无人机遥感图像融合方法研究

针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题, 在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法, 减小算法误差, 并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配, 使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果, 解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明, 改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时, 达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的, 并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。     

基于指数平滑预测模型的移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位精度不足的问题,提出了一种基于指数平滑预测模型的移动节点定位算法,该算法利用指数平滑预测模型获得节点的速度信息和方向信息,然后根据节点的历史轨迹时间序列,应用H指数进一步精确采样区域,从而获得更接近于未知节点位置的高质量样本点.此外,通过高质量样本点构建"有效样本点矩形盒子",减少了节点采样次数.仿真结果表明,改进算法在不同的运动速度、锚节点密度等条件下,均提高了定位精度,表现出了较好的性能.     

多约束条件下基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

针对在多约束条件下移动机器人在路径规划中搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出多约束条件下基于改进遗传算法的移动机器人路径规划,充分考虑路径长度、平滑度以及困难度这3种因素的影响,通过分析多约束条件下遗传算法在初始化种群时计算方法的不足,提出利用SPS(surrounding point set)算法,通过在障碍物周围生成点来产生初始路径,以提高算法快速生成初始种群的能力;增加平滑算子和删除算子,删除相对最终路径而言不必要的点,同时使路径更加平滑;结合小生境法以保持种群多样性,避免出现算法早熟现象.仿真结果表明,改进后的算法在路径长度,路径平滑度以及路径困难度方面均有一定的优势,同时算法的收敛速度也略有提高.     

基于蚁群算法的军用飞行器航迹规划

为了提高军用飞行器的作战效能,在实施远程精确打击之前,必须利用地形和敌情等信息,规划出生存概率最大、作战效率最高的飞行器突防轨迹.针对这一问题,讨论了基于蚁群算法的航迹规划方法,并经过坐标变换将算法的候选解集合、航路选择规则以及信息素更新规则进行了改进,获得了一种更有效的航路规划方法,且取得了较好的计算机仿真结果.     

CDMA通信信号的波达方向估计

通信信号或雷达信号的波达方向估计常采用MUSIC算法,但是传统的MUSIC算法不能适用于相关信号处理.针对CDMA通信信号的DOA估计问题,采用一种空时二维平滑处理算法,在空间平滑技术的基础上,结合时间平滑处理.该算法在确保估计准确性的前提下能有效减小计算量,更适合实时处理.仿真结果验证了这种改进算法的有效性.     

基于自适应结构张量的FCM改进算法

针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.     

基于表格形气动数据的滑翔飞行器轨迹优化

高精度的气动测力数据通常以表格形式给出.针对滑翔飞行器轨迹优化中表格形式气动数据的拟合问题,提出一种二维平滑保形拟合方法.首先对气动数据进行一维平滑保形拟合,接着采用张量积方法进行拟合维度的扩展.典型表格形式气动数据的拟合效果表明,在给定的拟合精度约束下,方法拟合的曲面二阶连续可导,并保持表格数据呈现出的单调性.采用该方法拟合的气动数据建立轨迹优化模型,采用自适应Legendre-Gauss-Radau配点法进行轨迹优化,以优化得到的最优弹道俯仰角作为开环控制指令进行弹道仿真,仿真结果与最优弹道的整体吻合度很高.      

一种自主水下机器人航路规划算法研究

在基本蚁群算法的基础上,提出了一种用于实现自主水下机器人路径规划的自适应蚁群算法,该方法通过改进概率的选择和调节信息素挥发系数,保证AUV以更安全的航路接近目标,同时提高了搜索最优路径的收敛速度,并对路径进行平滑处理使结果更可行.用Matlab对控制算法进行仿真,仿真结果表明该算法能明显改善路径规划性能.     

六自由度弹道仿真航路规划评价方法

针对飞行器航路规划评价方法单一、缺乏合理性与动态特性验证等问题,提出了基于六自由度弹道仿真的航路规划评价方法.分析了影响航路评价的几种因素,并建立起基于Simulink的六自由度弹道模型.将已规划航路输入六自由度弹道模型中,通过仿真得到飞行器沿航路飞行时的各飞行参数实际响应,从动态角度分析已规划航路的合理性,以更加接近真实情况的仿真手段实现对规划效果的全面评价.仿真结果表明,该评价方法可以实现对规划航路动态特性的验证.     

