一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.     

前向神经网络学习速率的自适应算法

学习速率是控制神经网络学习过程的一个重要参数,影响神经网络的稳定性和快速性。提出了一种能够满足实时性要求的神经网络学习速率的自适应算法,并证明了在该学习速率下,神经网络的学习过程是Lyapunov意义稳定的。该方法通过为神经网络的输出增加一个输出修正量来补偿多个未知因素对学习误差的影响,从而构造使学习误差快速收敛到零的学习速率自适应算法。通过对神经网络在线逼近一个非线性对象的过程进行仿真,结果证明了该方法的有效性。     

基于D-S证据推理的车辆导航系统地图匹配算法

研究地图匹配算法中的匹配道路的选择问题,提出基于D-S证据推理理论的地图匹配算法.根据D-S证据推理的基本原理,结合车辆行驶情况,给出当前时刻车辆位置信息和方向信息的基本概率分布函数的设计方法.按照D-S合成公式,对位置和方向信息进行融合,并根据融合结果选择匹配道路.在设计方法中,引入位置信息和方向信息的可靠性参数.仿真结果表明,该方法是行之有效的,通过适当地调整可靠性参数的值,就能识别出车辆所在的道路.     

一种旋转调制惯导系统的复合旋转控制算法

首先分析了旋转平台控制误差对惯导系统(inertial navigation system, INS)调制效果的影响;然后建立了旋转平台的数学模型,结合旋转调制误差抑制效果对控制性能的要求,提出了一种自抗扰和滑模变结构相结合的复合旋转控制方法,该方法充分利用了滑模变结构控制快速减小误差的优势和自抗扰控制的精确估计能力,并设计了融合策略。仿真和实验结果表明,相比于传统PID控制方法,本文方法减小了旋转平台转速控制误差,且使反向角度超调误差和调节时间都减小了50%以上,提高了旋转调制惯导系统的性能。     

一种改进的PSO-MBCV算法的车底阴影分割

针对当前车底阴影分割算法在复杂环境下鲁棒性较差以及最大类间方差（maximum between class variance,　MBCV）多阈值分割算法不能自动确定阈值个数的问题,提出利用峰值自适应方法自动确定MBCV多阈值分割算法中阈值个数;然后,以阈值的个数为粒子群优化算法（particle swarm optimization,　PSO）中粒子的维数,提出了一种改进的PSO MBCV算法的车底阴影分割。实验结果表明,该算法能有较低的误分类误差,能有效地分割出车底阴影。     

不确定挠曲变形干扰下基于多模型滤波的传递对准方法

挠曲变形是影响传递对准精度的重要因素之一,在对准过程中载体的机动会引起挠曲变形模型较大的参数误差和系统模型噪声统计特性的不确定性,现有基于单一模型的滤波方法在解决这类问题时存在局限性。针对以上问题,提出了一种基于不确定挠曲变形参数变化模型集的多模型滤波对准方案,以“速度+姿态”的匹配模式为例进行仿真分析。结果表明,所提出的对准方法同基于单一模型的对准方法相比提高了对准精度和算法的环境适应性,是解决存在不确定挠曲变形干扰下的传递对准问题的一种有效方法。     

基于信息熵的景象匹配区选取方法

提出一种基于信息熵的景象匹配区选取方法。根据基准图的适配性要求,分别以改进的图像信息熵、Frieden灰度熵和归一化平均互信息作为特征指标,考查基准图的景象信息量、特征稳定性和区域唯一性,并以此为依据,采取分层选取策略选取基准图。仿真和实验结果表明,所选基准图具有较高的自匹配概率和较小的匹配误差,能够满足适配性要求。     

基于矩阵运算的改进单纯形寻优方法

为解决单纯形法优化容易陷入局部极值的问题,通过随机设置若干初始点,利用矩阵进行多点并行搜索方法,可搜索到全部极大(极小)值点,达到全局最优化目的. 与常规的重复设置单初始点循环搜索的方法相比,该方法明显减小了初始值设置对单纯形法寻优的影响,提高了搜索速度并获得全局最优值,优化效率大幅提高. 仿真结果表明:该改进的寻优方法不仅可应用于函数极值搜索,而且应用在控制系统PID参数寻优中,能获得满意的调节效果.     

电视图像目标实时分割与识别算法

研究一种电视图像目标实时分割和识别算法.在二维图像不变矩和相对矩的基础上,进一步组合优化得出4个不变矩,结合复数矩、圆方差和椭圆方差组成目标特征向量,利用k-近邻法实现目标的识别和分类.图像分割采用改进矩不变阈值分割和基于梯度的自适应阈值分割提取目标.仿真实验表明,提取的目标特征量对于平移、缩放和旋转均能保持较好的不变性.用该分割算法分割的图像边缘清晰,分割时间为8 ms,易于硬件实现.     

车辆定位导航系统的新定位算法

依据大数定律及其相关的假设,用计算几何的若干知识,设计车辆定位导航系统的一种新定位算法.该算法通过计算凸壳、凸多边形三角剖分、凸多边形面积及直径等诸量获得车辆运行的近似路线.计算结果表明,用该算法可以提高车辆定位导航系统的定位精度,并优于基于卡尔曼滤波的GPS/INU/MM组合导航算法的结果.