阈值引导采样法的船舶轨迹简化算法

为了解决大多数的轨迹简化算法缺乏对轨迹多个特征的综合衡量的问题，提出了一种融合位置、方向、速度与时序等多个轨迹特征，基于阈值引导采样的船舶轨迹简化算法。该算法以角度阈值法思想为基础，计算轨迹点的前后多个特征差，与设置的阈值进行对比，进而实现对轨迹的简化。利用船舶AIS轨迹数据对该算法进行轨迹简化和轨迹聚类实验。实验结果表明,该轨迹简化算法在简化率、简化误差率上均优于角度阈值算法，能保留原始轨迹的形状，并且简化后的轨迹数据能运用于轨迹聚类，聚类效果良好。     

移动单目相机下基于单应的动态手势轨迹识别

针对单目相机的移动会造成图像坐标系的全局运动,对手势识别中运动轨迹的观测产生影响,不能满足手势交互的应用需要的问题,建立并证明了一种基于单应的目标运动轨迹观测模型.该模型通过分析目标平面运动时相邻帧之间的射影关系,利用单应矩阵求解与特征点的重投影,求得相邻帧之间的目标相对运动矢量,得到世界坐标系下的目标运动轨迹.为验证该模型的有效性,基于该模型提出了一种利用移动相机进行动态手势轨迹识别的方法.实验结果表明:使用该方法进行动态手势轨迹识别的识别率为89%,处理速度达到72.28帧/s,在移动相机环境下保证了手势识别系统的识别率与实时性.     

基于图搜索与数值优化方法的分层轨迹规划方法

针对结构化道路场景中多约束的轨迹规划问题,提出一种路径和速度协同搜索、解耦优化的分层轨迹规划方法. 上层初始轨迹规划器考虑动态障碍物风险场与时空信息,构造时空代价地图,通过三维A*算法搜索得到安全可行的初始轨迹,保证初始轨迹解的质量. 下层运动轨迹规划器将轨迹规划解耦为路径规划和速度规划,以最小曲率、最大速度以及舒适性等为目标,采用数值优化算法构建路径和速度样条优化模型,使其在避障过程中能够充分发挥车辆的动力性能,同时保证驾乘舒适性,并以局部时空隧道思想简化约束条件,提高求解效率. 通过试验验证本文提出的方法具有较好的行驶效率、舒适性以及实时性.     

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.     

基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法

在医学图像三维重建时产生大量的三角面片,极大地限制了三维重建的速度。提出了一种基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法。在代价函数中引入顶点离散曲率,通过将代价函数作为顶点对的权值来控制顶点对合并次序,更好地保留了原模型的细节特征,同时修改模型特征点与特征线的权值,使得简化过程中原模型的特征点与特征线能够较好地保留。经实验对比与分析表明,该算法有效地提高了图像质量且能很好地保持原模型的图形特征。     

架空输电线巡检机器人的跨障运动轨迹控制

针对高压输电线检修维护问题,自主研发了新型三臂式架空输电线巡检机器人,并提出跨障的识别方案和动作方案.简化了此巡检机器人的跨障运动过程,采用D-H(Danevit-Hartenberg)建模方法建立了机器人跨障过程的运动学模型.在此基础上,应用拉格朗日力学方法完成了动力学建模.针对跨障运动轨迹跟踪问题,将外界干扰、误差等不确定因素考虑进去,采用鲁棒自适应PD(proportional-derivative)控制方法进行控制.为了验证此方法,加入传统PD控制方法进行对比.以理想的运动轨迹为目标轨迹,通过Simulink分别仿真得到2种算法的跟踪轨迹,将搭载2种算法的巡检机器人先后放在实际线路上运行,通过多传感器采集得到运动轨迹.实验结果显示它们的控制轨迹都非常接近目标值.从跟踪轨迹上对比2种算法,证明了所采用方法的有效性、稳定性和优越性.     

基于移动对象的飓风全时域轨迹模型

根据飓风运动轨迹的特点,提出一种基于动态属性的飓风全时域轨迹模型,设计轨迹数据阈值估计更新策略.将飓风运动轨迹组织成一系列时空连续的运动片段,在符合总体精度要求的前提下,实现数据压缩并支持全时域位置查询.基于实际飓风数据的实例研究证明,该模型能够较为完整和精确地描述飓风运动过程,总体误差符合飓风预测的国际标准,模型的数据量较原始数据可减少24.71％,并支持飓风过去时刻和短暂未来位置的状态信息查询.     

基于改进PCNN模型的椒盐噪声级化滤波方法

为有效滤除椒盐噪声同时保留图像的灰度细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN简化模型进行一次点火过程,定位灰度图像中被噪声污染和未被噪声污染的像素点,然后采用提出的级化中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而保持其他像素点不变.仿真实验表明,提出的方法对不同强度的椒盐噪声图像均有较好的滤波性能.比较已有的滤波算法,该算法能在高噪声强度时有效滤除噪声并同时很好地保留图像的边缘细节,实验结果证明了算法的有效性.     

