【正文】 行測量車速的計算。 (S1)247。（7）F22 + :16bit加法 這里參與車流量的計算把大車和小車的數(shù)量進行加法計算形式: [F22 +, S1, S2, D]說明：16bit數(shù)據(jù)加法運算指令。（8）F144 TRNS :串行數(shù)據(jù)通訊，定時向上位機傳輸測得的車速車流量。允許指定存儲區(qū)類型： S: DT 允許索引寄存器修飾 n: WX,WY,WR,SV,EV,DT,I,常數(shù)K,常數(shù)H,常數(shù)F 允許索引寄存器修飾步數(shù)：5指令梯形圖：216圖216 進行數(shù)據(jù)傳輸發(fā)送操作：當觸發(fā)信號T2接通時，F(xiàn)P1通過其RS232口將存儲于DT101到DT104中的8個字節(jié)的數(shù)據(jù)（A，B，C，D，E，F(xiàn)，G，H）傳送到上位機。筆者針對我國緊張的交通次序問題，開發(fā)了一個初步緩解交通困難的智能交通PLC控制系統(tǒng)。經(jīng)過學習掌握可編程控制器技術(shù)的實踐應(yīng)用，使本設(shè)計能進行對十字路口的主干道的行車的車速、車流量進行測量，并能向上位機傳送當前的道路情況（車速、車流量），并判斷道路的繁忙程度（高、谷峰），實現(xiàn)對交通燈的控制過程。而可編程控制器是專門為工業(yè)控制應(yīng)用而設(shè)計的，可執(zhí)行邏輯運算、順序控制、定時、計數(shù)與算術(shù)操作。（地感線圈過來的信號是開關(guān)量）所以PLC能直接控制。由于時間有限，筆者尚未深入探討智能交通控制系統(tǒng)的進一步的智能控制，但本設(shè)計對于緩解目前緊張的交通次序具有一定的實踐價值。這時心里有一種非常的成就感，想把畢業(yè)設(shè)計弄好，希望通過這次設(shè)計提高自己的能力，這是五年大學以來的學習作了一個最后的總結(jié)和歸納。更使我感到在大學的學習專業(yè)基礎(chǔ)很重要，但在具體的實踐還要通過自己的不懈努力和探索。雖然他工作非常忙，但還是抽出很多時間來指導我的畢業(yè)設(shè)計，并為我解答問題。 2) The incremental cost incurred during the transition, mainly for bookkeeping purposes。 No feasible solutions have been puted yet. In this case, there is no clear indication of the best child to explore. Maintaining the same approach at the basis of the algorithm, the child to descend can be selected randomly, according either to a uniform distribution, or to a distribution weighted on the total number of primary milestones in the sub children of each tree. In the latter case the selected tree is likely to cover a bigger portion of the reachable set. Tree pruningThe upper and lower bounds on the cost to go stored for each tree milestone may be profitably used for pruning the tree and speeding up putations. Recall the lower bound coincides with the optimal costtogo in the obstaclefree case, and the upper bound is equal to the cost of the best trajectory from the milestone to the destination xf if this trajectory has been found or +∞ otherwise.Every time a new feasible solution is found, the upper bounds on the costtogo may be updated by climbing the tree backwards along that feasible solution towards the tree root. While performing this operation, it is also possible to look at all the children of the node being updated. If the lower bound on the total costtogo for such a children (plus the cost of the corresponding edge) is higher than the upper bound on the costtogo for the current node, the corresponding subtree can be safely removed, as it cannot possibly provide a better solution than the one which has just been found.The end result of such a process is the removal from the trajectory tree of all the provably bad candidates for the optimal solution. The trajectory tree, following this pruning process, contain a smaller number of nodes, thus improving the overall putational efficiency. However, it must be kept in mind that tree pruning can only be carried out once a feasible solution has been found, and is of no help before that happens. 4 Application ExamplesIn the next sections we present three examples which show the power and the flexibility of the proposed algorithm. We consider first a linear system, then a system endowed with a control architecture patterned after the hybrid control structure introduced in.