基于改进麻雀搜索算法的粒子滤波研究

针对标准粒子滤波存在的粒子贫化现象提出了一种基于改进麻雀搜索算法的粒子滤波算法(SSA-PF)。该算法将粒子状态值看作麻雀个体位置,使粒子滤波的状态估计转变成麻雀种群的觅食寻优。首先,使用Logistic-tent map初始化分布;其次,加入比例系数解决当最大迭代次数较小时发现者收敛速度过快的问题,同时受高斯变异与自适应权重的启发提出一种新的发现者更新策略;然后,改进追随者更新公式,使种群分布更契合粒子滤波的求解思想;最后,引入随机游走策略有效帮助算法跳出局部最优。仿真结果证明:SSA-PF的均方根误差更小,粒子的分布更合理,并且减少了状态估计所需样本数量。

一种有缆视觉自主型机器鱼系统设计

针对目前机器鱼水下续航时间短、图像视角不足、人工操作困难等一系列问题,提出一种有缆视觉自主型机器鱼。该款机器鱼采用有缆结构以增加水下续航时间,采用分区域模块化畸变校正方法对鱼眼镜头畸变图像进行校正、匹配与拼接,从而快速得到全景图像。提出HSI(色调、饱和度、亮度)分析与EKF(扩展卡尔曼滤波)预测相结合的目标获取方法,以实现对水下目标的自动追踪,降低人员操作难度。实验结果表明:HSI分析与EKF预测相结合的识别法目标跟踪成功率明显高于RGB法;有缆视觉自主型机器鱼结合遥控水下机器人(ROV)与仿真鱼的优点,适合长时间水中航行、观测,能精准实现水下自动跟踪。