为实现完整熔池表面形貌三维传感,构建了双棱镜单摄像机立体视觉传感系统.针对熔池图像纹理缺乏造成的立体匹配困难的问题,引入了全局优化的变分立体匹配算法,通过建立包含灰度差异数据项和空间连续性约束项的能量函数的可行性泛函,经...为实现完整熔池表面形貌三维传感,构建了双棱镜单摄像机立体视觉传感系统.针对熔池图像纹理缺乏造成的立体匹配困难的问题,引入了全局优化的变分立体匹配算法,通过建立包含灰度差异数据项和空间连续性约束项的能量函数的可行性泛函,经过迭代求解获得具有丰富细节的熔池表面稠密视差图.对自制非标准凹面形状进行立体匹配和三维重建,结果表明,宽度误差小于3.16%,深度误差小于4.82%.基于该算法实现了熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)的堆焊及V形坡口对焊条件下,不同熔透状态熔池稠密视差图计算和表面形貌的三维重建.展开更多
为解决快速扩展随机树算法(rapid-exploration random tree,RRT*)在三维环境中盲目搜索路径以及缺乏节点扩展记忆性等问题,提出一种融合蚁群算法的双向搜索算法ACO-RRT*。为适应精细化三维建模环境和解决地面起伏不平坦等问题,对RRT*算...为解决快速扩展随机树算法(rapid-exploration random tree,RRT*)在三维环境中盲目搜索路径以及缺乏节点扩展记忆性等问题,提出一种融合蚁群算法的双向搜索算法ACO-RRT*。为适应精细化三维建模环境和解决地面起伏不平坦等问题,对RRT*算法进行改进优化。采用双向搜索策略,在起点和终点同时运行改进后的RRT算法和蚁群算法,相向而行,对路径长度和运行时间进行优化。针对生成路径不够平滑等问题,引入B样条曲线平滑策略优化路径。仿真结果表明,所提算法能够有效用于机器人三维路径规划。展开更多
本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布...本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.展开更多
光场成像技术可以同时记录入射光线的空间分布信息和传播方向信息,结合相关反演算法,可以进行火焰三维温度场的重建。最小二乘QR分解算法(least squares via QR factorization,LSQR)可以有效求解基于大型稀疏矩阵的线性问题,但是在对火...光场成像技术可以同时记录入射光线的空间分布信息和传播方向信息,结合相关反演算法,可以进行火焰三维温度场的重建。最小二乘QR分解算法(least squares via QR factorization,LSQR)可以有效求解基于大型稀疏矩阵的线性问题,但是在对火焰辐射强度求解的过程中,难以保证求解的非负性和准确性。非负最小二乘算法(non-negative least squares,NNLS)可以保证求解的非负性,但是计算效率太低。本文提出将最小二乘残差方法(least square minimal residual,LSMR)用于火焰光场成像三维温度场重建,并研究其重建精度、计算效率、抗噪性能等指标。仿真实验表明,LSMR和NNLS算法可以在不同噪声水平下保证求解火焰辐射强度的非负性。在噪声为5%、10%、15%和20%的情况下,LSMR和NNLS算法对辐射强度的求解精度均比LSQR提高了10%以上,且LSMR算法的求解时间比LSQR和NNLS分别降低了一个数量级和四个数量级。可见,LSMR算法可以在保证求解精度的情况下大幅提高运算效率。最后用LSMR算法对模拟光场火焰进行温度场重建,在不同噪声水平下,平均相对误差都保持在1.2%以内,验证了LSMR算法在重建时的准确性和可靠性。展开更多
针对目前电力巡检机器人在室内环境中存在的三维定位成本高、精度低的问题,文章利用5G信号特征和多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,提出面向电力巡检的5G室内三维指纹定位算法。首先构建三维信道模型,以降低多径...针对目前电力巡检机器人在室内环境中存在的三维定位成本高、精度低的问题,文章利用5G信号特征和多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,提出面向电力巡检的5G室内三维指纹定位算法。首先构建三维信道模型,以降低多径干扰导致的定位信号参数偏差;其次提出多径定位信号优化算法,以克服随机噪声导致的定位信号相位偏移问题,以此降低定位决策的软硬件成本。仿真结果表明,本算法在三维室内定位精度和定位成本方面实现了较好的性能与平衡。展开更多
三维基准转换广泛应用于大地测量、摄影测量、点云配准等领域,求解大角度、任意比例尺的三维基准转换参数的研究有很多。然而,当观测值中含有粗差时,得到的转换参数估值会受到不利影响甚至被严重扭曲。为处理含有粗差的大角度三维基准...三维基准转换广泛应用于大地测量、摄影测量、点云配准等领域,求解大角度、任意比例尺的三维基准转换参数的研究有很多。然而,当观测值中含有粗差时,得到的转换参数估值会受到不利影响甚至被严重扭曲。为处理含有粗差的大角度三维基准转换问题,本文首先将大角度三维基准转换问题抽象为具有等式约束的最小二乘问题(Constrained least squares, CLS),推导参数在正交约束条件下的最小二乘解。然后,将灵敏度分析方法应用到CLS问题中,研究残差加权平方和对观测值扰动的局部敏感性,并基于这些敏感度指标构造局部检验统计量,进而推导出一个适用于CLS问题的粗差探测算法。最后,为核实该算法的有效性进行了仿真与实测数据实验。实验结果表明:本文提出的基于灵敏度检验统计量的数据探测算法可以降低粗差的负面影响,得到可靠的参数估值,从而有效解决大角度三维基准转换中的粗差处理问题。展开更多
