基于深度学习的非约束场景多车牌识别方法研究

为解决非约束场景下的车牌识别精度问题,提出一种能够适应非约束场景并识别不同类型单车牌以及多车牌的自动车牌识别模型。该模型应用数据迁移技术,通过YOLOv5检测车辆并通过后处理筛选有效车辆目标,经检测并矫正后,通过ResNet18以及双向长短期记忆网络BLSTM网络结合连接时序分类损失CTC识别车牌字符。在模型训练过程中使用数据增强技术进一步提高了模型性能。该模型在CCPD以及AOLP的多个子数据集上进行了测试,展现出了优于其它方法识别精度和识别速度。

基于非凸约束和噪声抑制的图像增强算法

在暗视觉条件下,图像采集设备捕获的图像具有较低的能见度。Retinex模型增强方法通过操纵估计的照度,可以映射出相应的反射图像,但由于没有考虑噪声项,极易放大增强结果的噪声。针对该问题,提出了一种基于非凸约束和噪声抑制的图像增强算法。首先,定义了一个新的带有噪声项的Retinex模型;然后,基于梯度最小化的平滑滤波器构造了一种0正则约束下目标函数,以此获取照度图像;接着,在上述基础上建立了一种1正则约束下目标函数,用来从反射图像中分离噪声;最后,经过图像重构,获得最终的增强结果。实验结果表明,所提算法不仅能够提升图像的视觉效果,而且在保留图像较多信息的情况下,具备更强的噪声抑制能力。

带有非一致约束和通讯时延的异构网络约束一致性

本文主要致力于研究一类具有非一致的凸位置约束、非凸速度约束和非一致的通信时延的异构多智能体网络的约束一致性问题,其中异构多智能体网络由一阶和二阶智能体构成.首先,为每个智能体设计了一个分布式控制算法,同时,引入了两类坐标变换,将带有时延的异构系统转化为带有异构非线性误差和无时延的线性时变系统.为了处理异构非线性误差,本文采用了一种几何学技巧,使组合变量的非线性动态可以被线性动态所控制.然后,通过投影算子和非负矩阵的性质,在一些弱的假设下,证明了随着时间的演进,非线性误差能收敛为零,从而达成系统的受限一致性.最后,本文给出两个数值算例验证了结果的正确性.

非负约束修正阻尼算法求解核磁共振测井T_(2)谱反演问题

为了优化核磁共振测井技术,加快核磁共振测井数据处理速度,提出了一类非负约束修正阻尼算法求解核磁共振T_(2)谱反演问题。通过数学建模及理论推导,证明该算法可以更好地保留T_(2)谱的有效信息,同时也能更有效地减少反演问题的噪声对解的影响。数值算例表明新算法相较于修正的截断奇异值算法和阻尼算法具有更好、更稳定的反演效果,尤其是低信噪比情况下新算法的优势更加明显,可以进一步优化核磁共振测井技术。

基于非负约束的重力向下延拓BTTB-MRNSD方法

向下延拓作为处理与解释重力数据的一项重要技术,因其计算的不适定性而备受研究人员的关注。空间域延拓方法一般延拓精度较高,但通常计算复杂度较大。本文首先根据重力异常数据的特点,借鉴图像复原问题的处理思路,提出了一种重力向下延拓等效数学模型。然后,基于系数矩阵的块-托普利茨-托普利茨-块(BTTB)结构特点,本文提出了一种具有非负约束的空间-波数混合域下延迭代方法。该方法克服了空间域延拓计算复杂度大的问题,计算效率较高。基于理论重力模型和实测异常数据的对比试验表明,本文提出的重力下延方法具有相对较高的下延精度和稳定性,且收敛性较好。

多节点柔性着陆器非一致约束处理

针对新型多节点柔性着陆器协同下降轨迹规划非一致约束的问题,提出了一种基于控制障碍函数的分布式优化方法,仅需要节点间的相对距离信息即可求解出各节点无冲突下降的轨迹。通过两种典型的多节点柔性着陆器协同下降场景仿真,论证了所提方法的有效性。为解决多节点柔性着陆器的非一致约束问题提供了一种新思路。

非负组稀疏约束优化问题的最优性条件

基于Bouligand意义下的切锥与法锥和Clarke意义下的切锥与法锥,该文研究了非负组稀疏约束优化问题的最优性理论.该文定义了非负组稀疏约束集的Bouligand切锥与法锥和Clarke切锥与法锥,并给出了它们的等价刻画形式.在目标函数连续可微的条件下,借助于非负组稀疏约束集的切锥和法锥,给出了该优化问题的四类稳定点的定义,并讨论了它们之间的关系.最后,建立了非负组稀疏约束优化问题的一阶和二阶最优性条件.

