然存在收敛速度慢、内存消耗大、航迹规划固定步长和航迹平滑度无法满足实际无人机飞行等问题,提出了MB-rrt~*(Modified Brrt~*)算法,通过懒惰采样方法加快算法收敛速度并减少内存占用;设计自适应步长来解决算法在障碍物附近生长树的局限性问题,从而提高了找到初始可行解的速度和质量;然后利用降采样和3次贝塞尔插值算法实现了曲线拟合的功能,使算法最终生成相对平滑的航迹,为无人机实际飞行提供可行的航迹规划方法。最后在多组不同环境复杂度的实验中,通过与其他算法相比较,验证了所提算法的有效性。

摘要：针对机械臂在路径搜索过程中存在逆解计算效率低、扩展无方向和路径冗长的问题,提出了一种改进的P-rrt^(*)的运动规划算法。该算法利用利用位姿分离法对求逆的过程进行优化;再其次,在节点避过障碍物后接近目标点时,设计一种概率向的目标检测来减少算法无效的搜索,缩短路径长度;在搜索完成后使用优化剪枝策略进行重联接,删除冗余的采样点和进一步缩短路径长度。为了验证算法的优势,首先在二维环境下分别对已有和改进P-rrt^(*)算法进行仿真实验和性能分析,证明了改进算法能够快速有效地到达目标点,缩短了路径长度;最后利用机械臂开展了实验探究,证明了改进算法在机械臂上应用的优势。

摘要：传统翼伞系统的航迹规划主要考虑落点精度及逆风着陆等指标,而当空投区域环境较为复杂,在翼伞系统归航路径上存在障碍时,如何规避这些障碍也成为翼伞系统航迹规划所必须要考虑的因素。针对翼伞空投过程有可能遇到高山或者高大建筑物阻碍的问题,提出了一种复杂环境下翼伞系统的组合式航迹规划策略。该方法将翼伞空投的区域分为障碍区和着陆区,在障碍区中采用快速搜索随机树(rrt)算法进行可行路径搜索,考虑到rrt算法生成的轨迹包含棱角,导致路径不够平滑的问题,结合翼伞系统质点模型的运动特性,对其进行了适用性改进,以使规划的航迹满足实际翼伞空投需求。为了解决rrt算法搜索方向随机,难以满足逆风着陆的问题,当翼伞系统进入着陆区后采用分段归航的方式设计航迹,并借助遗传算法(GA)求解目标参数,实现翼伞系统能量控制及逆风着陆。提出的复杂环境下翼伞系统的组合式航迹规划策略求解速度较快,能够同时满足翼伞系统避障、能量控制及逆风着陆要求,得到的参考航迹较为平滑。

摘要：软件测试是软件技术人员为了保证软件的开发质量,对软件进行的一系列测试,而面向对象软件测试就是通过将其应用在软件工程中,促进软件的维护、设计和开发。笔者针对现有的软件测试技术进行研究,以rrt技术为例,对其在计算机软件测试的中的实践情况进行探讨。

摘要：The purpose of this paper is to show the conditions that must be verified before use any of the classic linear analysis methods for oscillator design. If the required conditions are not verified, the classic methods can provide wrong solutions, and even when the conditions are verified each classic method can provide a different solution. It is necessary to use the Normalized Determinant Function (NDF) in order to perform the verification of the required conditions of the classic methods. The direct use of the NDF as a direct and stand-alone tool for linear oscillator design is proposed. The NDF method has the main advantages of not require any additional condition, be suitable for any topology and provide a unique solution for a circuit with independence of the representation and virtual ground position. The Transpose Return Relations (rrt) can be used to calculate the NDF of any circuit and this is the approach used to calculate the NDF on this paper. Several classic topologies of microwave oscillators are used to illustrate the problems that the classic methods present when their required conditions are not verified. Finally, these oscillators are used to illustrate the use and advantages of the NDF method.