3D-power图的快速生成方法

3D-power图在图形学和流体仿真等领域应用广泛。为解决已有的3D-power图计算方法时间性能较差的问题,提出了基于GPU的power图构造算法,给出了一种用于计算power图各区域之间的面积估值方法,使基于GPU的构造算法与Lloyd算法、牛顿法相结合,生成满足约束条件的3D质心容量限制power图(3D-centroidal capacity constrained power diagram,3D-CCCPD)。结果表明,本文算法的时间性能较已有的3D-power图构造方法提高了几个数量级。

重型板状类工件三维质心检测方法

提出一种针对特大、特重板状类工件三维质心位置测量新方法。假想四个过质心的切面去切工件,四个切面与工件表面相交得到四条交线、两个交点;通过在工件上建立合适测量坐标系和基准面,测量两个交点坐标位置即得到质心坐标位置。对该方法测量误差源进行分析,验证误差满足测量要求。将该方法应用于实际产品中,结果表明该方法可实施性好。

基于机器视觉的带式输送机负载超限检测方法

为了避免带式输送机因负载超限而引发多种安全事故,提出了一种基于机器视觉的带式输送机负载超限检测方法。通过分析双目立体视觉成像原理,采用棋盘格标定方法结合OpenCV标定程序来完成双目相机的标定,利用灰度重心法来提取光条的中心线,得到煤料的点云数据,构建煤料轮廓的三维结构,并据此来完成输送机负载的计算。实验结果表明:重构后的三维图像能够较好地反映出煤料表面的起伏变化,与真实情况较为一致;检测精度和准确度较高,负载检测的绝对误差均小于1%;输送机负载发生超限时,界面能够弹出相应的警示。

基于重心点测量颅颌面CT影像高精度三维配准的研究

目的建立一种基于重心点测量的颅颌CT影像高精度三维配准方法,用于评估不同时期颅颌骨形态变化。方法收集2016年1月至2021年12月期间20对治疗前后颌面部三维CT数据,通过3D Slicer软件,分割鸡冠及双侧中耳听小骨,分别计算其重心点,基于这3个标志点进行刚性配准,治疗前后颅底标志点之间距离两组数据采用配对t检验,用色彩距离图分析配准结果。结果组内相关系数可信度高(0.878)。本研究数据治疗前后颅底标志点之间距离无统计学意义(P>0.05),CT影像配准精度高。结论基于重心点测量的三维配准具有客观、精准、高效、可信的特点,可广泛用于颌骨缺损修复重建、正颌外科、颌骨肿瘤治疗等不同时期CT影像研究。

无线传感器网络中四面体三维质心定位算法

在研究普通三维质心定位算法和APIT-3D定位算法的基础上,提出了一种新无线传感器网络定位算法,即四面体三维质心定位算法。为降低计算复杂度,该算法用三维质心迭代算法代替了APIT-3D定位算法中的网格扫描算法,并在节点分布不均匀和低连通度的情况下,使用RSSI均值加权质心定位算法以提高节点覆盖率。仿真实验表明:该算法在无线传感器网络连通度低或节点分布不均匀时能获得较好的定位精度和定位覆盖率,并且与APIT-3D定位算法相比有效降低了计算复杂度。

基于视角不变的三维手势轨迹识别

提出了一种新颖的基于视角不变的三维手势轨迹识别方法,手势分割采用Kinect传感器获取图像深度信息,通过先定位起始点再定位结束点的方法定位手心点,使手势轨迹点定位有自动无延时的特性。采用改进的质心距离函数表示视角不变的三维轨迹特征,隐马尔可夫模型用于训练和识别有效的轨迹。实验结果表明,该方法具有光照及复杂背景鲁棒性,数字0～9的平均识别率可达97.7%。

基于四面体质心迭代的三维APIT定位算法研究

针对三维无线传感器网络中APIT定位算法覆盖效率低的问题,提出一种基于四面体质心迭代的APIT定位算法TCI-APIT(Tetrahedron-Centroid-Iteration Based APIT)。该算法对包含未知节点的四面体进行质心迭代求解,减少了网格扫描法的计算量。同时该算法将已经定位的未知节点晋升为锚节点,对网络中的稀疏节点进行重新定位。仿真结果表明:改进后的算法相比于原有APIT定位算法,实现了稀疏节点定位,覆盖率增大12%左右。