非完整约束下的机器人运动规划算法

由非完整约束定义提出一种改进RRT(快速搜索随机树)算法,解决受动力学约束的移动机器人运动规划问题.该算法将移动机器人的非完整约束条件与RRT搜索算法相结合.针对RRT算法在全局状态空间均匀随机搜索导致算法无谓耗费代价大的缺陷,引入目标偏向思想,并选择计算复杂度低的距离参数提高求解速度.通过几类典型的非完整约束下的机器人运动规划仿真实验,证实了该算法的有效性和高效性.

挠性卫星在轨非约束模态计算研究

给出了一种适合工程应用的挠性卫星在轨模态计算分析方法:先通过地面试验对有限元模型进行校核,求出挠性附件约束模态结果,再结合整星动力学将约束模态转换成非约束模态结果。实例计算结果表明该方法能够准确计算挠性卫星在轨模态。工程中卫星在轨模态频率计算误差可在15%以内。

具有非凸约束的航天器姿态机动预测控制

针对航天器带有非凸几何约束以及输入有界的问题,提出了一种姿态机动预测控制算法。分析了姿态机动所受到的几何约束,并对非凸二次形式约束及其Hesse矩阵进行研究,证明了该约束的非凸性。通过对正定Hesse矩阵的构造,给出非凸约束凸化映射关系。最后给出姿态机动预测控制律,解决了由于姿态机动过程中非凸约束造成的全局解收敛困难以及路径安全性问题。数值仿真结果显示该算法不仅能在大范围内得到优化姿态路径,同时满足所有约束。

非完整约束系统几何动力学研究进展:Lagrange理论及其它

近10年来,非完整力学的发展主要集中在两个相互关联的方向上,一个是非完整运动规划,另一个则是非完整约束系统的几何动力学,这两个研究方向都充分地利用了现代几何学,如纤维丛理论、辛流形和Poisson流形结构等等.本文主要综述非完整约束系统几何动力学的外附型和内禀型Lagrange理论,包括非定常力学系统所需要的射丛几何学的基本概念、射丛按约束的直和分解、约束流形上的水平分布、 D'Alembert-Lagrange方程与Chaplygin方程的整体描述、以及Riemann-Cartan流形上的非完整力学,文中对Chetaev条件和d-δ交换关系的几何意义作了深入讨论.除此之外,简要评述非完整力学的Hamilton理论与赝Poisson结构、Noether对称性和Lie对称性、动量映射与对称约化、 Vakonomic动力学等几个非常重要专题的研究进展.

机械臂全工作空间域非参数约束位姿误差估算

针对机械臂全工作空间域位姿误差估算,提出了非参数化约束的运动学误差综合解算与动态估算方法。基于误差等效微分变量和多关节运动的连杆坐标系误差等效微分变换,构建了机械臂运动学动态非参数化约束的位姿误差模型。将多因素产生末端位姿误差归结为与关节转角变量有关的周期性动态函数变化,实现了机械臂综合误差的动态函数化描述。根据多连杆坐标系关节运动耦合规律,设计了多关节运动空间坐标系位姿在线解耦变换与补偿算法。全工作空间域验证实验中,误差估算值与测量值之间的位置坐标的最大绝对值偏差小于0.01 mm,姿态角的最大绝对值偏差小于0.03°。实验结果表明,该方法可提高机械臂全工作空间域位姿误差估算的精度与可靠性。

采用碰撞测试和回归机制的非完整约束机器人快速扩展随机树运动规划

本文提出一种改进的快速扩展随机树(rapidly-exploring random trees,RRT)运动规划方法,用于非完整微分约束下的机器人运动规划.针对类似目标偏好与双向RRT(bi-directional RRT,bi-RRT)等目标区域导向的RRT运动规划所存在的局部极小问题,结合回归检测与碰撞检测机制,设计了一种碰撞检测与回归机制(collision-test and regression mechanism,CR)机制.该方法使得机器人在规划过程中能获取到全局障碍物信息,从而避免对已扩展节点的重复搜索,以及重复对边缘节点的回归测试和避障检测.该机制使得机器人可加快跳出局部极小区域,提高运动规划实的时性.将改进的RRT运动算法在容易产生局部极小值的环境中仿真测试,结果表明该算法在不显著影响其他性能的前提下,可以明显提高规划的实时性.

