一般约束非线性优化的增广Lagrangian算法

构造了一个求解一般约束非线性优化问题的增广Lagrangian算法，通过引进函数ψ（x)=max{g(x),-λ/r}可直接处理不等式的约束情形，并且每次只需近似地求出对应增广Lagrangian罚函数的局部最小点，在一般假设下，算法产生的点列的任意聚点都是问题的K-T点。     

可重构机器人研究的现状和展望

介绍了可重构机器人的概念及分类方法 ,总结了可重构机器人的发展和目前国内外对可重构机器人进行研究的现状 ,展望了可重构机器人研究的发展方向 .     

面向微装配机器人的TSB分级智能控制结构

提出了一种面向微装配机器人的TSB(任务 策略 行为 )分级智能控制结构 ,该结构自上而下有三个控制层组成 :任务层、策略层和行为层 .操作者在任务层通过人机交互接口进行微装配任务规划 ,策略层将抽象的装配规划分解为具体的显微视觉伺服策略控制微装配机械手的运动 ,行为层则涉及微装配机器人基本行为的生成与执行监督 .TSB控制结构通过人机交互的方式将操作者的任务规划能力和机器人显微视觉伺服策略结合起来 ,实现了微装配机器人的半自主控制 .     

基于扫描线种子填充的二值图像聚类算法

提出了一种基于扫描线种子填充的二值图像快速聚类算法 .该算法步骤为 :对二值图像进行扫描 ,如果检测到了目标点 ,则将该点作为新的聚类的种子 ,将该种子扩展到整个目标区域 ,形成一个包含目标区域的聚类 .该算法的特点为 :只需一次扫描即可动态生成所有聚类 ,聚类总数动态生成 ,每一时刻只有一个聚类被处理 ,可提前进行一些后续处理 ,算法描述简单 ,易于编程实现 .     

多传感器机器人数据采集与融合系统研究

根据多传感器机器人控制器数据采集量大、数据融合算法复杂、系统实时性强的特点 ,提出了基于ADμC812和TMS32 0F2 0 6的双CPU结构的机器人信息采集与数据融合系统结构 .介绍了该系统的硬件组成、基本工作原理以及接口电路 ,并给出了ADμC812子系统程序流程图 .     

低成本教育型机器人控制器的设计与实现

论述了一种低成本机器人控制器的设计与实现 .采用AT89C2 0 5 1作为主芯片 ,提供两路独立的电机驱动和最多 7个外围扩展口 .软件采用汇编语言编写 ,能下载并运行上位机程序 ,配合外围红外传感器 ,实现了追踪和安全漫游 .     

动态改变惯性权重的新模式粒子群算法

针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优、收敛精度不高和收敛成功率低的不足,提出了一种改进的粒子群算法.通过算法所处的迭代阶段和粒子的分布情况动态改变惯性权重的值,并根据每个粒子的更新情况调整其飞行的起点.最后4个测试函数仿真结果表明,在求解复杂优化问题时,改进后算法的收敛精度和收敛成功率均有明显提高.     

求解两人博弈纳什平衡问题的定制临近点算法

针对一类不允许校正的两人轮流博弈纳什平衡问题,提出一种定制临近点分裂算法.该算法可用于模拟一种实际博弈活动:参与博弈的两个局中人轮流决策,且在一轮博弈中,每位局中人综合考虑对手上一轮与本轮所给出的决策,根据最优响应规则做出自己的相应决策.在一定假设条件下证明定制临近点算法全局地收敛到所考虑博弈的纳什平衡,数值算例验证了算法的有效性.     

基于低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构

该文结合Zeyde等人提出的低分辨率图像自举算法和双重稀疏性字典的训练方法,提出了一种新的单幅图像超分辨率重构方法。该方法在训练字典的过程中,首先对低分辨率训练样本图像采用自举算法进行超分辨率重构,然后将自举重构输出图像与低分辨率、高分辨率训练样本图像求差,并将两幅差值图像的小波分解系数作为样本数据源,训练具有双重稀疏性的字典对。文中详细讨论了结合低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构算法框架,并通过实验比较证明,该文方法较其他方法具有更好的超分辨率重构效果。     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.