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1
基于集员估计的故障诊断技术综述
董久祥，李易，张漉鳞，许锦瑜
2026, 41(9):2353-2369.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.0996
[摘要]
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816
)
[HTML]
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179
)
[PDF 147.35 K]
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200
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摘要:
对于集员估计的故障诊断技术, 因其在处理未知但有界不确定性方面的理论优势, 已成为提升系统鲁棒性与可靠性的重要研究方向. 鉴于此, 系统综述基于集员估计的故障诊断方法, 突破传统综述按时间或领域划分的范式, 以集合几何表示形式为主线, 将现有方法划分为区间型、椭球型、中心对称多胞形型以及其他几何体四大类, 深入阐述每类方法的基本原理、发展脉络与性能特点. 进一步围绕故障检测、隔离与估计3个核心环节, 全面回顾集员估计在故障诊断中的研究进展, 对比分析不同几何描述策略在计算复杂度、保守性和工程适用性方面的优劣. 在此基础上, 系统梳理该方法在各领域的典型应用成果, 并总结当前面临的关键挑战. 最后指出未来值得深入研究的若干方向.
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2
多源知识自适应融合预测的动态多目标进化优化方法
李二超，闫世韬
2026, 41(9):2370-2388.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.1194
[摘要]
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173
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159
)
[PDF 251.80 K]
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231
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摘要:
动态多目标进化算法(DMOEA)通过从历史环境中提取知识来预测新解, 能够有效解决动态多目标优化问题(DMOP). 目前, 现有基于预测的动态多目标进化算法(DMOEAs)多依赖前两个历史环境的信息, 且缺乏对提取到的历史知识的动态维护和选择性复用. 针对该问题, 提出一种多源知识自适应融合预测的DMOEA, 称为MSFP-DMOEA. 首先, 该框架通过动态特征投影网络(DFPN)捕捉决策空间中的非线性变化趋势; 然后, 利用多模态知识库(MultiModalKB)系统化存储和检索历史环境中的优化模式; 最后, 利用多源知识融合预测机制, 将近期环境趋势预测与历史相似模式预测加权融合, 生成高质量初始种群, 并通过模态更新、合并以及淘汰机制, 实现历史知识的动态维护. 在多个基准测试问题和一个实际应用场景上的实验结果表明, MSFP-DMOEA在收敛性、多样性以及稳定性方面均显著优于当前几种主流动态多目标优化算法.
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3
基于地铁与货车协同的城市物流配送路径优化研究
葛显龙，孟祥雯，王博，刘俊麟
2026, 41(9):2507-2520.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.0895
[摘要]
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130
)
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105
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[PDF 150.66 K]
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107
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摘要:
针对城市物流配送“最后一公里”痛点和轨道资源利用不足的双重困境, 结合商业住宅区人口密集引发的道路交通拥堵问题, 以及地铁客运存在显著时空分布不均的特征, 提出一种公路与城市轨道协同运输的立体化城市物流优化方案. 首先, 通过整合地下闲置空间与地铁低峰时段运力, 构建基于地铁与货车协同的城市物流网络选址-路径两阶段优化模型: 第1阶段聚焦地铁货运中转站布局和资源分配优化, 第2阶段基于现有线路设计地铁与货车协同配送路径. 然后, 考虑到轨道运输的特殊性, 设置包括客户服务时间窗、地铁剩余运能、车辆容量等约束条件, 以最小化总成本为目标, 并结合模型特点, 设计融合自适应遗传算法与改进蚁群算法的两阶段混合求解算法. 最后, 以重庆市中心城区货物配送为例验证所提出模型和算法的有效性. 实验结果表明: 相比于传统配送方案, 该模式可使得配送距离显著缩短56.35%, 网络运作成本降低30.21%, 对于缓解城市物流运输难题具有积极意义.
