针对快速扩展随机树(RRT)路径规划算法缺乏稳定性和偏离最优解的问题,提出了一基于RRT的偏向性路径搜索算法(m-RRT)。m-RRT采用生成随机点向量组的形式对随机点扩展过程中无碰撞发生，则将这个新的节点qnew加入到搜索树中，并同时将从qnearest到qnew的边插入到搜索树中;反之，则无扩展发生。重复上述步骤，在用户定义约束的限制下，不断计算qnew与qgoal的距离，直至其小于给定的距离阈值。图1ＲＲT算法核心步骤ＲＲT算法的随机采样扩张特性，导致其收敛到目标点位置的速度比较慢，耗费的空间资源比较大，同时搜索出的路径往往偏离最短路径;为了提高算法的效率和性能，需不断对该算法进行改进。1跳频信号检测-张家港切管机液压滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机多少钱．2改进后的ＲＲT算法针对扩展节点的选取，提出了改进ＲＲT算法，即m-ＲＲT算法。首先，m-ＲＲT算法采用大多数变异ＲＲT算法的通用策略，在标准的ＲＲT算法基础上加入了偏向策略，即在一定的小概率情况下将随机采样节点qrand设置为目标点，以促进搜索因子尽快趋向目标点，以提高搜索效率。其次，与标准ＲＲT算法步骤(2)不同，m-ＲＲT算法每次随机采样m个节点，本文由张家港市泰宇机械有限公司滚圆机网站采集网络资源整理!www.gunyuanji.name按照与目标点的距离排序构成随机序列，将距目标点最近的点作为随机点qrand开始探索，如果发现发生碰撞导致无法扩展，则需取次距离点进行计算;当随机序列中首次未碰撞的节点执行完成，或者随机序列为空之后再次随机生成m个采样节点，继续上述步骤。算法减少了不必要的探索方向，一定几率地减少了再次遇到障碍物的可能性，保留了对目标位置的全局趋向性;同时，依次尝试保证了节点有能力跳出障碍区域，避免陷入局部，有利于快速寻找到目标点。本文通过实验对比m-ＲＲT算法的搜索时间效率和结果路径优劣性，选择每轮随机采选取策略进行了优化,改善快速扩展随机树的不确定性,减少不必要的扩展,而加快向目标位置搜索的速度,且得到的路径优于RRT算法的结果。通过其在二维平面路径规划和三维机械臂路径规划的测试,表明其具有一定的应用价值。 现有的基于时频分析的检测方法在时间分辨率和频率分辨率上往往不能同时满足要求,针对这一问题,提出了一种结合小波分解与希尔伯特—黄变换(HHT)的跳频(FH)信号检测方法。利用小波分解去除混合信号中的噪声;利用希尔伯特—黄变换实现跳频信号的检测,避免了传统时频分析过程中窗函数的影响。理论推导和仿真实验表明:本文方法能同时有效地兼顾时间分辨率和频率分辨率,明显改善了跳频信号检测的准确性跳频信号检测-张家港切管机液压滚圆机滚弧机价格低电动滚圆机多少钱本文由张家港市泰宇机械有限公司滚圆机网站采集网络资源整理!www.gunyuanji.name