混合杂草遗传算法求解旅行商问题

针对旅行商问题,本文提出了一种混合杂草遗传算法,该算法分别引入入侵性杂草优化(IWO)算法的空间扩展思想和遗传算法(GA)的繁殖优化思想,提出城市节点邻序矩阵以及邻序选择概率矩阵对旅行上问题进行优化求解。仿真结果表明该算法具有更好的全局收敛性、收敛速度以及精度,对于杂草算法优化中易陷入局部收敛这一缺陷有明显改善。

无人机自主降落视觉标识设计及位姿测量方法

为实现无人机自主降落,设计了一种由多组不同半径比的同心圆组成的视觉标识。针对同心圆成像后的形变情况,结合圆心、消隐点、内外圆交点构成的调和比约束,设计了一种递归的圆心求解方法,以获取圆心亚像素投影点。相较于Hough圆检测算法以及传统方法,该方法可以更鲁棒、精准地提取圆心投影点亚像素坐标。完成圆心提取后,基于交比不变性建立图像坐标与平台坐标一致性匹配关系解算出初始位姿,并通过二次曲线重投影模型设计非线性优化函数求得优化位姿。针对降落过程中图像运动模糊的情况,提出一种基于运动连续性的测量关键帧选取模型来排除运动模糊图像对控制决策的影响。进一步设计一种多模式切换控制结构实现了对降落平台的运动预测、无人机样条轨迹生成与更新,从而完成无人机自主降落。在1 500次的测量实验中,该测量方法的平均重映射误差可达到0.578 pixel,方差为0.009 6。在现场降落实验中,无人机在2.5 m高度时对降落台的定位误差小于3.5 cm,表明本文方法具有较高的视觉测量精度且更加稳定,能够实现对运动降落目标的稳定接近与跟踪并完成降落。