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4
基于多智能体系统的动车组有限时间预设性能鲁棒一致性控制
陶克武，王小敏，邓红元，陈勇
2026, 41(9):2496-2506.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.1002
[摘要]
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100
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185
)
[PDF 108.61 K]
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153
)
摘要:
针对动车组运行过程中存在的集总扰动(未知时变扰动、附加阻力、单元间耦合力和基本阻力)、输入饱和及有限缓冲器行程等多重约束问题, 联合人工势函数提出一种基于多智能体理论的分布式有限时间预设性能鲁棒一致性控制器. 首先, 根据缓冲器行程的不同区间, 提出一种新的势场力作用判断机制, 并构建基于相对速度和距离的自适应斥力势函数和引力势函数; 其次, 结合余弦函数和指数函数, 提出一种新型的有限时间预设性能函数, 有效约束各动力单元跟踪误差的收敛边界与稳定时间; 此外, 引入扰动观测器和基于滤波补偿方法来处理集总扰动和输入饱和的影响. 相较于现有方案, 研究主要优势在于动车组系统的控制性能可预先得到保障, 还能兼顾实际有限时间稳定性、串稳定性与动力单元安全间距保持, 并具备更强的鲁棒性; 最后, 以CRH380A型高速动车组为研究对象, 从理论分析和数值仿真两个层面验证了所提出控制器的有效性与可行性.
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5
非线性离散时空多变量灰色预测模型及其在城市群CO
2
排放量预测的应用
丁圆苹，党耀国，王俊杰，黄珊，杨英杰
2026, 41(9):2389-2399.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.0991
[摘要]
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91
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73
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[PDF 145.19 K]
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121
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摘要:
结合碳排放空间关联关系进行城市群碳排放量预测, 对制定区域协同碳减排政策至关重要. 长三角城市群碳排放量空间相关性分析表明, 城市间碳排放具有显著正向空间相关关系. 鉴于碳排放量的空间关联特征、非线性时间演化趋势和区域差异性, 提出非线性离散时空多变量灰色预测模型(NDSTGM(1,$\,m $,$\,N$)). 首先, 基于引力模型推导非对称时变空间权重矩阵, 并据此构建空间关联效应项提取空间关联特征; 其次, 设计具有差异化阶数的时间多项式项捕捉各节点变量的非线性时间演化趋势; 进而, 引入非等阶实数域灰色生成算子灵活挖掘数据的区域差异性; 同时, 基于遗传算法实现多项式阶数与非等阶生成算子的协同优化; 最后, 应用新模型开展长三角城市群CO
2
排放量预测, 结果表明, 该模型在不同样本量下的建模性能显著优于9种对比模型, 在时空特征提取和预测精度提升方面具有显著优势, 预测结果显示长三角地区2025年有望实现“碳排放强度较2020年下降20%以上”的阶段性目标.
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6
基于因子感知倒置Transformer的工业多变量时序预测方法
刘世俊，朱振镝，张硕华，李宛格，金锋，赵珺
2026, 41(9):2400-2410.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2026.0045
[摘要]
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83
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100
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[PDF 99.72 K]
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170
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摘要:
针对复杂工业过程的关键状态变量预测, 多变量耦合与工况波动导致关联结构复杂. 现有时序预测模型在刻画此类相关性时, 不仅计算开销大, 且易陷入多步预测偏差随步长级联放大的困境, 难以实现精度与效率的平衡. 为此, 提出一种基于因子感知机制的倒置Transformer时序预测模型. 不同于对多变量信号进行混合建模的注意力架构, 所提模型的创新在于从数据底层重构了多变量的正交表征, 并在潜在空间内实现跨变量解耦. 该模型通过变量维度序列化表示, 将每个变量在时间窗口内的历史序列编码为基本单元, 增强对变量的动态表征; 为降低跨变量交互建模的计算开销, 引入基于潜在因子的低秩注意力机制, 从而在维持全局相关性建模能力的同时提升计算效率与鲁棒性; 结合非自回归时序投影模块, 实现长时序多步并行预测, 减少多步预测中的偏差传播. 实验结果表明, 所提方法在预测精度与计算效率上均优于现有的时序预测模型, 为复杂工业系统的在线监控与调度提供高效预测支撑.
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7
零售商提供互联网信用支付的多周期库存鲁棒优化研究
王大澳，许莉莉，王欢，朱梦瑶，杨文娟
2026, 41(9):2557-2566.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2026.0027
[摘要]
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81
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96
)
[PDF 84.43 K]
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174
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摘要:
在国家提振消费、扩大内需的战略背景下, 互联网信用支付作为一种新型支付方式, 在刺激消费需求的同时, 也加剧了零售商库存决策所面临的需求不确定性. 以零售商利润最大化为目标, 分别构建提供与不提供互联网信用支付两种情境下的多周期库存决策模型, 从而刻画互联网信用支付对需求与订购决策的影响. 为应对需求波动的不确定性, 基于多面体不确定集构建多周期鲁棒优化模型, 并利用对偶理论将其转化为等价的线性规划问题. 以京东白条为算例的数值仿真结果表明, 互联网信用支付能够有效刺激消费需求, 进而促使零售商提高订购量并增加利润. 此外, 与动态规划方法的对比分析表明, 鲁棒优化方法在适度牺牲最优性的同时显著增强了决策的稳健性, 能够有效缓解需求波动对库存决策的影响, 从而在不确定环境下展现出更高的稳定性与实用性.