双目立体视觉技术在潜孔钻机钻孔定位中的应用

为了提高潜孔钻机定位的精度,提出采用双目立体视觉技术获得潜孔钻机定位过程中孔位标识的三维位置信息,用于指导潜孔钻机进行自动钻孔定位.首先利用双目摄像机获取含有孔位标识的图像对,然后采用隶属度函数为梯形函数的模糊阈值分割方法对孔位标识进行识别分割,利用图像的不变矩原理求取孔位标识的质心,并通过三角测量原理求取孔位的空间位置信息.最后,在潜孔钻机试验台上进行了基于双目立体视觉系统的自动定位试验.结果表明,所采用以灰度直方图为基础的模糊阈值分割能够实现对孔位标识有效信息的提取,且定位误差小于25 mm.

融合多跳机制的三维加权APIT定位算法

针对三维近似三角形内点测试定位算法(3D-APIT)中存在的边缘效应、四面体内点测试带来的误判问题,引入多跳机制,提出融合多跳机制的三维加权APIT(Approximate Point-In-triangulation Test)定位算法(3D-MHWC-APIT)。以未知节点一跳范围内的锚节点为圆心、通信半径为半径做锚球,并将锚球分别向XOY、YOZ、XOZ平面投影,通过投影区域的质心坐标算术平均定位未知节点。在求投影区域的质心坐标时,考虑不同信号强度的邻近锚节点对其定位的贡献程度不同,赋予一定权值,以消除两种误判。仿真实验结果表明,锚节点数不小于4情况,3D-MHWC-APIT算法定位误差低于3D-APIT算法。

几何质心的定义和计算

针对传统的物理质心在形状弯曲的情况下有可能落在物体外部的问题,提出基于惯性矩的几何质心定义及计算方法.根据惯性矩把传统的质心定义拓展到三维流形上,首先基于热传导方程计算物体内部距离得到物体关于某点的惯性矩;然后采用梯度下降法寻找惯性矩的极小值得到几何质心.该几何质心一定落于物体的内部,并且当输入模型为凸时退化为物理质心.实验结果表明,该方法对噪声和姿势变化不敏感,可用于形状分析等目的..

三维无线传感器网络节点的序列重心定位算法

节点自定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。三维序列重心算法利用锚节点两两之间的垂直平分面将定位空间分为边、面和体三类区域,缩小了未知节点可能存在的范围,并在所在范围内再次求出离未知节点最近三点组成的三角形的重心作为未知点位置的估计。该算法改善了二维序列算法误差较大的问题,且不需要增加硬件设施来实现特殊的功能。仿真结果表明,该算法可以达到较高的定位精度,能够满足三维空间中未知节点定位的应用需要。

基于距离选通激光成像系统的三维图像重构

传统三维重构方法通过阵列图像重构三维图像,未分析目标同成像系统间的动态变化性,且没有对二者间的距离信息进行补偿,导致重构效果和效率差,为此提出基于距离选通激光成像系统的三维图像重构方法。首先通过距离选通三维成像原理获取各帧图像相对间距,使用二值化算法求解目标图像距离值,并采用质心算法弥补选通门宽较高或激光脉冲较大时距离信息不精确的缺点,获取精确距离信息;然后使用运动补偿对距离信息实施运算,运算距离信息实现三维图像重构,最后实验结果表明,本文方法完成静态目标三维图像重构时的结果与实际距离值一致,平均差异约为0.045m;动态目标三维重构的平均差错率为10.32%、平均重构时间为1.31s,表明该方法进行三维图像重构耗时短,效果好。

基于锚球交域投影质心的WSNs三维定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)在三维空间的应用场景中,基于质心算法提出了一种基于锚球交汇区域投影质心的WSNs三维定位算法。该算法通过求得锚球空间交汇区域在XOY平面和YOZ平面的投影的质心,从而确定未知节点可能的空间坐标。算法将三维空间位置求解问题通过投影的方法转换成二维平面位置问题求解降低了算法的计算量,锚球在平面上的投影为与锚球同心同半径的圆。因此,通过计算投影区域质心可以得到高精度的未知节点的空间坐标。理论分析与仿真实验结果均表明:该算法具有计算量小、定位精度高、稳定性好等特性。

