目标跟踪与碰撞自主体运动仿真建模

提出了基于目标跟踪和碰撞为目的自主运动控制模型，即相对运动物体探测定位、运动特征离散差分表示、运动轨迹预测、碰撞运动策略控制、动态探测视角调整等建模思想，这些思想在跟踪拍照、跟踪摄影、飞行物碰撞等控制研究方面具有重要意义。     

基于栅格地图的智能车辆运动目标检测

运动目标检测是智能车辆动态环境感知中的关键问题。栅格地图是一种实用的环境感知方法。以激光雷达作为传感器,针对基于贝叶斯框架和证据理论的4种栅格地图更新算法,分别提出了不同的运动目标检测方法,并通过仿真和实验对4种方法在栅格地图构建和运动目标检测中的性能进行了对比研究。实验结果表明,通过对比当前时刻局部栅格地图和上一个时刻的全局栅格地图,原始的贝叶斯推理算法和证据理论框架中的经典Dempster组合规则能够清楚完整地检测到运动目标,并能滤除静态障碍物和空白区域中的测量噪声,性能优于修正的贝叶斯推理算法和冲突信息按比例重分配规则。     

基于手指运动方向的动态碰撞检测算法及实现

通过对虚拟手抓握物体时手指运动过程的分析,提出基于手指运动方向的动态碰撞检测算法,在详细描述该算法的基础上,给出算法流程图、算法实现框图和应用实例。针对单个手指与球体的接触过程,将此动态碰撞检测算法和传统的静态碰撞检测算法进行性能测试比较,结果证实该动态碰撞检测算法在总体性能上优于传统静态碰撞检测算法,主要体现在提高了抓握操作仿真过程中碰撞检测阶段的运行速度、解决了抓握操作中以多面体模型之间的碰撞检测仿真实体模型之间的碰撞检测问题。该动态碰撞检测算法并可以推广应用于其他动态碰撞检测仿真。     

实时力觉交互中的虚拟力计算及渲染方法

虚拟力计算和渲染是虚拟现实力觉显示系统的核心技术。针对人与虚拟环境通过工具进行接触交互的任务,讨论了提高力觉显示逼真度的方法。静态物体采用三角片模型,运动的虚拟工具采用质点模型。用均匀划分包围盒方法和基于三角片元素拓扑关系及最短距离迭代的方法,分别解决虚拟力计算的碰撞检测和碰撞响应问题。针对物体几何特征逼真度显示给出了渲染判据,实现了逼真度和稳定性的矛盾折衷。基于力觉交互设备Phantom,开发了力觉仿真系统平台,通过感知具有典型几何特征的物体形状,验证了虚拟力计算和渲染方法的有效性。     

视频监视中的运动目标跟踪算法

提出了一种新的运动目标跟踪算法。通过预测运动目标下一时刻的位置以及缩小目标搜索范围来提高跟踪速度。该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置,使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围,并使用IIR滤波器对目标运动速度、加速度等参数自适应地修正。实验证明,该算法即使当运动目标做加速运动时,也可准确地预测运动目标的位置,缩小目标搜索范围,进而提高目标跟踪速度。     

基于改进梯度抑制的非平面场景运动目标检测

针对非平面场景3D结构产生的视差对导弹及无人机等空中机动成像平台运动目标检测影响,从提高运动目标检测的快速性和准确性角度,基于梯度抑制算法,提出了改进算法。首先,在非平面场景的运动目标检测中,考虑到视差干扰主要出现在背景边缘上,采用梯度抑制法滤除视差像素。其次,对经过梯度抑制法滤波后的像素,应用外极几何约束,进一步滤除机动成像平台大角度机动产生的剩余视差像素,从而提取出离散的运动目标像素,并进行二值化处理。然后,采用行列投影的方法对二值化的运动目标像素进行分类,确定运动目标区域。最后,对所提的方法进行了实验验证,验证了算法的有效性。     