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8
基于能效优化的差分驱动无人艇NMPC轨迹跟踪控制方法
王槊，张贞凯
2026, 41(9):2448-2458.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.1140
[摘要]
(
79
)
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130
)
[PDF 100.40 K]
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103
)
摘要:
针对差分驱动无人艇轨迹跟踪中存在的轨迹复杂、跟踪困难及能耗高的问题, 提出一种轨迹优化与跟踪一体化的分层控制框架. 上层基于安全域约束的贝塞尔轨迹优化方法对参考路径进行拟合与平滑化, 以保证轨迹的可行性与连续性. 下层在改进的非线性模型预测控制算法中引入择优参考策略, 将轨迹高度离散化后, 在动力学可达范围内选取超出预测步长的候选点, 构建参考点索引集合, 并通过滚动优化求解最优参考点序列, 从而降低轨迹跟踪能量消耗. 同时, 引入状态观测器用于补偿海浪扰动. 仿真结果表明, 所提出的方法能够有效提升轨迹拟合精度与跟踪稳定性, 并在保证控制性能的前提下降低总体能耗.
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9
基于时序块相似性的间歇性时间序列可预测性评估及自适应预测方法
邓翔戈，毛文涛，郎祎平，何建樑，罗铁军，范黎林
2026, 41(9):2435-2447.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2026.0117
[摘要]
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78
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139
)
[PDF 112.87 K]
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92
)
摘要:
在核心制造企业后市场服务中, 配件需求预测是支撑安全库存决策的重要环节. 然而, 配件工单数据的间歇性分布特点阻碍现有方法对需求演化规律的准确解析, 降低了需求预测的可靠性. 鉴于此, 从挖掘连续非零需求的季节性波动规律入手, 提出基于时序块相似性的间歇性序列自适应预测方法. 首先, 构建一个新的间歇性序列可预测性评价指标IPMI, 从噪声水平、周期稳定性和短期依赖性3个维度对可预测性进行量化; 然后, 建立趋势-季节解耦的自适应预测模型, 通过对原始序列进行时序块划分, 借助深度卷积网络和多头注意力机制分别提取块内短期时序特征和块间长期趋势特征, 进一步构建IPMI加权损失函数进行联合预测, 使得模型自适应提取时序块相似性信息; 最后, 利用核密度估计对预测结果进行分布校正, 以降低历史极端需求对于预测结果的负面影响. 利用M5竞赛百货零售数据和国内某大型轨道交通制造企业的实际配件需求数据进行实验验证, 实验结果表明, 所提出方法不仅可以准确预测间歇性需求的发生和强度变化, 还可在需求波动时显著提升安全库存决策的合理性.
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10
基于小生境差分进化算法的城市固废焚烧过程智能优化运行方法
蒙西，方雨晴，乔俊飞
2026, 41(9):2591-2603.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.1358
[摘要]
(
76
)
[HTML]
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79
)
[PDF 112.25 K]
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155
)
摘要:
面向城市固废焚烧过程绿色、高效运行瓶颈问题, 提出一种基于小生境差分进化算法的城市固废焚烧过程智能优化运行方法, 旨在实现提升燃烧效率的同时减少烟气污染物排放. 首先, 构建基于多模块神经网络的运行指标评价模型, 实现固废焚烧过程中对燃烧效率、污染物排放浓度的在线评估; 然后, 提出一种小生境差分进化算法, 引入快速密度聚类算法实现小生境的动态划分, 提升种群多样性, 并根据小生境密度差异设定不同的变异强度, 平衡算法全局搜索和局部开发能力; 同时, 基于个体局部熵进行优先选择, 以获取高质量全局最优解集; 接着, 利用熵权-TOPSIS法获取炉膛温度和烟气含氧量的最佳设定值; 最后, 采用实际运行数据验证所提出方法的有效性和可行性.
