基于静态背景下的视频多目标运动物体的提取

为了对静态背景下的多目标运动物体提取,提出了一种基于差分方法的多运动目标提取,首先获取运动框架,有利于消除噪声,得到时空融合图后,进行形态处理,并运用新的填充算法,该算法可以一次性的快速填充所有的运动物体,节省了时间.实验证明,该方法简单有效.     

基于中枢模式发生器的机器人行走控制

基于中枢模式发生器(central pattern generator,CPG)的动物运动控制机理实现四足机器人AIBO的行走控制.利用Kimura振荡神经元构建CPG分布式控制网络,通过多目标遗传算法优化调整CPG网络中的参数,在AIBO上实现类似动物行走(walk)的行走模式.通过Webots仿真和实体实验,验证所设计的CPG控制网络和控制方法的可行性与有效性.     

空间绳牵引并联机器人多目标优化设计

以6自由度空间绳牵引并联机器人工作空间体积、最小索力和全局灵巧度为优化目标,在保证绳索张力范围的前提下建立了多目标优化的数学优化模型.采用神经网络-遗传算法求得优化的3组满意解,并采用灰色聚类法选择多目标优化时的权重系数.仿真结果表明该优化方法可以有效地实现结构的优化,为同类绳牵引并联机器人的设计提供了有益的参考.     

三维运动测量和分析方法及其在人体脊柱运动研究上应用

本文应用电测技术和刚体运动学原理．提出了一个三维运动测量和计算方法。该方法成功地用于人体腰椎活动节段的三维运动研究。实验结果表明，本文提出的方法不但可以满足离体腰椎活动节段三维运动测量和分析的要求，而且其原理同样适用于测定人体其它骨骼的三维运动变化。     

一种新型自适应嵌入式流形去噪视频运动目标分割算法

针对目前运动目标分割算法在复杂场景中适应性较差,时间复杂度较高等缺陷,提出一种新的运动目标分割算法,该算法通过自适应流形去噪实现刚性和非刚性对象的运动分割.首先,引入一种自适应核空间,如果两个特征轨迹属于同一刚性对象,则将其映射到相同点上;然后,采用一种基于自适应内核的嵌入式流形去噪算法,分割出刚性和非刚性对象的运动;最后,在多个数据集上与几种传统算法进行对比实验.实验结果表明,该算法在不同场景中均能取得更好的分割与跟踪效果.     

基于多媒体业务的Ad Hoc网络QoS路由算法

当前Ad Hoc网络QoS路由算法难以满足传输中对多个目标的同时要求.以多媒体 实时业务中有严格限制的时延作为约束条件，把路由费用和数据丢失率作为QoS目标建立了QoS路由选择的多目标整数优化模型，并给出了模型的算法.实例表明了算法的可行性.     

改进遗传算法的行星齿轮传动多目标模糊物元可靠性优化

运用模糊可靠性优化理论和物元分析法，建立多目标模糊可靠性优化数学模型．并在标准遗传算法的基础上，通过改进遗传算子，引入菱形思维和模拟退火算法，得到了具有实值编码技术的改进型自适应遗传算法．实现了具有混合设计变量的行星齿轮传动参数优化．     

双刚体航天器姿态运动规划的样条逼近方法

双刚体航天器系统在无外力矩作用时,其姿态运动可通过连接双刚体航天器的关节铰进行控制,这种关节铰可由球铰或万向节铰构成．本文利用系统相对于总质心的动量矩守恒这一特性研究了双刚体航天器的三维姿态运动控制问题．分别导出带球铰和万向节铰连接的双刚体航天器系统三维姿态运动控制模型,并将系统的姿态运动控制问题转化为无漂移系统的运动规划问题．利用最优控制和样条逼近方法,在控制输入的样条逼近中引入粒子群算法,提出基于样条逼近的最优运动规划数值算法．运动规划的最优控制是光滑的,且初值和终值均为零,通过数值仿真,表明该方法对带球铰和万向节铰连接的双刚体航天器三维姿态运动规划是有效的．     

基于多目标进化算法的低轨区域通信星座优化设计

研究利用进化算法实现低轨区域通信星座的多目标优化设计。首先分析、确定低轨星座优化的轨道控制参数，然后将基于Pareto最优概念的多目标进化算法引入星座优化中。结合星座覆盖性能的评价准则，给出了一种利用非劣分层遗传算法(NSGA—Ⅱ)实现星座轨道控制参数优化的框架。最后对具体实例进行了优化仿真，结果表明，该方法可以获得一组分布合理的Pareto解，为星座方案决策提供了有力的支持。     

基于遗传寻优的刚体运动参数估计方法

提出一种基于最小截平方和参数估计算法,并采用遗传算法寻优,能自动剔除采样点集中的出格点,具有较强的鲁棒性,实验结果表明：该方法能够有效地克服由于出格点产生的误差,准确地估计出刚体空间运动的参数,并且不需要任何先验知识。     

基于对偶四元数的交会对接相对位姿测量算法

为了提高交会对接近距离段的相对位置姿态测量的实时性和准确性,提出了利用对偶四元数方法求解交会对接近距离段的相对位姿.该方法可以整体考虑追踪航天器坐标系和目标航天器坐标系间的相对旋转和平移,保持了刚体运动的完整性,克服了传统方法的缺陷.数值仿真验证了该方法的有效性.     

