采用SVR-雅可比估计器的焊接机器人视觉导引

为实现基于视觉的6-DOF机器人智能焊接过程的自动导引,提出了一种无标定视觉伺服控制模型.该模型采用多个支持向量回归(SVR)机进行图像雅可比矩阵估计,建立了图像特征和机器人关节角的非线性映射关系,能够在无标定条件下进行焊接机器人视觉导引的伺服控制.文中给出了采用高斯核函数的图像雅可比矩阵估算表达式,并在计算机控制下对SVR-雅可比估计器进行自动训练后,分别对EIH“手眼”和ETH“眼看手”两种摄像机配置方式的焊接机器人进行视觉定位导引试验.试验结果表明,采用SVR-雅可比估计器的焊接机器人视觉导引能够较准确地定位在期望目标,与传统的Broyden-估计器相比有更好的动态响应质量.     

基于序列图像的深空小天体探测自主相对导航误差补偿方法研究

深空小天体是典型的空间非合作目标.基于序列图像的空间非合作目标自主相对导航是实现小天体探测的重要技术手段.由于在轨环境复杂,相机不可避免地会出现测量偏差,进而影响相对导航状态估计精度.本文在充分利用相机视场内恒星序列图像的基础上,通过最小二乘法计算相机在轨标定初值,结合测量偏差状态转移模型和"恒星对"之间的星光角距测量方程,将测量偏差扩维成状态估计参数,构建了基于相机在轨误差补偿的相对导航状态估计模型.结合无迹卡尔曼滤波算法,通过序列图像的帧间信息对比进行迭代估计,获得相机测量偏差和相对导航系统状态,提高状态估计精度.仿真分析中采用2016HO3小天体作为相对导航目标,仿真结果说明了该方法的有效性,能够有效地补偿相机测量偏差,实现相对导航系统状态高精度估计,为后续开展相关任务提供了一定的技术支撑.     

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。     

双目立体视觉传感器结构参数优化设计

采用最优回归设计311-A方案设计实验,研究双目立体视觉传感器的结构参数对传感器测量精度的影响.根据实验结果,建立了双目立体视觉传感器的测量精度与传感器结构参数间的回归方程,并通过对优化模型的求解,得到了使双目立体视觉传感器测量精度更高的参数组合.结果表明,利用上述方法可以有效地提高双目立体视觉传感器的测量精度.     

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。     

不完全量测下基于机器视觉的被动跟踪算法

针对不完全量测下利用电视摄像机的单站水面目标被动跟踪问题,提出了一种基于机器视觉被动测距的联邦目标跟踪算法.首先,利用机器视觉技术设计了目标距离的被动测量方法;其次,依据测量机理将测量通道分解为机器视觉被动测距通道和传统测角通道,基于验后置信度残差检测的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)设计了双通道子滤波器,并对子滤波器估计结果进行联邦结构融合得到最终估计结果.通过OpenGL仿真目标图像和真实水面目标视频的测量结果证明了机器视觉测距的有效性,且在不完全量测下,该跟踪算法比传统基于质点的被动跟踪算法具有更高的跟踪精度.     

一种基于落角约束的偏置比例导引律

为增大反坦克导弹的命中落角,提高毁伤效果,建立了击顶弹道末制导段的弹目相对运动模型,提出了一种基于落角约束的偏置比例导引律,并研究了落角约束对导引律法向过载的影响,通过设计盲区控制方案减小了命中点法向过载,最后基于导引弹道仿真与传统比例导引律以及两种其它类型的改进比例导引律进行了仿真比较. 仿真结果表明,该偏置比例导引律控制落角能力较强,同时具有较高的命中精度.      

基于彩色图像特征的铜成分软测量模型

针对再生铜熔炼过程中铜成分离线检测时滞大的问题,提出了一种基于颜色特征的再生铜成分参数准在线估计方法.首先获取现场取样并固化再生铜样品的彩色图像,然后使用RGB颜色空间、色调和颜色向量角分别量化再生铜颜色特征,最后利用最小二乘支持向量回归（LSSVR）对铜成分参数建立回归模型,进而实现铜成分参数估计.通过对再生铜样品的对比分析,该软测量模型能够准确快速地估计出测试样本的铜成分,既解决了铜成分参数离线检测时滞大的问题,又满足了工程要求的精度,验证了利用彩色图像特征构建铜成分软测量模型的方法是可行、有效的.     

基于B样条插值的高精度型面测量路径规划

为了解决型面检测时测量路径的规划问题,提高型面测量的效率和精度,本文针对单光束激光三角法非接触式型面检测专用测量系统,提出了基于B样条曲线插值的测量路径规划模型。针对影响单光束激光测量精度和效率的因素：景深范围、测头倾角等,利用B样条曲线插值模型规划出测量点的位置,使测量运动路径紧密结合型面曲率变化,提高了实际测量精度及效率,解决了大型型面测量的路径规划难题。     

目标定位最大似然估计

提出一种近似的最大似然估计方法,用于基于测量波达角进行目标定位.通过引入一中间量,即和波达角估计相关的非线性方程可以转换成一组未知参数的线性方程.这就是近似的最大似然估计.实验仿真表明,提出的算法具有明显的优点：误差小,鲁棒性好.     