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11
面向复杂工业场景的人体姿态快速估计方法
张泽辉，吴富龙，李帆雅，徐晓滨，章振杰，邵海滨
2026, 41(9):2631-2640.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.0884
[摘要]
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76
)
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224
)
[PDF 98.98 K]
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88
)
摘要:
近年来, 以人体姿态信息为基础的行为识别技术正逐步应用到工人行为安全检测中. 然而, 在复杂工业场景下, 遮挡和算力受限等问题使得现有的基于计算机视觉的人体姿态估计方法难以同时满足高精度和低复杂度的要求. 因此, 结合量化自编码器和轻量化的ResNeSt网络, 提出一种面向复杂工业场景的人体姿态快速估计方法. 特别地, 提出一种循环权重迁移训练方法, 通过在不同尺寸的骨干网络模型之间迁移权重参数, 以保证姿态估计的精度. 实验结果表明, 所提方法能够在复杂工业场景中准确地估计出人体姿态, 相较于原始方法, 模型计算量减少了4倍, 为工业领域的实时姿态估计提供了一种高效、低资源消耗的解决方法.
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12
基于模糊归零神经网络的混沌系统有限时间同步及应用
孔颖，余毅，郝俊杰，陈鹏
2026, 41(9):2472-2482.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2026.0017
[摘要]
(
73
)
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(
124
)
[PDF 98.16 K]
(
104
)
摘要:
针对一类连续时间混沌系统, 提出一种基于模糊归零神经网络(FZNN)的有限时间同步方法. 首先, 将混沌系统统一建模为含未知参数的非线性系统形式; 然后, 构建主从混沌系统的同步误差模型, 在有界噪声干扰的条件下, 通过引入自适应模糊控制因子, 设计一种具有噪声抑制能力的模糊归零神经网络控制器, 从而消除未知初始参数输入对系统同步性能的影响; 接着, 通过理论分析证明, 所引入的模糊控制因子结合非线性神经元激活函数可构造一个具有有限时间收敛特性的归零神经网络控制框架, 该控制器能够保证从混沌系统在有限时间内精确同步至主系统, 且同步时间可预先设定, 不依赖于系统初值条件, 并对外界噪声具有鲁棒性; 进一步地, 通过两个典型混沌系统同步实验验证所提出方法的有效性; 最后, 将所提出基于FZNN的混沌同步策略应用于图像加密与解密过程, 实验结果表明所提出方法具有良好的安全性和实际可行性.
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13
不完全信息下基于网络演化博弈的微电网能源交易策略
张启亮，武建荣
2026, 41(9):2521-2532.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.0364
[摘要]
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72
)
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85
)
[PDF 126.41 K]
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85
)
摘要:
随着分布式发电和微电网技术的快速发展, 微电网能源交易策略对于提高清洁能源消纳和推动微电网建设至关重要. 能源交易过程中的信息不完全会导致交易参与者的决策具有不确定性, 进而影响能源供应的稳定性和可靠性. 针对这一问题, 基于网络演化博弈理论研究了不完全信息条件下微电网能源交易策略. 首先, 根据微电网和主电网运营商的策略更新规则, 建立不完全信息条件下微电网能源交易的网络演化博弈模型, 该模型能够有效描述交易参与者在不完全信息条件下的策略演化动态. 其次, 利用矩阵半张量积, 得到基于网络演化博弈的微电网能源交易模型的代数形式. 在此基础上, 提出计算博弈均衡集合的算法和判断微电网能源交易模型收敛性的准则. 最后, 通过仿真例子验证了所得结果的有效性. 通过所提出的方法, 可以有效分析不完全信息对微电网能源交易策略演化以及模型收敛性的影响.
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14
考虑可再生能源不确定性成本的低碳电力系统机组组合调度
王靖傲，孙秋野，刘子铭，赵慧冰，刘鑫蕊
2026, 41(9):2617-2630.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.0666
[摘要]
(
70
)
[HTML]
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130
)
[PDF 137.47 K]
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102
)
摘要:
可再生能源(RES)在电力系统中渗透率的不断提升, 其固有的波动性及碳排放传播路径的复杂性, 给低碳经济调度带来了严峻挑战. 现有方法难以精确量化RES不确定性成本, 传统碳定价机制亦无法有效追溯RES波动引发的间接碳排放. 为此, 提出一种融合信息论不确定性成本建模与动态碳流分配的多目标优化框架. 首先, 设计基于信息熵的RES不确定性成本模型, 通过Shapley值公平分摊不确定性风险, 解决了RES近乎零边际成本参与机组组合的难题. 其次, 建立碳流驱动的动态节点碳强度分摊模型, 精确追踪RES功率偏差引致的额外碳排放传播路径. 进而, 提出多模态NSGA-III (MMNSGA-III)算法, 协调信息论不确定性成本模型与动态碳分配机制之间的权衡. 该算法采用动态参考点和多模态策略, 有效应对RES导致的决策空间碎片化问题, 确保在同时最小化不确定性成本和碳排放传播方面获得帕累托最优解.
