室内多消防水炮协同灭火任务规划研究

室内大空间消防系统通常采用多个固定式智能消防水炮组成水炮群进行灭火。为改善室内多消防水炮对多火源灭火效率,提出一种基于火灾损失代价和灭火时间代价的粒子群任务规划算法。首先,采用整数编码方式对粒子进行编码,一组编码对应一组任务分配解;然后,应用非线性自适应权重更新方法动态调整算法关键参数,提升算法性能。为避免陷入局部最优解,采用基于模拟退火的自适应粒子群算法,以一定概率接受差解,提高粒子多样性,帮助算法跳出局部最优。针对火源动态变化和灭火过程中新发火源,设计了一种分阶段任务规划策略,与所提算法结合可有效解决动态规划问题。实例仿真结果表明,该算法在寻优效率和结果稳定性方面优于标准粒子群算法和自适应粒子群算法,具有良好的应用价值。

面向无序抓取的DPC聚类多目标检测方法研究

为了尽可能多地从场景中检测出可抓取目标,提出了一种基于DPC特征点聚类的多目标检测算法。使用SIFT算法提取模板图像和待检测图像的特征点,并使用DPC算法对待检测图像特征点聚类,得到属于不同聚类中心的特征点集合。将属于不同聚类中心的特征点分别与模板图像特征点进行匹配,结合RANSAC算法去除误匹配并统计正确匹配点数量,根据正确匹配的特征点计算从模板图像到待检测图像的单应矩阵从而得到目标检测结果。根据每个目标正确匹配点数量筛选正确的检测结果,并在正确的检测结果中根据目标匹配点数量和目标最多匹配点数量的差值筛选出可抓取目标。检测出可抓取目标之后,使用立体匹配算法得到场景视差图,计算目标的三维坐标,并根据三维坐标与图像中二维坐标的对应关系使用PNP算法计算目标位姿。实验结果表明,基于DPC聚类的多目标检测方法能够在多个相同堆叠目标中准确检测出目标物体并分别计算位姿,有效解决了无序抓取应用中的多目标检测问题。