城市交通仿真实验系统的面向对象开发

依据面向对象软件开发思想，首先对城市道路交通系统进行了实体分析，并由此确定了城市道路交通仿真系统的主要对象类，在此基础上进一步进行了对象建模工作，提出了反映对象类之间静态关系的静态对象模型以及反映仿真系统运转机制和控制结构的动态对象模型，最后，根据对象建模的结果进行了详细的对象设计，确定了各主要对象的属性和功能。     

虚拟战场环境中典型碰撞问题研究

碰撞、碰撞检测及碰撞响应是虚拟战场环境中非常关键的技术，直接关系到最终仿真的效果。文中根据虚拟战场的特点，对碰撞响应技术进行了研究，深入分析了虚拟战场中常见的几类碰撞问题，重点对虚拟战场环境中导弹对目标或大地的碰撞检测及响应、运动目标与地形的碰撞检测及响应（地形匹配）以及视线的碰撞检测及应用等三个方面的问题进行讨论，并建立了一套科学实用的仿真模型，为解决军事仿真中的碰撞问题提供理论依据。     

基于粒子滤波的机器人定位及动态目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波的动态跟踪算法,解决了传统SLAM理论在处理动态目标时误差不断累加的问题。通过分析移动机器人和激光测距仪,里程计的原理,建立了机器人的运动和观测模型。将数据关联的方法用于动态环境中则提高了系统的稳定性和定位的精度。仿真结果表明此算法能够比较精确地估计出机器人的位姿以及动态目标在地图中的位置,为开展将静态与动态相结合的定位与地图构建的研究提供了一种可行方案。     

面向对象系统设计方法研究

首先对面向对象系统设计方法的使用背景进行了分析,提出了此背景下面向对象系统设计的方法,并简单给出了实例。整个设计包括静态结构模型的设计和动态行为模型的设计,静态结构模型是通过一系列类和类层次的设计表示系统的静态组成结构,动态行为模型则是用类的实例化对象描述系统的行为过程。设计结果用一系列图形表示。整个设计过程是相互交替、补充的。此方法充分利用了面向对象的机制,如继承、封装等,体现了面向对象技术的特性,如扩充性、重用性等     

Information revelation in sequential auctions with uncertainties about future objects

In many auctions, buyers know beforehand little about objects to be sold in the future. Whether and how to reveal information about future objects is an important decision problem for sellers. In this paper, two objects are sold sequentially and each buyer’s valuation for the second object is k times that for the first one, and the true value of k is sellers’ private information. The authors identify three factors which affect sellers’ revelation strategies: The market’s competition intensity which is characterized by the number of buyers, buyers’ prior information about the second object, and the difference degree between two objects which is characterized by k. The authors give not only conditions under which revealing information about the second object in advance benefits the seller, but also the optimal releasing amount of information in the market with two sellers and one seller, respectively.     

基于多特征融合的运动目标识别

本文基于多特征融合,提出了一种运动目标识别方法。首先通过对运动目标的分割,分析得到各个目标的面积大小、形状复杂度;然后运用模板匹配方法,求得目标的运动速度。对上述特征进行模糊建模,提出相应的模糊规则,并采用模糊神经网络对推理系统的各个参数进行优化,进而识别目标。把这种识别系统用于对道路的监控,从而有效地识别道路中的机动车辆、行人以及摩托车/自行车。仿真试验表明,这种系统具有较强的学习能力以及识别精度。     

用多层前馈神经元网络实现运动点目标图像识别

本文主要讨论了远距离目标(即点目标)的识别问题,提出了一种用二阶神经元网络来识别含噪运动点目标图像的方法,给出了点目标运动轨迹参数与速度参数提取方法和二阶神经网络的改时B—P学习算法。在PC—286微机上对本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明这种识别方法具有很好的识别效果。     