基于神经网络模型的康复运动轨迹修正算法

在康复训练中记录患者的关节运动数据意义重大,关节点的运动轨迹可以由轨迹上一系列的特征点来描述。文章针对使用Kinect 2.0获得的下肢康复运动关节点数据中的误差、抖动等一系列问题,提出了一种加入检验判别的初始化机制和采用简单权值更新策略的快速神经网络模型来修正下肢康复运动的关节点数据。实验结果表明,该模型快速有效,且在运动轨迹随时间推移而改变时响应敏捷。     

基于模糊聚类的车辆运动轨迹建模

为提高车辆运动行为模式的学习与分析水平,综合考虑车辆运动轨迹特点及其建模的相关要求,提出了一种车辆运动轨迹建模方法.该方法主要由轨迹模糊聚类和路径建模两部分组成,首先拓展采用改进Hausdorff距离衡量轨迹之间的几何相似性,并基于此构建了改进模糊C均值轨迹聚类算法,用于实现车辆运动轨迹的聚类;在轨迹聚类的基础上,建立了基于离散状态的路径模型,并进而提出了相应的轨迹异常检测算法.最后,在真实场景下的试验结果验证了本文方法的适用性和有效性.     

保持拓扑一致性的等高线化简算法研究

等高线的化简是地图综合中的一个重要问题。而拓扑一致性的维持是化简的难点,应用常规的Douglas-Peucker算法可能引发相交和自相交。引入了基于约束Delaunay三角剖分和自适应单调链的等高线拆分算法,并在理论上证明了对拆分后的子曲线化简将不会产生拓扑异化。在实验中,该算法能将数据量压缩至10％,并依然未产生相交和自相交。     

基于边折叠网格简化的三维形状变形

提出一种基于边折叠网格简化的交互武三维形状变形算法.通过折叠三角形网格的边来提取原始三维模型中的形体关键特征点生成简化模型,以交互方式对三维模型添加固定、移动等位置约束,建立并求解非线性优化方程,获得简化模型上各关键点仿射变换的最优值.然后基于关键点的仿射变换,计算原始模型中各节点的变形映射.实例表明边折叠网格简化可有...     

基于定量递归特征提取的流量监测方法

提出一种基于定量递归特征提取的流量预测算法,构建了网络端到端路由缓冲区短时网络流量的时间序列分析模型.采用虚假最近邻点算法和平均互信息算法对网络流量时间序列进行相空间重构,计算递归图平面中时频特征点占平面总点数的百分比,实现网络流量的时频熵特征提取,有效反应流量时间序列的内部结构特征和变化趋势,实现对流量的准确预测和监测.仿真结果表明,采用该算法能准确实现对网络流量相轨迹的预测判断,预测过程具有较好的抗干扰能力,预测精度较高.     

基于回溯的移动对象时序轨迹在线化简方法

针对从移动端采集到的移动对象原始轨迹序列的化简,定义了一种回溯化简框架,通过线性预测来控制化简的时机,对当前时刻到回溯的历史轨迹的起始时刻之间的原始轨迹进行离线化简,化简采用时态距离作为误差度量方法.在回溯化简框架下,首先利用每次离线化简后新产生的化简点构建多个向量,通过向量计算出预测速度方向,旨在缩小预测方向与未来真实速度方向的差异;然后利用点集合存储有向无环图中必需访问边来降低最优线化简算法的时间复杂度.第1组实验表明,相对于直接使用最近两个位置点计算速度方向,抖动较为剧烈的原始轨迹在新的预测速度方向下的化简率更高,说明预测速度方向比切线速度方向更接近移动对象的未来运动方向;第2组实验表明,优化后离线化简算法的时间性能有所提高,说明减少边的访问量确实能够降低算法的时间开销.     

基于特征点的自适应三维网格数字水印算法

针对目前三维模型水印算法在将水印嵌入三维模型后,均会使三维模型产生局部失真问题,文章提出一种自适应三维网格水印算法。通过特征点提取算法将模型的特征点提取出来,按其模长进行分组,将每组顶点的模长序列进行一维DCT变换到频域,在频域信号上加入水印,使嵌入的水印具有不可见性。实验结果表明,该算法对仿射攻击、网格简化、加噪声和剪切攻击以及它们的联合攻击具有较好的鲁棒性,同时有效地控制了由于嵌入水印对几何模型造成的局部失真现象。     

基于NURBS算法的冗余机械臂轨迹规划

为有效抑制机械臂高速运动过程中的波动,提出一种基于NURBS(非均匀有理B样条)算法的七关节冗余机械臂轨迹规划方法。根据NURBS算法的性质,将关节运动路径点作为曲线控制点,根据绝对运动距离计算出非均匀节点矢量,把权因子作为控制变量进行速度、加速度条件约束,完成对由离散点组成的机械臂各关节特定轨迹进行逼近。通过计算机对建模和仿真,验证了该算法在冗余机械臂轨迹规划中的可行性和有效性。     

基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法

针对结构化道路下自动驾驶汽车的轨迹跟踪问题,提出了一种基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法。首先基于凸近似避障原理,对安全约束进行优化,适当缩小轨迹可行域,只保留与特定周车交互相关的部分可行点;然后结合模型预测控制算法,建立低速场景下线性化的自行车运动学模型,以轨迹跟踪误差最小为目标,考虑自车和周车的外形、道路几何约束和安全约束,构造多个与静态路径相关的最优控制问题,使用外罚函数处理约束,基于序列二次规划方法进行求解,选择最优轨迹进行跟踪。在Carla仿真平台上的高速公路仿真实验结果表明提出的基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法虽然通过效率有所下降,但是驾驶安全性得到充分保障,并且轨迹跟踪性能未受影响,因此该方法能够有效降低自动驾驶中的决策风险。     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。