基于非成像模型的摄像机校准方法

作为摄影测量关键部件的摄像机,其校准精确度直接影响了整个测量系统的测量不确定度．通过对常规摄像机校准技术的研究,发现基于内参数成像模型的校准方法会因为内参数综合优化的相关性干扰和非线性求解的不确定性使校准的畸变参数不稳定,且无法修正由镜头透镜组制造中的曲率变化非连续平滑等造成的非模型化畸变．结合航空摄影测量光学实验室方法与垂线法,以摄像机的成像原理为依据提出基于非成像模型的校准方法,以实现逐像元（甚至亚像素级）畸变的细化修正．实验表明,该校准方法的角度测量精度为±5″,系统不确定度为10×10-6,并可适用于所有的相机和镜头．     

基于 SVR的传感器静态误差修正

为了提高传感器的稳定性和目标参量的测量精度,本文提出了一种基于支持向量机回归估计（SVR）的传感器静态误差修正方法。仿真实验结果表明,该方法能有效降低压力传感器的灵敏度温度系数,提高压力的测量精度。其相对温度变化的稳定性明显优于传统的传感器静态误差修正方法。     

基于改进乌鸦搜索算法的无人艇新型路径规划策略

鉴于无人艇的实际航行需求,所规划的路径应满足顺滑性和经济性要求,为此提出一种基于改进乌鸦搜索算法和新型路径拟合方法的路径规划策略。文中提出一种新型路径拟合方法,用于优化转向点的数量并对转向点进行圆弧过渡处理,从而缩短路径长度,并保证无人艇在航速稳定的情况下实现转向,在此基础上提出一种改进的乌鸦搜索算法,用于优化路径转向点的位置。算法的改进主要体现在3个方面：采用反向学习策略以提高初始种群质量及多样性;提出一种动态变化的意识概率以提高算法局部和全局的搜索能力;采用莱维飞行策略以改善搜索的方向性和有效性。仿真结果表明,所提出的新型路径拟合方法优于B样条曲线拟合方法和直线段拟合方法。迭代计算和方差分析结果表明：在优化新型拟合路径方面,所提出的改进乌鸦搜索算法相较于标准乌鸦搜索算法、差分进化算法和遗传算法具有更高的收敛精度和鲁棒性,能更高效地处理无人艇路径规划的实际问题。     

基于滚动预瞄模型的纯跟踪算法

针对无人驾驶车辆采用纯跟踪算法对不同曲率路径跟踪时,出现道路适应能力弱和跟踪精度差的问题,提出一种基于代价的滚动预瞄模型(rolling preview model, RPM),以提高纯跟踪算法跟踪精度与鲁棒性。首先,根据车辆运动学与阿克曼转向几何,提出预瞄轨迹的确定方法以及预瞄轨迹与待跟踪路径间的几何约束;其次,设计道路弯曲度加权项并构建目标函数对预瞄轨迹进行优化,以获得预瞄距离的最优值;最后,在ROS/Gazebo仿真环境下设置不同初始状态与不同曲率的工况进行对比仿真实验,并在空旷环境中对8字形路径进行实车跟踪实验。实验结果表明,所提出的滚动预瞄模型能够根据预瞄轨迹与待跟踪路径的几何关系有效调节预瞄距离,相较于麻省理工(Massachusetts Institute of Technology, MIT)算法和Stanley算法,滚动预瞄模型在特殊初始状态、大曲率道路下有利于跟踪精度的提高。     

基于图像分析的堆浸铀矿石颗粒参数辨识

采用数字图像处理技术对铀矿石颗粒参数进行测量,并确定铀矿石块度分布.首次将图像引导滤波器应用于矿石图像滤波,较好地滤除了图像噪声和保持矿石边缘细节信息.采用基于最大类间后验交叉熵准则的PCNN图像分割算法分割矿石图像,减少了矿石粘连现象.为了解决第一次分割后矿石粘连现象,采用基于凹点匹配的数字图像切割算法对粘连的矿石图像进行第二次分割,能有效分离粘连矿石图像.采用基于形状特征的颗粒参数测量法测量颗粒参数,提高了颗粒参数的测量精度,得到了矿石块度的统计分布图.实验数据表明,该方法测量误差较小,能满足实际需求.      

面向蓄意攻击的网络异常检测方法

针对复杂网络受蓄意攻击频繁，而现有的检测方法大多忽略全局拓扑突变特征的问题.从网络全局拓扑的异常演化特征出发，提出网络路径相对变化系数(network path change coefficient，NPCC)r，量化节点间传输路径的变化.由斐波那契数列衍生出斐波那契演化域，用于区分正常和异常演化.将r作为核心度量参量，构建斐波那契演化域，形成网络异常检测方法，实现对异常的判定.结果表明，该检测方法的平均准确率为90%以上，高于最大公共子图(maximum common subgraph，MCS)及图编辑距离(graph edit distance，GED)的准确率，证明了所提检测方法的有效性.     

用CMM检测自由曲面时检测点和路径的规划方法研究

讨论了自由曲面计算机辅助检测的有关问题，提出了按加工能力及规定的公差范围确定检测点数量的方法，按曲率及预报的加工误差确定自由曲面上检测点的分布，使检测点的分布更为合理在检测路径仿真时引入了虚形体的概念，为检测路径的仿真奠定了数学基础在检测结果分析时提出了一种新的面轮廓度评定的方法     

部分线性变系数EV模型估计的渐近正态性

研究非参数部分带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型,综合局部纠偏方法和Profile最小二乘估计方法定义了模型中未知参数和系数函数的估计,并在适当条件下证明了它们的渐近性质,最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际表现。     

弯径变化对超声波燃气表特性影响的研究

研究提高超声波燃气表线性度问题。由于要使超声波燃气表检测信号与超声波传播路径所在截面的平均速度呈线性关系,才能准确测出流量,但实际上超声波燃气表流道有弯道,弯道会引起二次流,从而影响超声波燃气表的测量精度与线性度。采用FLUENT软件对七种不同弯径的U型流道进行了三维仿真,通过比较入口速度与超声波传播路径所在截面的平均速度之间的线性关系,从中选择相对好的弯径。仿真结果显示,通过优化弯径来提高超声波燃气表的精度是一种可行的方法。