一种时变的随机马氏移动对象行为仿真模型

在随机环境虚拟构建基础上,提出了基于马氏随机过程的时变移动对象行为仿真模型构建方法。针对随机路径网、移动对象速度可变、路径选择随机的复杂随机行为建立了新模型,在分析移动对象运动方程和时间采集关系的基础上,模型可以良好实现移动对象在二维路径网上的马氏随机游动过程。仿真数据结果表明,新模型能够正确地反映移动对象的随机变化,同时对移动对象运动轨迹和时间采集是有效的。     

基于贝叶斯准则水平投影优化的目标检测算法

为了进一步提高跟踪系统中目标检测的精准性,适应不同的环境变化,对检测阈值的选取和图像的去噪提出了新的算法。结合似然函数和贝叶斯判别准则理论,根据信号和噪声的统计分布规律,得到一个自适应的动态阈值。利用该阈值对二值化图像的水平投影进行优化处理,去除噪声,得到待检测的目标。实验结果表明,该方法克服了目标完整性和抑制噪声之间的矛盾,可以有效地改善光线变化带来的噪声影响,在不同的场景情况下都可以得到满意的检测结果。     

复杂雷达动目标建模及动态RCS分析

针对复杂雷达动目标的建模仿真及动目标雷达散射截面分析的问题,提出了一种外形建模和电磁散射计算的方法。该方法利用openGL对某型飞机进行了较为精确的外形仿真建模,运用图形电磁算法计算了静态雷达散射截面,并利用一种抖动模型计算了动目标雷达散射截面。通过将仿真结果与静态值进行比较,证明了在叠加抖振前后雷达散射截面有较大的变化。得出了结论。     

基于深度图象Warping的动态图形反走样算法

时间域上的动态图形反走样算法是提高序列画面图象播放质量的关键技术。由于该技术需在时间域上加密采样，因而其计算过程非常耗时。本文首先给出了一种新的深度图象ｗａｒｐ－ｉｎｇ算法，并用它来快速生成由于摄像机参数变化而产生的静态景物画面的细微变化，而运动景物画面则根据其深度值复合到相应时刻的静态景物画面中。利用这一技术，我们可快速地在相邻帧画面中间进行加密采样。而Ｇａｕｓｓ点优化采样策略则极大地提高了反走样算法的效率。理论和实验结果表明，本算法能高效地实现复杂场景图形的动态反走样，它不仅独立于场景复杂性，而且可根据画面质量要求来调整精度。     

复杂物体连续碰撞检测动态投影分离剔除算法

针对复杂物体间碰撞检测,为提高碰撞检测效率,减少计算量,解决普通算法不直接适用于非凸体等问题,提出了一种连续碰撞检测算法。首先,该算法在初检测阶段利用基于波前法的三角网格生成,对非凸体等复杂物体表面进行网格划分,获取高质量三角形,得到三角形点、线、面参数信息;然后,用动态投影分离剔除法对三角形单元对进行高层剔除,从而剔除掉不可能发生碰撞的三角形;最后,针对可能碰撞的三角形特征对进行精确相交测试,返回发生第一次碰撞时间,完成碰撞检测。经过复杂度分析和实验论证,该算法响应速度快,在结构复杂物体的连续碰撞检测中效率较高,对于非凸体也可适用。     

Redundant discrete wavelet transforms based moving object recognition and tracking

A method for moving object recognition and tracking in the intelligent traffic monitoring system is presented. For the shortcomings and deficiencies of the frame-subtraction method, a redundant discrete wavelet transform (RDWT) based moving object recognition algorithm is put forward, which directly detects moving objects in the redundant discrete wavelet transform domain. An improved adaptive mean-shift algorithm is used to track the moving object in the follow up frames. Experimental results show that the algorithm can effectively extract the moving object, even though the object is similar to the background, and the results are better than the traditional frame-subtraction method. The object tracking is accurate without the impact of changes in the size of the object. Therefore the algorithm has a certain practical value and prospect.