基于梯度的方向图估计改进算法

获得准确的方向图是自动指纹识别系统（AFIS）预处理的重要一步。基于梯度的方向图估计算法的是常用的一种有效算法,针对其不足之处,对其进行了改进。首先采用4个方向的梯度分量来计算每点的梯度和方向;采用自适应的平滑模板来适应不同质量指纹的方向图平滑需要;综合不同平滑程度的方向图增强去噪能力;同时对中心点（corepoint）、三角点（deltapoint）附近采用不同的平滑方法,使这些区域纹线变化细节得到保持。实验结果表明改进后的算法可以获得更准确的方向图,去噪能力增强,可以适应不同质量的指纹图像。     

基于改进遗传算法的电动汽车轨迹优化方法

在复杂障碍物环境中的轨迹规划方法是电动汽车智能辅助驾驶技术的一个重要研究内容.为了使得电动汽车能够在高速行驶工况下平稳转向行驶,提出了一种基于改进遗传算法的轨迹优化方法.本文基于五次多项式进行轨迹规划,用改进遗传算法对五次多项式的参数进行优化,使得规划轨迹满足车辆的动力学约束条件,从而使得优化后轨迹具有更强的可行性.实车实验结果表明,优化后轨迹比优化前轨迹能够更好地满足动力学约束条件,优化效果明显,车辆在高速行驶工况下按照优化轨迹行驶能够进行平稳转向行驶.     

复杂条件下多智能体系统编队一致性控制

针对噪声信号使多智能体系统难以形成一致的问题,综合运用代数图理论、矩阵论等知识,结合一致性形成条件和现有的一致性协议,提出一种改进的带有噪声的一致性控制算法。该算法能够使系统状态量与控制输入量收敛到一个很小的范围,从而大大弱化噪声对系统的影响。将这种改进算法应用到多智能体编队控制中并进行仿真,仿真结果表明,采用改进的一致性控制算法后,多智能体运动轨迹波动小,轨迹曲线平滑,各运动参数趋于一致,具有良好的编队一致性。     

基于改进A*算法的一种智能车路径规划方法

轨迹规划是智能车安全行驶的关键技术。本文基于A*算法在复杂地图轨迹规划耗时长,拐点多等问题,提出了一种基于图论及几何方法的改进A*算法的避障与导航方法。该方法在传统A*算法的基础上结合图论进行路径规划,同时剔除路径中冗余节点,并采用Labview进行具体的仿真实验来验证轨迹规划算法的性能。结果表明：该算法在复杂环境中仍能有效找到距离短且平滑路径,提高了智能车的运行效率降低了能耗,可用于实际的智能车安全行驶管理中。     

一种用于天线面形恢复测量的无人机导航方案

天线近场面形恢复算法需要搭载发射源的无人机沿特定轨迹飞行,并获得其位置。根据面形恢复算法对无人机飞行的要求设计一种包含差分GPS和视觉传感器的导航方案,在此导航方案的数据融合时间策略下使用常规扩展卡尔曼滤波器将出现震荡问题。为此提出一种基于SageHusa滤波算法改进的自适应扩展卡尔曼滤波器,并通过仿真和实际飞行测试将其与常规扩展卡尔曼滤波器进行对比。实验结果表明,此自适应扩展卡尔曼滤波器在实际应用中表现出更好的性能,并在弱GPS信号情况下能够趋向于更可信的视觉里程计数据。此方案基本满足天线测量时无人机沿轨迹飞行并采集位置数据的要求,有望实现射电望远镜主动面实时闭环修正。     

基于无迹卡尔曼滤波的无人机跟踪算法

基于四基站对无人机位置的定位数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对定位数据进行最优估计,并预测无人机的运行轨迹,从而实现对无人机的实时跟踪.对经典的线性卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行仿真对比,结果表明,线性卡尔曼滤波算法虽然能跟踪预测轨迹,但有较大的误差,而使用无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小误差,使跟踪预测的轨迹更加精确.     