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15
基于OS-ELM估计与模糊增益调节的视场约束视觉伺服控制
姬心想，王婷婷
2026, 41(9):2459-2471.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.1207
[摘要]
(
62
)
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136
)
[PDF 129.32 K]
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133
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摘要:
针对传统基于图像的视觉伺服(IBVS)在实际应用中存在对图像雅可比模型依赖、固定增益适应性不足以及特征点易出视场等问题, 提出一种改进的模糊在线极限学习机视觉伺服控制方法(FA-OS-ELM-IBVS). 该方法以在线序列极限学习机(OS-ELM)直接从图像误差估计相机速度, 避免显式计算图像雅可比及其奇异性; 构建以误差范数、可操纵性与误差收敛角为输入的Mamdani模糊增益, 实现伺服增益的非线性自适应调节; 通过分层矩形区域与sigmoid平滑补偿实现连续、可控的视场保持. 基于李雅普诺夫理论给出所设计控制系统的稳定性分析与证明. 仿真实验结果表明: 与经典IBVS相比, 所提出方法的收敛时间缩短约7.09% $ \sim $ 16.7%, 相机轨迹长度降低约27.48% $ \sim $ 57.94%, 且IAE、ITAE等积分性能指标显著降低; 在假设深度与真实深度存在明显失配的情况下, 系统仍能保持稳定收敛. 进一步与改进IBVS方法对比, 所提出方法在收敛速度与伺服性能方面均表现出进一步优势. 在六自由度CGXi G6机器人平台上的实验结果进一步验证了所提出方法在真实场景下的收敛效率提升, 以及所提出无标定框架的鲁棒性与有效性.
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16
RareBoost: 一种基于稀有区域识别的稀有值自助不平衡回归方法
刘丹，付英姿，付光辉
2026, 41(9):2411-2422.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.1299
[摘要]
(
61
)
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122
)
[PDF 129.68 K]
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96
)
摘要:
不平衡回归任务中, 连续目标变量的分布不均衡使得稀有值预测面临挑战, 其核心难点在于如何有效界定并识别稀有值. 针对这一挑战, 提出一种新的稀有区域识别策略($KK $-means). 该方法结合核密度估计和$K $-means聚类, 能够将目标变量空间中的稀疏样本点系统性地识别并合并为连续的稀有区间, 进而, 提出一种基于稀有区域识别的稀有值自助不平衡回归方法(RareBoost). RareBoost先通过标签密度比加权提取稀有区间信息, 并在自助采样中动态调整样本权重, 以增强模型对稀有区域的关注; 然后通过Stacking元学习器集成这些具有“稀有值感知”能力的基学习器, 形成兼顾全局效率与局部精度的稀有值预测模型. 实验表明, RareBoost在ANLL、RMSE与$ R^{2} $上的平均表现分别比最佳基线方法提升8.7%、5.8%和13.8%, 验证了其有效性.
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17
基于双重值修正的离线强化学习
杨露，王雪松，金可，程玉虎
2026, 41(9):2580-2590.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.1154
[摘要]
(
61
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[HTML]
(
101
)
[PDF 109.41 K]
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101
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摘要:
离线强化学习(ORL)依赖固定数据集进行动态决策学习, 常因分布外动作引发外推误差. 现有方法通常通过约束策略分布或采用保守的$Q $值估计来缓解该问题, 但由此带来的悲观性会导致习得的策略次优. 为此, 从提升值函数估计准确性的角度出发, 构造一种$Q $值修正(QVC)贝尔曼算子, 其以习得$Q $函数与行为$Q $函数之间的差异作为方向性信号, 对$Q $函数更新目标进行有界修正. 在此基础上, 将QVC贝尔曼算子与分布内贝尔曼算子相结合, 提出平衡贝尔曼算子以更好地利用分布内外数据. 理论结果表明, 通过平衡贝尔曼算子迭代得到的$Q $函数具有收敛性, 且其与真实$Q $函数之间的误差是有界的. 进一步, 将平衡贝尔曼算子集成至隐式$Q $学习中, 并在$V $函数更新过程中引入针对$Q $值高估与低估的自适应修正机制, 提出基于双重值修正的离线强化学习(ORL-DVC)方法. 实验结果表明, 在D4RL基准的Gym-Mujoco移动控制和AntMaze导航控制任务中, ORL-DVC的平均归一化得分达到80.9和62.7, 整体性能优于现有主流ORL方法, 体现出更优的泛化性能.