⒚ All algorithms have been implemented in C++ on a Pentium II 300 MHz machine, using the LEDA25 library. The statistical data are referred to a data set of one thousand simulation runs for each example. Computer animations of the simulation examples are available from the authors. Ground robotIn this section, we are interested in planning of a planar system with equations of motion (3)The magnitude of each control and is assumed to be bounded by . Although this system model is quite simple, it is a good representation of the ground robots used by the Cornell University team to RoboCup2000 For any one axis, let the initial position and velocity be x0 and v0。 axis is determined first, and the corresponding time optimal control is applied. Let t*min be the minimum time corresponding to that axis. The other, fastest axis is then controlled using a minimum 39。但是， 意識到可得到的引導政策不僅可以掌舵車輛從一個平衡態(tài)到另一平衡態(tài)， 而且可以從任何狀態(tài)恢復到平衡態(tài)性能. 這里建議介紹下列步驟：考慮在一些點及時的給子目錄和新近子目錄添加里程標。沿著那條道路可以隨便挑n≥這樣的第二里程標。這些二級里程標被增加到目錄，然后，至于那些全部新近產(chǎn)生里程標，要可行性選擇軌道導入到目的地。記錄全部第二里程碑，通過建設(shè)，在孩子子目錄里設(shè)有一個主要里程標。在根目錄關(guān)于每個里程標的全部信息被儲存，包括：1)車輛的被傳播的狀態(tài) (. 狀態(tài) , 時間 ).。最下限的捆著的那些費用與它價值的那些費用的函數(shù)應(yīng)一致，, 即，去目標狀態(tài)(假裝沒有障礙的存在)應(yīng)與目標狀態(tài)的費用相稱。 3)在孩子子目路里的一個里程標的計數(shù)總數(shù)的計算器。(2).在分支目錄，下列各項數(shù)據(jù)被儲存: 1)關(guān)于在單一里程碑 (即，叁數(shù)識別控制規(guī)則在轉(zhuǎn)變中或目標平衡點中實現(xiàn)) 之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。 安全時間τ概念提出為了避免如此的情形發(fā)生: 定義I (安全時間) 一個里程碑 是上述安全時間 如果 (x, t) 是可行 盡管.只有當條件安全時間τ時才能把主要的里程碑增加到目錄。 如果開始的情況是它本身安全的這在可能發(fā)生的許多案件 ( 包括所有的靜態(tài)環(huán)境) , 和在產(chǎn)生的運動計劃上確實的安全的保證的結(jié)果。那被 安全τ產(chǎn)生的計劃起源于事實，所有的主要里程碑是被用來建筑安全 τ，而且所有的中級里程碑至少有它們的子目錄里的一個主要的里程碑。在被概略說明在運算法則上面的感覺中將會總是生產(chǎn)安全的運動計劃, 甚至對在沒有被發(fā)現(xiàn)目標的那情況下放置的一個能實行的軌道。 當?shù)侥菚r間時,從現(xiàn)在的根目錄到子目錄選擇一個新建的目錄 。 如果有超過如此能實行的解決,和在能到上限的費用最少的, 上面的范圍解決 去被選擇。 在這情況,沒有最合適的子目錄能清楚指示和探究。 在較后者的情形中挑選的目錄可能包括可到達的組合較遠的部分。 取消較低的范圍與最佳的費用到一致進入無障礙情形, 和如果這一個軌道已經(jīng)被發(fā)現(xiàn) , 上面的范圍和從里程碑到目的地 xf 的最好軌道的費用相等或以別的方式+∞。 當操作這操作的時候,看著節(jié)的所有子目錄被更新是有可能的。一個如此程序的結(jié)束結(jié)果是為 最佳的解決來自所有的可能的軌道樹的移動壞候選人。 然而,它一定在目錄修剪只可能是能實行的解決已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)的被運外面的一次思想中被保持, 和是沒有幫忙以前發(fā)生。我們首先考慮一個線性的系統(tǒng),在混合的控制結(jié)構(gòu)介紹了所有的運算法則有蜜蜂的 in. ⒚之后 ,然后全部的運算法則在 Pentium 2 300兆赫茲機器上都能用C++ 實現(xiàn),使用 LEDA25 圖書館。 模擬例子的計算機動畫從作家是可得的。 雖然這一個系統(tǒng)模型相當簡單，但是它是地面對 RoboCup2000 競賽被康乃爾大學隊用的機械手的好表現(xiàn) 26。 為了要提供從起源到目的地的最小量時間演示給任何一個自由度 ( 假定一指揮U最大值控制強度) , 是被給的棒 棒控制規(guī)則⒙規(guī)定 u(t)= U 為 0 tt1u(t)= － U 為 t1 t t1+ t2(4)開始的控制價值 U 的告示雖然可能是堅決的那個轉(zhuǎn)變功能 (5)如果開始的情況是△ 0 ≧0且U=－ , 和 U=以別的方式。 讓了 t*最小是最小量時間符合到那一個軸。 (l)由于,和在叁數(shù)上方額外的直到被隨機化的路徑計劃已經(jīng)在一些例子中進行測試, 包括有修理和移動障礙 , 和都的情形大體上非?？焖俚暮涂煽俊?(標準偏離 14 ms)在第二個例子中機械手一定穿過移動二個墻壁的開口:這一個例子可能對隨機化的計劃者是特別地困難的, 因為環(huán)境被 狹窄部份通道 的出現(xiàn)描述的特色。 能實行的解決在 ms 中被一般情節(jié)發(fā)現(xiàn),.( ms)而且,大約 75% 的模擬奔跑的那第一個,能實行的解決在奇襲者 100 ms 被發(fā)現(xiàn)。這一個區(qū)段呈現(xiàn)模擬結(jié)果為一個測試情形包括一架小的自治直升飛機。27 計劃在混合的自動機器結(jié)構(gòu) 19,28 上操作的運算法則的運動被補助非線性控制規(guī)則 29 確定叁考軌道的追蹤。 模擬的輸出按比例決定, 在一個如此方法中對于提供二個情形的一個意義深長的比較。第一個例子經(jīng)過表現(xiàn)如結(jié)構(gòu)空間的球體一組障礙包括航行直升飛機。 (標準偏離 ms) 在第二個例子中直升飛機一定穿過移動二個墻壁的開口。然而，在這一張紙中被呈現(xiàn)的延長在必需的計算時間內(nèi)造成重要的減少: 運行的測試指出對計算能實行的解決是只有 秒是必需的平均時間。 運算法則的主要好處是在一種有效率的和自動系統(tǒng)的動力學中運行的能力, 當同一時候提供在運動計劃和低水平控制器之間的一個一致的裝置。 計劃未來工作住址運動在不確定的環(huán)境中,用有限制的感應(yīng)器范圍 , 和多交通工