双舵轮自动导引车轨迹追踪控制算法

为提高双舵轮自动导引车(automated guided vehicle, AGV)轨迹跟踪控制性能,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器。以双舵轮自动导引车为研究对象,首先建立自动导引车运动学模型,求得车体转弯半径,并重点分析双舵轮自动导引车转向优势;然后,对双舵轮导引车建立了基于模型预测控制的轨迹跟踪模型,并考虑车体运动性能指标及各类约束,最后通过仿真实验验证了模型预测控制算法用于双舵轮自动导引车的可行性,且分析了控制时域权重和预测时域长度两项模型参数对系统性能的影响;与基于比例-积分-微分轨迹跟踪控制器的自动导引车进行轨迹跟踪对比仿真实验。最终实验表明,采用该模型预测控制器可以满足各类约束条件,高效精准完成对连续大曲率目标路径的有效跟踪,同时具有较高的实时性和鲁棒性。     

非结构化环境下自主车辆轨迹规划方法

面向非结构化环境下的自主车辆导航,为解决其中的轨迹规划问题,提出一种基于初始状态与目标状态约束的圆弧拼接方法.在此基础上考虑障碍物约束,基于自上而下的细分方法实现多段圆弧的连接,得到可行的轨迹系列.基于本文所提出的优化指标对轨迹系列进行评价,得到适合车辆运动的期望轨迹.结果表明:得到的轨迹具有光滑的曲率特性,适合车辆实际控制.该方法既融合车辆的运动特性,同时满足自主驾驶的实时性需求,适合实际车辆自主导航应用.     

货车整车质量辨识方法研究

针对货车整车质量辨识问题,分别对基于车辆纵向动力学和基于运动学的两种整车质量辨别方法进行仿真和实车试验研究。阐述了两种整车质量辨识方法的原理,在TruckSim软件平台上建立车辆模型并在多种工况下基于这两种方法进行仿真分析。根据仿真结果进行实车试验,提出了一种车速冗余计算和加速度计算的方法,利用带时变遗忘因子的递推最小二乘法（RLS）对实车质量进行估计。研究结果表明,所提出的车速冗余计算方法和加速度计算方法准确有效,同时减少换挡次数能够显著提高辨识算法的收敛速度。相比于运动学整车质量辨识算法,基于车辆纵向动力学整车质量辨识算法能够有效地估计货车整车质量,鲁棒性好,估计准确,收敛速度快,具有很好的工程应用价值。     

考虑交互轨迹预测的自动驾驶运动规划算法

针对自动驾驶汽车运动规划中预测周围交通态势的问题,提出一种考虑周围车辆间交互轨迹预测的运动规划算法.首先,针对结构化道路信息,构建改进社会力模型,对自动驾驶汽车周围的车辆行驶轨迹进行预测.其次,在Frenet坐标系下采样生成轨迹集合,将轨迹集合和预测轨迹投影到时空占用图上,计算投影点之间的最短距离进行碰撞检查,并结合加速度、曲率检查对轨迹进行筛选以得到候选轨迹.然后,构建代价函数对筛选过的候选轨迹进行评估得到最优运动轨迹.最后,不同行驶场景中的仿真结果表明,该运动规划算法能提前决策驾驶行为,规划出的速度曲线更加平稳,运动轨迹的安全性、舒适性和行驶效率更高.     

基于激光雷达的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法

为了解决传统方法对无人机违规航行轨迹数据捕获的精度和实时性低的问题,通过激光雷达研究了一种新的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法。建立激光雷达信号和目标场景作用过程模型,将每束激光在目标场景表面的映射部分当成激光脚印,完成对激光束相应激光脚印的响应函数和激光雷达发射信号的时间分布函数的卷积计算,获取激光脚印相应目标区域和激光雷达信号作用后反馈的回波信号。依据反馈的回波信号建立单次成像回波峰值点轨迹分布模型,获取无人机航行轨迹数据。针对无人机实际航行轨迹和预定义航行轨迹,采用优化的修正豪斯多夫距离公式(MHD)进行轨迹数据匹配程度衡量,按照经验设定阈值,若匹配度超过阈值,则认为实际轨迹与预设定无人机航行轨迹不匹配,将相应实际轨迹当成无人机违规航行轨迹,对违规航行轨迹数据进行捕获。结果表明:所提方法可及时检测处无人机违规航迹,报警时间比其他方法时效性高;所提方法捕获的无人机违规航行轨迹数据与真实数据偏差小。可见所提方法实时性与精度均较高。