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18
资源不确定环境下基于深度强化学习的雾计算工作流动态调度优化方法
林剑，徐占，何以凡，许晨昊，赵治涵
2026, 41(9):2567-2579.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.1088
[摘要]
(
60
)
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90
)
[PDF 157.92 K]
(
123
)
摘要:
针对资源不确定环境下雾计算工作流动态调度问题(DWSPFC-RU), 构建以最小化总延迟时间为目标的数学模型, 并提出一种多树小生境遗传编程辅助的深度强化学习(MTNGPDRL)方法进行求解. 首先, 将DWSPFC-RU分解为路由决策子问题和排序决策子问题, 并据此构建路由智能体和排序智能体; 然后, 提出基于小生境策略的多树遗传编程算法(MTNGP), 用于生成高效且多样的路由和排序规则; 在此基础上, 将MTNGP的规则学习能力与决斗双重深度$Q $网络相结合, 构建多树小生境遗传编程辅助的多智能体深度强化学习框架; 接着, 针对DWSPFC-RU问题特点, 为两类智能体设计相应的状态空间和奖励函数, 并以MTNGP生成的规则构建其动作集合; 最后, 基于不同规模算例进行仿真实验和对比分析, 实验结果验证了所提出方法在求解DWSPFC-RU上的有效性和鲁棒性.
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19
考虑客流特征的城市轨道交通列车节能运行标尺配置
赵东升，姚向明，赵鹏，张伯男
2026, 41(9):2483-2495.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.1040
[摘要]
(
56
)
[HTML]
(
206
)
[PDF 154.63 K]
(
109
)
摘要:
现行列车运行标尺配置以保障线路通过能力为原则, 不考虑客流分布特征的差异性, 导致列车牵引能耗偏高. 建立考虑客流特征的列车节能运行标尺精细化配置方法, 基于高平峰客流分布的差异, 解析列车在车站的“站停时间-客流量”以及在区间的“载客量-运行时间-牵引能耗”耦合关系; 基于该耦合关系构建以列车周转牵引能耗最小化为目标的列车运行标尺配置模型. 最后, 以某地铁线路进行实证研究, 结果显示在不改变原车底周转时间的前提下, 优化后平峰时段列车周转牵引能耗降低12.71%, 高峰时段列车周转牵引能耗降低6.69%, 验证了该方法的节能潜力. 研究成果能够为节能运行图编制提供关键参数, 该方法适用于高平峰客流特征差异明显的城市轨道交通线路.
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机器人泛化轨迹的分段动态运动基元平滑避障方法研究
苏永彬，刘暾东
2026, 41(9):2533-2542.
DOI:
10.13195/j.kzyjc.2025.0001
[摘要]
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[PDF 95.61 K]
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摘要:
针对现有的基于动态运动基元的轨迹避障算法无法同时满足轨迹的特征保留性和平滑性的问题, 提出一种基于分段动态运动基元的轨迹平滑避障方法. 该方法将障碍物区域的轨迹进行分段处理, 分别构建动态运动基元模型, 并在障碍物之外寻找一个融合点进行分段泛化, 从而得到保留原轨迹特征的避障轨迹. 在此基础上, 采用基于虚拟目标点的轨迹实时平滑方法来处理过渡点的拐角, 得到平滑的避障轨迹. 为验证方法的有效性, 设计仿真实验和实际六轴机器人的轨迹避障实验, 并与现有的改进动态运动基元算法进行对比. 实验结果表明, 所提方法生成的避障轨迹不仅能更好地保留原轨迹的特征, 而且在轨迹的平滑性上也更有优势, 从而验证了所提出方法的有效性.
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