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狭窄空间无人机动态三维A*算法研究: 2020年; 针对三维飞行器在动态环境下使用三维A*算法进行局部仿真时,环境信息未知,存在冗余点和拐点,导致收敛时间长、路径节点扩展代价大、易陷入局部最优问题,提出一种基于全局与局部相结合的动态三维A*寻路算法;此算法首先改进评价函数的权值系数动态分配,减小路径冗余点和拐点,全局规划算法耗时降低2%,路径长度缩短7%,局部规划算法耗时降低20%,路径长度缩短12.4%;其次改进路径生成策略,有效提高算法效率,避免陷入局部最优,从而实现飞行器在三维动态环境中的路径规划;将改进后的算法进行仿真对比,仿真结果表明,改进后的算法路径更加合理,算法耗时和路径长度更短。; 李兆强张拓; 关键词：路径规划

无抖振滑模控制在结构振动中的应用研究被引量：5: 2017年; 考虑传统滑模控制的趋近律方法应用于建筑结构振动控制中存在高频抖振,且控制效果过分依赖于参数的选取。利用双曲正切函数,设计了一种新的趋近律方法。新的方法能加快趋近速度,从理论上消除抖振,并有效减小趋近律设计过程中参数选取的复杂度。最后,以一个三层Benchmark结构模型为例进行了仿真数值分析,结果表明,该方法对结构的地震峰值响应抑制效果明显。; 李兆强王凯; 关键词：BENCHMARK模型地震反应滑模控制趋近律

基于快速RRT算法的三维路径规划算法研究被引量：7: 2022年; RRT(rapidly exploring random tree)算法是一种基于采样的路径规划算法,可以在高维环境中搜索出一条路径。传统的RRT算法存在节点利用率低、计算量偏大的问题。针对这些问题,基于快速RRT*(Quick-RRT*)算法,通过优化重选父节点与剪枝范围策略、改进采样方式、引入自适应步长,对快速RRT*算法进行改进,使得算法耗时和路径长度更短。同时,加入节点连接筛选策略,消除路径中过大的转弯角。实验结果表明,改进后的算法在三维环境下能快速找到一条距离最短的无碰撞路径,且运行时间也大幅降低。; 李兆强张时雨; 关键词：路径规划自适应步长

δ算子的无抖振变结构控制研究: 2021年; 为了解决计算机高速采样对离散化系统的影响,并保证离散后系统的稳定性,从而需要讨论一种新的离散控制系统。首先,针对计算机高速采样导致的系统发散问题,采用δ算子对原连续系统进行离散化;然后,对离散变结构控制系统的抖振产生原因进行分析;最终,提出基于δ算子的全程滑态无抖振变结构控制系统。为保证离散控制系统的稳定性和无抖振性,给出各个控制系统参数的选取原则。仿真结果显示,提出的采用δ算子高速离散化变结构控制系统的方法是可行的,离散化后的变结构控制系统是稳定的;提出的无抖振变结构控制系统的设计方法也是正确的。; 李兆强佟威; 关键词：Δ算子离散变结构控制

基于融合引-斥力与动态窗口法的机器人静动态局部路径规划方法优化被引量：6: 2024年; 针对DWA(dynamic window approach)在建筑施工障碍场景中使用时存在的轨迹评价选择不合理、避障效率不高等问题,提出了一种融合引-斥力与动态窗口法的机器人静动态局部路径规划方法。首先,提出利用有无障碍物两种情况下的速度采样约束条件来完善速度采样约束。其次,优化导航评价函数以提升DWA的运行速度。最后,提出引力评价函数,以提升避障规划速度;结合斥力思想优化避障函数,解决轨迹选择不合理的问题。不同栅格地图实验结果表明:在静态地图环境下,所提算法迭代次数、运行时间、路径长度三种指标性能均可优化20%左右;在动态环境地图下,3种性能指标提升优化可达25%以上,解决了原始及其他改进型DWA在建筑施工复杂障碍环境下存在的轨迹评价选择不合理、避障效率不高等问题。; 赵亮李春轩张玮奇陈登峰李兆强; 关键词：移动机器人路径规划

基于优化地面分割与回环检测的激光同时定位与建图算法被引量：3: 2024年; 提出一种优化地面分割与回环检测策略的激光雷达同时定位与建图(SLAM)算法,首先,建立同心区模型,使用主成分分析(PCA)算法来提取点云区域性统计特征,设计地面似然估计二分类方法去除地面上可能出现的非地面点。其次,在特征中提取模块,通过平坦度与球度系数来额外提取球体特征,以此来增加提取点云帧上的关键点。最后,优化回环匹配策略,采用基于马氏距离的鲁棒解耦的全局准配策略,矫正累积误差,提高定位与建图精度;在公开数据集、实际环境中评估算法性能与验证实际应用偏好,并与LOAM、LeGO-LOAM、FAST-LIO等算法进行对比。结果表明,相比于LeGO-LOAM算法,所提算法在定位精度和稳定性上均有大幅度提升,其中在具有回环序列00和02上定位精度提升分别达到82.92%和83.38%,在无回环序列10上定位精度提升达到63.18%,现场验证表明所提算法满足实际应用需求。; 李兆强张岳熊福力苏惠杰; 关键词：遥感无人驾驶特征提取

基于点云曲面拟合的自适应阈值地面分割算法: 2025年; 在无人驾驶矿用卡车自主运行生产的过程中,激光雷达点云处理中的地面分割是矿区目标检测的关键部分。该方法的主要目的是解决传统地面分割算法无法分割矿区崎岖路面的问题,提高数据处理的精度,保证数据处理的速度。在点云的每一帧中,以激光雷达为中心将点云基于密度进行栅格划分,在每个栅格区域中选择最低点作为拟合种子点。根据选出的种子点,使用移动最小二乘法拟合曲面模型,在拟合过程中引入高斯型权函数、正余弦基函数、正交函数集的策略,缩短曲面拟合时间,还原曲面原始形态,并提出自适应阈值的分割方法,精确分割矿区崎岖路面。该算法既可以分割水平路面,又可以分割崎岖路面,大幅提高了矿区地面分割的鲁棒性。在鄂尔多斯某露天矿区实际复杂场景测试下,召回率为94.25%,每帧数据分割的平均耗时为26.2 ms。结果表明,该方法具有较高的精度,效率满足实时性要求。; 李兆强吴巧俊熊福力张岳; 关键词：点云处理移动最小二乘法

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李兆强