约束非完整移动机器人轨迹跟踪的非线性预测控制

针对存在非完整约束和控制输入约束的轮式移动机器人动力学模型,研究了其全动态误差系统准无限时域非线性模型预测控制策略,通过沿名义轨迹在线线性化获取局部稳定化控制器及不变终端域,以跟踪'8'字形轨迹为例进行了仿真,结果表明,闭环系统在满足控制输入条件下具有良好的跟踪性能。

非完整约束多轴驱动车辆的路径跟踪控制

针对具有非完整约束特性的多轴驱动车辆,分析多轴驱动形式下的转向几何关系及其运动学约束关系并建立动力学方程,采用基于制导路径跟踪理论的方法评价跟踪误差,推导消除误差所需的姿态角和路径参数更新公式;通过设计李亚普诺夫函数进行稳定性分析,证明了系统的全局一致渐进稳定性;采用非线性状态反馈精确线性化方法导出线性化的车辆动力学模型,在此基础上设计带有干扰观测器的滑模变结构速度跟踪控制器,并采用典型运动路径进行路径跟踪的仿真测试。仿真结果表明,所提出的跟踪控制策略能够满意地实现多轴驱动车辆对给定目标路径的跟踪。

四足机器人对角小跑步态动态稳定步行足端非连续约束及动力学建模

将四足机器人对角小跑步态周期分为摆动相和支撑相,采用D-H坐标法进行四足机器人运动学建模分析,提出基于质心运动定理分析腿机构处于支撑相的足端非连续约束力,通过力雅可比矩阵建立足端约束力与关节广义驱动力的映射关系。考虑足端与环境间的非连续约束,建立了具有变拓扑机构、非连续约束等特征的四足机器人非线性动力学模型,并通过虚拟样机仿真验证了动力学理论分析的正确性,为提高四足机器人非结构环境的机动性和动态稳定性研究提供了参考。

同伦方法求解无约束非凸优化问题的局部极小

利用同伦方法求解无约束非凸优化问题,证明了在同伦映射为正则映射的条件下,选取合适的同伦方程,当算法可以排除鞍点时,同伦方法一定收敛到局部极小解,而非极大解.

非约束维纳滤波综合鉴别函数算法研究

通过去掉最小平均相关能量匹配滤波器推导过程中对输出相关峰值的约束条件,定义相关判据,得出畸变不变相关识别综合鉴别函数形式为维纳滤波函数,不仅抗噪能力强,且把非约束匹配滤波器畸变容限大的优点引入其中.模拟结果表明,所设计匹配滤波器畸变容限大、抗噪能力强.

非负局部约束线性编码图像分类算法

基于特征提取的图像分类算法的核心问题是如何对特征进行有效编码.局部约束线性编码(Locality-constrained linear coding,LLC)因其良好的特征重构性与局部平滑稀疏性,已取得了很好的分类性能.然而,LLC编码的分类性能对编码过程中的近邻数k的大小比较敏感,随着k的增大,编码中的某些负值元素与正值元素的差值绝对值也可能增大,这使得LLC越来越不稳定.本文通过在LLC优化模型的目标方程中引入非负约束,提出了一种新型编码方式,称为非负局部约束线性编码(Non-negative locality-constrained linear coding,NNLLC).该模型一般采取迭代优化算法进行求解,但其计算复杂度较大.因此,本文提出两种近似非负编码算法,其编码速度与LLC一样快速.实验结果表明,在多个广泛使用的图像数据集上,相比于LLC,NNLLC编码方式不仅在分类精确率上提高了近1%～4%,而且对k的选取具有更强的鲁棒性.

非约束纯相位空间匹配滤波器设计研究

根据非约束相关匹配滤波器和纯相位匹配滤波器的概念,分析了非约束纯相位匹配滤波器的特性及其在光学相关识别中的应用,并与其他典型纯相位匹配滤波器进行了比较.模拟和实验结果表明,非约束纯相位匹配滤波器具有畸变容限大、相关峰高、算法简单的特点.用于光学相关识别是一种实用的空间匹配滤波器算法.