自主机器人在线算法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60573025
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    鲁道夫
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

这是一个理论计算机科学的计划申请书，研究自主机器人控制中提出的问题。我们将研究三个关键的动作算法企划问题, 踏勘问题, 导航问题, 定位问题. 在这三个问题中，机器人必须常常在不明全部知识或在不确定的情况下作出决定（在掌握全部信息时是解决了的）。此类问题被称之为在线算法。如果某算法总能给出接近最优解（即在预知给定问题实例的全部知识后计算出来的解），我们就考虑该在线算法是好的（或具有竞争力的）。如果环境是个图或者一个具有障碍物的多边形，上述三个问题至今还没有好的甚至没有好的随机算法。.在本次申请中，我们将研究踏勘、导航和定位问题的确定和随机算法的竞争性。对于完美机器人的理论上漂亮的算法，往往在实践上，当机器人作不精确的运动和探头的数据模糊时无价值的。因此我们专注于更为实用的机器人算法。我们还将研究若干合作机器人问题的变种。最后我们将运行这些算法以测试其可实用性。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（19）
专利数量（0）
Approximating the minimum weight weak vertex cover
近似最小权重弱顶点覆盖
  • DOI：
    10.1016/j.tcs.2006.06.009
  • 发表时间：
    2006-10
  • 期刊：
    Theoretical Computer Science
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Zhu, Hong;Zhang, Yong;FLEISCHER, Rudolf;Ge, Qi;Jiang, Tao
  • 通讯作者：
    Jiang, Tao
Online approximation of the optimal search ratio
最佳搜索比例的在线近似
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Siam Journal on Computing
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    FLEISCHER, Rudolf;Trippen, Gerhard;Kamphans, Tom;Klein, Rolf;Langetepe, Elmar
  • 通讯作者：
    Langetepe, Elmar
On-line algorithm analysis for the moving target linear search problem
动目标线性搜索问题的在线算法分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Computer Engineering and Science
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wang, Mingyue
  • 通讯作者：
    Wang, Mingyue
Online Channel Scheduling in Wireless Networks
无线网络中的在线信道调度
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Computer Research and Development
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang, Tao
  • 通讯作者：
    Zhang, Tao
Online maintenance of k-medians and k-covers on a line
在线维护一条线上的 k-medians 和 k-covers
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Algorithmica
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    FLEISCHER, Rudolf
  • 通讯作者：
    FLEISCHER, Rudolf

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其他文献

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

鲁道夫的其他基金

固定参数可解算法在平面图问题的应用以及和整数线性规划的关系
  • 批准号：
    60973026
  • 批准年份：
    2009
  • 资助金额：
    32.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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