神经网络在二相编码信号旁瓣抑制中应用

研究了人工神经网络在二相编码信号距离旁瓣抑制问题中的应用。在H．K．Kwan等提出的将多层感知器网络用于二相编码信号距离旁瓣抑制问题的基础上,采用了一种改进的神经网络学习算法对网络进行训练。用13bit巴克码对网络进行了测试。实验结果表明,经改进的神经网络学习算法训练后的网络抗噪性能、多目标分辨能力以及收敛速度都明显优于一般误差反向传播学习算法（EBP）训练所得的结果。     

基于GPU的运动模糊快速渲染

本文根据运动模糊产生的原理,实现了一种几何无关的,基于GPU的快速运动模糊模拟算法;提出了一种迭代机制,让GPU可编程绘制管线在后置处理过程中,能够近似地模拟累积缓冲区的工作方式.本文还提出了一种改进方案,本方案能利用深度缓存解决了多帧画面混合时混合结果错误的问题,而且为运动轨迹提供了更多的线索.实验结果表明,本文算法可以在降低较少渲染效率的情况下,较为真实地模拟出物体运动或者旋转时产生的模糊现象.     

Optimal motion planning of an underactuated spacecraft using wavelet approximate method

An optimal motion planning scheme using wavelet approximation is proposed for an underactuated spacecraft. The motion planning of an underactuated spacecraft can be formulated as an optimal control of a drift-free system. A cost functional is used to incorporate the control energy and the final state errors. The motion planning is to determine control inputs to minimize the cost functional. Using the method of wavelet, one can transform an infinite-dimensional optimal control problem to a finite-dimensional one and use Gauss-Newton algorithm to solve it for a feasible trajectory which satisfies nonholonomic constraints. The proposed scheme has been applied to a rigid spacecraft with two momentum wheels. The numerical simulation results indicate that optimal control with wavelet approximation is an effective approach to steering an underactuated spacecraft system from the initial configuration to the final configuration.     

基于遗传算法的自动组卷的研究

介绍了自动组卷的数学模型和主体思想,讨论了运用遗传算法求解一定约束条件下的多目标参数优化问题,提出了功能块的概念,并采用了新的编码方案、交叉算子和变异算子。实践表明,改进的遗传算法能更好地解决自动组卷问题,具有较好的实用性。     

应急物流运输方式选择

为解决应急物流运输中最优运输方式的组合问题,在建立运输方式选择多目标优化数学模型的基础上,构造了求解该问题的虚拟运输网络,运用Floyd法求解,并进行了算例计算.模拟结果表明,这种方法可以方便有效地求解该问题     

一种运动目标自适应检测与跟踪算法

提出一种运动目标自适应检测、跟踪算法。该算法利用自适应运动的检测算法，实现目标运动判断，减少了系统程序的计算量。根据图像处理提取的目标特征，采用卡尔曼滤波器，跟踪预测目标的搜索区域，从而建立每个目标的“目标链”，快速实现多目标的数据关联。实验证明，该算法保证了多目标跟踪的准确性、稳定性和连续性。     

基于特征运动簇的非刚体运动形变估计算法

由于非刚体运动形变估计是一个非线性的逆问题,非刚体运动时受到背景多样性、运动复杂性、数据的丢失、特征点噪声等问题的影响,使非刚性物体的形变程度估计面临着估计不准,误差较大的问题。为了解决这些问题,提出一种基于特征运动簇反投影的非刚体运动形变估计算法,将非刚体运动的形变估计过程中,加入一定的物理运动约束刻画不同非刚体运动形状基的情况下,运动形变的程度,使用非线性优化闭合求解的方法进行运动模型结构参数的重构,运用反投影后得到的结果估计非刚体的形变程度。实验结果表明,这种方法得到的解,误差较小,效果明显。     

基于遗传算法的插接管道焊缝扫查机器人能量最小轨迹优化

针对插接管道焊缝扫查机器人末端执行器连续轨迹规划必须满足的运动限制条件,建立了安装高度可调节的全局能量最小优化多目标组合模型,该模型综合考虑了机器人的避障、末端轨迹精度、动力学约束与冗余度能量最小优化问题.基于遗传算法给出了针对该能量最小优化模型的轨迹搜索方法.仿真结果验证了该方法的有效性,并可推广应用到其他类型机器人.     

基于遗传算法混合有源滤波器参数的多目标优化

为了解决混合有源滤波器(hybrid active pow erfilter,HAPF)参数匹配以及无源部分和有源部分容量的合理分配,提出一种基于小生境遗传算法的多目标满意优化设计方法,较为全面地考虑HAPF的容量、滤波效果、无功补偿等因素,使得多目标参数求解达到协调满意的效果。优化结果表明:有源部分容量仅为滤波器容量的6.4%,电流总畸变率降低到0.8%,同时满足系统无功功率需要,降低了HAPF系统的投资,提高性能价格比,达到HAPF实用化及谐波抑制的目的。