针对高冗余蛇形机械臂在三维空间中的路径规划问题,结合快速搜索随机树算法(Rapidly-exploring Random Tree,RRT),提出角度约束快速搜索随机树算法(Angle Constraint Rapidly-exploring Random Tree,AC-RRT)。首先根据空间中障碍物分布...
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针对高冗余蛇形机械臂在三维空间中的路径规划问题,结合快速搜索随机树算法(Rapidly-exploring Random Tree,RRT),提出角度约束快速搜索随机树算法(Angle Constraint Rapidly-exploring Random Tree,AC-RRT)。首先根据空间中障碍物分布关系提出一种步长与目标偏置概率的确定方法,提高算法的自适应能力;其次根据蛇形机械臂机械结构提出一种随机树延伸的角度约束模型,使规划路径更加符合机械臂的空间运动特性;最后引入一种目标点贪婪查询方法,缩短路径搜索时间、减少冗余节点。通过Matlab仿真并对比与RRT和RRT-connect算法之间的性能差异,使用V-REP软件结合机械臂模型对算法模拟仿真,验证算法的可行性。结果表明AC-RRT算法路径规划用时更短、路径代价更小、路径轨迹更符合机械臂的运动特性。
为提供犯罪学研究的新视角和更有效的工具,围绕如何基于ACP(人工系统、计算实验、平行执行)方法和大语言模型(large language model,LLM)进行犯罪学研究展开。首先,深入剖析了传统犯罪学研究在系统刻画、动态推演及实证研究等方面面临...
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为提供犯罪学研究的新视角和更有效的工具,围绕如何基于ACP(人工系统、计算实验、平行执行)方法和大语言模型(large language model,LLM)进行犯罪学研究展开。首先,深入剖析了传统犯罪学研究在系统刻画、动态推演及实证研究等方面面临的瓶颈,并详细阐述了ACP方法在解决上述挑战中的潜在优势。然后,提出了基于ACP和LLM的犯罪学研究框架,探讨了其理论意义与实践价值。最后,对未来基于LLM的数字助手如何赋能犯罪学研究进行了展望,同时指出该模式在实际应用中可能面临的挑战,并强调应多加强多学科协作与技术创新,以推动犯罪学理论与实践发展,提升犯罪防控整体效能。
探讨如何将“AI for Science”化为“Decision Intelligence for Decision Science(DI4DS)”，使人工智能和智能科技成为变革传统指挥控制科学与技术的新动力并成为确保军事力量和国防安全的新科技。主要围绕决策智能理念、方法、技术...
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探讨如何将“AI for Science”化为“Decision Intelligence for Decision Science(DI4DS)”，使人工智能和智能科技成为变革传统指挥控制科学与技术的新动力并成为确保军事力量和国防安全的新科技。主要围绕决策智能理念、方法、技术的历史演化以及ISDOS、EMS、计算机会议、决策剧场、平行剧场的历史进程，讨论决策5.0和平行决策智能及相关交互数字剧场等新人工智能技术在未来C++ISR的作用与意义。
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