自由曲面三维激光测量系统设计与开发

快速、准确、高效获取自由曲面密集点的三维数据是逆向工程的关键问题.设计并开发了一种基于单点激光头的自由曲面三维激光测量系统,通过一套二维精密机械移动装置控制单点激光头匀速运动,从而获取完整的三维图像;解决了激光头与平移装置同步控制、系统数据采集与软件同步接收等关键技术;实验结果证明了这套三维测量系统可用于自由曲面高精度原型数据采集.     

基于极线约束的角点匹配快速算法

针对同一物体从不同角度拍摄形成的不同图像的匹配问题,提出新的基于区域互信息和极线约束的角点匹配快速算法.该算法首先采用Canny边缘捡测算子提取图像边缘,再利用曲率最大原理求取局部板值完成角点检测,随后基于区域互信息测度获取角点的初始匹配;进一步采用基于极线约束及马氏距离测度的改进松弛算法完成角点的精匹配.实验表明,本算法具有较好的鲁棒性,能有效、快速.高精度的进行角点匹配.     

三维重建中特征点提取与匹配算法研究

提取图像的特征点并进行匹配,是三维重建中的关键技术之一,也是计算机视觉的一个瓶颈,至今仍未得到彻底解决.本文研究了Harris和SIFT两种应用广泛的特征点提取算法,对提取的特征点采用欧式距离度量点对的相似性,利用最近邻法搜索策略进行特征匹配.通过实验比较了两种算法的特征点提取结果,Harris算法对特征点进行了非最大抑制,特征点比较分散,SIFT特征点具有尺度不变特性,定位精度达到子像素级.最后,对SIFT特征点进行了宽基线下的匹配.     

无威胁情况下任意两点间的无人机路径规划

针对无威胁情况下无人机的路径规划问题,提出了一种较简单、有效的路径规划方法:基于几何原理的无人机路径规划法。在提出了无威胁情况下路径规划的一些基本约定的基础上,重点研究了基于几何原理路径规划法的基本思想,并给出了路径规划的主要步骤。最后,通过一个仿真算例验证了此方法的有效性,并对此方法的优缺点进行了总结。     

必经点最短路径问题模型及相应遗传算法研究

根据军事运输在路径寻优方面的特殊需求,将必经点最短路径问题分为三类,建立各类问题的数学模型.以分类保序最短路径为例,设计相应的改进遗传算法.该遗传算法构造了独特的适应度函数,使包含较多必经点的染色体能够优先被选择进入下一代种群.通过节点保序算子的引入,保证相关节点之间存在特定的先后次序,并提出一种新的引入必经点变异算子,提高算法的全局搜索能力,加快收敛速度.仿真结果验证了算法的有效性.     

一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法.工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性.首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率.然后,借助于概率松弛算法,将用形状上下文表示的局部相似性融入Laplace谱匹配算法以优化谱匹配的结果.对真实和合成数据的实验表明该方法具有比较高的精度.     

含趋势项时间序列持久性变点监测

针对核加权方差比率统计量不是监测从非平稳向平稳变化持久性变点一致方法的问题,通过引进一个窗宽参数,提出了一种滑动核加权方差比率统计量来监测含趋势项时间序列从非平稳向平稳变化的持久性.在非平稳原假设下给出了监测统计量的极限分布和经验临界值表,在备择假设下证明了新方法的一致性.模拟结果表明新方法具有比原方法更高的势和更短的平均运行长度,最后通过分析人民币与美元汇率数据进一步说明了该方法的有效性.     

激光制导武器仿真系统的分布式程序设计与实现

采用基于消息的分布式程序设计方法开发了某激光制导武器仿真系统的分布式仿真程序。该程序统主要由主控程序、仿真主程序、激光控制程序、二维定位反射镜系统控制程序和三轴转台控制程序等5个分布点程序构成,它们通过消息通信构成完整的分布式程序。编程过程和实验表明,基于消息的设计方法降低了分布式程序的设计难度,而且使程序具有灵活、易于扩充的体系结构;采用该方法编写的分布式软件能够实时完成某激光制导武器的数字仿真和半实物仿真,达到了系统的研制要求。     

基于分离设计/集成优化的机器人步态规划

针对双足机器人步行问题，提出了一种基于分离设计／集成优化的步态规划方法。基于双足机器人的步行特征，实施多时空和多关节的任务分离，进而实现多时空关节的步态分离规划。进一步基于零力矩点理论，提出了一种综合机构修正和步态修正方法的步态规划集成优化策略。这种基于分离设计／集成优化的步态规划策略极大简化了复杂多关节双足机器人的规划过程，仿真研究表明了该方法的有效性。     

点簇聚合的目标顶点的优化

研究了点簇聚合的目标顶点位置的计算问题。当计算过程中得到的目标顶点不在小单元之内,或者虽然在小单元之内,但目标顶点的位置不能唯一确定时,则将求解目标顶点的问题转化为求解带约束的二次优化问题。此二次优化问题的解既能保证目标顶点位于小单元之内,在位置上又最接近该点簇的重心。实验结果表明,该算法的时间效率类似于Lindstrom的算法,但在简化质量上要优于后者。