针对传统灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法求解无人机三维路径规划问题时会出现收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进混合灰狼优化算法——CLGWO。基于Cat混沌映射和反向学习策略初始化灰狼种群,为算法全局搜索...针对传统灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法求解无人机三维路径规划问题时会出现收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进混合灰狼优化算法——CLGWO。基于Cat混沌映射和反向学习策略初始化灰狼种群,为算法全局搜索过程中丰富种群多样性奠定基础;提出新型非线性收敛因子的改进策略,提高算法全局搜索能力。在灰狼位置更新中提出引入狮群优化(Lion Swarm Optimization, LSO)算法的扰动因子和动态权重,使灰狼具有主动的搜索能力,避免因灰狼失去种群多样性而陷入局部最优。为验证改进算法的有效性,进行了8个国际通用的标准测试函数收敛性对比实验和无人机三维路径规划仿真实验。实验结果表明,CLGWO算法在单峰、多峰函数上均有较好的收敛性、较高的寻优精度;三维路径仿真环境下,CLGWO算法的平均路径长度、平均迭代次数、平均运行时间相比于GWO算法分别优化了33%、31%、52%,且路径转折少,能较好地得到全局最优值,验证了CLGWO算法的有效性。展开更多
文摘为实现完整熔池表面形貌三维传感,构建了双棱镜单摄像机立体视觉传感系统.针对熔池图像纹理缺乏造成的立体匹配困难的问题,引入了全局优化的变分立体匹配算法,通过建立包含灰度差异数据项和空间连续性约束项的能量函数的可行性泛函,经过迭代求解获得具有丰富细节的熔池表面稠密视差图.对自制非标准凹面形状进行立体匹配和三维重建,结果表明,宽度误差小于3.16%,深度误差小于4.82%.基于该算法实现了熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)的堆焊及V形坡口对焊条件下,不同熔透状态熔池稠密视差图计算和表面形貌的三维重建.
文摘为解决快速扩展随机树算法(rapid-exploration random tree,RRT*)在三维环境中盲目搜索路径以及缺乏节点扩展记忆性等问题,提出一种融合蚁群算法的双向搜索算法ACO-RRT*。为适应精细化三维建模环境和解决地面起伏不平坦等问题,对RRT*算法进行改进优化。采用双向搜索策略,在起点和终点同时运行改进后的RRT算法和蚁群算法,相向而行,对路径长度和运行时间进行优化。针对生成路径不够平滑等问题,引入B样条曲线平滑策略优化路径。仿真结果表明,所提算法能够有效用于机器人三维路径规划。
文摘本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.
文摘光场成像技术可以同时记录入射光线的空间分布信息和传播方向信息,结合相关反演算法,可以进行火焰三维温度场的重建。最小二乘QR分解算法(least squares via QR factorization,LSQR)可以有效求解基于大型稀疏矩阵的线性问题,但是在对火焰辐射强度求解的过程中,难以保证求解的非负性和准确性。非负最小二乘算法(non-negative least squares,NNLS)可以保证求解的非负性,但是计算效率太低。本文提出将最小二乘残差方法(least square minimal residual,LSMR)用于火焰光场成像三维温度场重建,并研究其重建精度、计算效率、抗噪性能等指标。仿真实验表明,LSMR和NNLS算法可以在不同噪声水平下保证求解火焰辐射强度的非负性。在噪声为5%、10%、15%和20%的情况下,LSMR和NNLS算法对辐射强度的求解精度均比LSQR提高了10%以上,且LSMR算法的求解时间比LSQR和NNLS分别降低了一个数量级和四个数量级。可见,LSMR算法可以在保证求解精度的情况下大幅提高运算效率。最后用LSMR算法对模拟光场火焰进行温度场重建,在不同噪声水平下,平均相对误差都保持在1.2%以内,验证了LSMR算法在重建时的准确性和可靠性。
文摘针对目前电力巡检机器人在室内环境中存在的三维定位成本高、精度低的问题,文章利用5G信号特征和多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,提出面向电力巡检的5G室内三维指纹定位算法。首先构建三维信道模型,以降低多径干扰导致的定位信号参数偏差;其次提出多径定位信号优化算法,以克服随机噪声导致的定位信号相位偏移问题,以此降低定位决策的软硬件成本。仿真结果表明,本算法在三维室内定位精度和定位成本方面实现了较好的性能与平衡。
文摘三维基准转换广泛应用于大地测量、摄影测量、点云配准等领域,求解大角度、任意比例尺的三维基准转换参数的研究有很多。然而,当观测值中含有粗差时,得到的转换参数估值会受到不利影响甚至被严重扭曲。为处理含有粗差的大角度三维基准转换问题,本文首先将大角度三维基准转换问题抽象为具有等式约束的最小二乘问题(Constrained least squares, CLS),推导参数在正交约束条件下的最小二乘解。然后,将灵敏度分析方法应用到CLS问题中,研究残差加权平方和对观测值扰动的局部敏感性,并基于这些敏感度指标构造局部检验统计量,进而推导出一个适用于CLS问题的粗差探测算法。最后,为核实该算法的有效性进行了仿真与实测数据实验。实验结果表明:本文提出的基于灵敏度检验统计量的数据探测算法可以降低粗差的负面影响,得到可靠的参数估值,从而有效解决大角度三维基准转换中的粗差处理问题。