基于质心Voronoi图重构的UDSM边折叠简化

城市数字表面模型网格(UDSM)的相邻网格常常出现曲率剧变,而这些位置是UDSM的细节部分,简化过程中应当尽量保持。针对该情况,引入了质心Voronoi图重划分网格,将曲率较小的表面的点云密度大大降低。重划分的网格表面细节与周围的平滑表面的三角网格尺寸悬殊,在该基础上使用二次误差矩阵边折叠进行LOD构建时网格发生明显变化,范围大大减少。算法在时间性能与网格误差与直接边折叠相近的前提下,更多地保存简化后的网格细节。

基于CVT排布的非周期栅格密度加权阵设计

相比传统周期栅格密度加权阵,非周期排布密度加权阵有很多优点,但对非周期排布密度加权阵的设计方法却不完善。该文提出了一种利用质心Voronoi图设计密度加权阵的新方法,这种方法可以按照预期幅度加权设计非周期排布的密度加权阵,得到的单元排布具有非周期性和匀称性的特点。作为例子分析了一个直径为32.8l的圆形阵,分别计算了按圆口径泰勒分布-25dB,-30dB,-35 dB和-40 dB副瓣设计的阵列方向图。相比已有文献中的计算结果,用该方法能获得更好的副瓣性能和口面效率。

基于CVT和模拟退火的多机器人均匀部署

相对于单个机器人,多机器人在空间搜索、环境监测、随机环境网络部署上具有很大的优势。该研究针对上述应用中任意环境边界机器人均匀部署问题展开,提出了一种二维空间中任意部署边界的机器人均匀部署方法,该方法首先根据已知的部署边界,使用CVT(Centroidal Voronoi tessellation)对图形进行分割来获取均匀部署目标的位置,然后采用模拟退火算法对随机分布的机器人进行部署分配,通过数值仿真证明了所提方法是有效的。

多AUV覆盖控制研究

本文设计了一种多自治水下机器人(autonomous underwater vehicle,简称AUV)分布式覆盖控制算法。算法定义了一个位置优化函数以描述覆盖控制的质量,覆盖控制目标就是使此函数值最小化,从而使一群能够相互通信的AUV最终形成质心Voronoi分布来对预定的区域进行调查。对于非均匀分布区域,本文采用蒙特卡罗法来计算多边形区域的质心。数值仿真结果表明,无论对于均匀或是非均匀密度分布,覆盖控制算法都能取得满意的效果。

基于时变密度函数的多机器人覆盖控制

针对多机器人系统编队控制问题,提出一种基于时变密度函数(time-varying density functions,TVDF)的覆盖控制方法。通过TVDF分别对不同机器人所处的粗略参考位置进行数学描述,仅凭借引入的连续时间覆盖算法(continuoustime coverage algorithm,CTCA)和分布近似(distributed approximations,DA)从邻近机器人得到相关的位置信息,对相应的目标区域进行质心Voronoi划分,获取局部最优解。进行大量实验及模拟仿真,将提出的控制算法和其它几种广泛运用的控制算法进行综合性能的对比分析,其结果验证了该算法性能的优越性及高效性。