自主式水下航行器三维路径跟踪的神经网络H_∞鲁棒自适应控制方法

本文研究了存在模型不确定以及外界未知扰动情况下的自主式水下航行器(AUV)的三维路径跟踪控制问题.针对此问题,首先利用时标分离原理及正交投影Serret-Frenet坐标系建立了描述AUV质心运动及姿态运动的的仿射非线性数学模型.其次,在控制器设计中运用神经网络H∞鲁棒自适应算法克服了模型的不确定性及扰动,同时在控制器设计中利用了主导输入的思想,降低了闭环系统的复杂度,减少了实时计算工作量,便于工程应用.基于Lyapunov理论的分析保证了系统的稳定性.仿真结果表明,路径跟踪控制律可以保证AUV沿期望路径运动,并且具有良好的动态性能.

一种用于无线传感器网络三维定位的迭代估计方法

现有无线传感器网络三维定位算法大部分借鉴并基于相对成熟并且算法性能较好的二维定位算法原理,将其扩展至三维空间以实现节点定位,相比二维定位算法具有更好的定位精度。基于质心迭代估计的无线传感器网络二维定位算法通过对连通锚节点所围成平面的质心进行迭代计算,缩小了未知节点所在二维平面的范围,提高了节点的定位精度。基于此二维定位方法的原理,提出了一种用于无线传感器网络三维定位的迭代估计方法。首先,该算法计算当前连通锚节点所张成三维空间的质心坐标及其与未知节点间的接收信号强度;其次,以该质心节点为虚拟锚节点替代距离未知节点最远的连通锚节点,为未知节点自身的定位提供帮助。由于节点定位精度随着未知节点所处三维空间范围的缩小而不断提高,因此通过多次迭代后可以获得理想的定位精度。在3.50GHz电脑平台上模拟实际无线传感器网络环境,利用交互式数据语言对所提算法进行仿真,以验证算法的性能。仿真结果表明,所提算法与基于质心迭代估计的无线传感器网络二维定位算法相比,其定位精度可提高3%~6%;与三维质心定位算法相比,其定位精度可提高5%~23%。同时,所提算法具有较好的抗RSSI测量误差的能力,并通过多次迭代定位使得节点定位覆盖率可以达到99%以上,是一种适用于无线传感器网络三维定位的有效方法。

传感器网络节点表面部署优化算法

节点部署是传感器网络中的一个基本问题,其直接关系到整个网络的性能。但现有的传感器网络节点部署研究大多针对平面以及3D空间的场景,对于3D表面场景部署的研究较少,为此针对该场景研究传感器网络节点部署优化算法。首先通过数学微分几何方法对3D表面构建数学模型,然后通过质心Voronoi剖分对3D表面进行分区,提出一种误差函数来评价部署方法的优劣程度,最后通过仿真比较了该方法与其他表面部署方法的性能优劣,结果表明,所提方法优于对比算法。

热流道系统BOM自动生成技术研究

针对热流道企业在导出BOM表和生成工程图时效率低下、手工操作容易出错、三维去参实体在工程图中无法标注球标的问题,提出了BOM自动生成系统。以三维去参实体作为研究对象,结合热流道生产实际,给出了BOM自动生成系统的总体结构图,详细介绍了基于组件的实体属性修改、基于订单更改的BOM生成和去参实体创建工程图三个关键技术。创新性地提出了质心映射的方法,解决了三维去参实体球标无法标注的问题,弥补了当前三维建模软件的不足。最后,借助UG二次开发工具UG/Open API,开发了基于UG平台的BOM自动生成系统,并运用在某热流道企业的生产实际中,验证了该系统的可行性和实用性。

一种新型三维传感器网络质心定位算法

现有的二维质心算法不能有效应用于三维无线传感器网络,针对这一问题,提出了基于虚拟节点的三维质心定位算法(Virtual centroid-3D).该算法将二维质心算法和三维网络模型相结合,在此基础上求出包含未知节点的四面体并引入虚拟节点的概念.运用这一方法,在设置相同的锚节点前提下,可以提供更多的已知节点,从而提高节点的定位精度.仿真结果表明该算法可显著减小定位误差,并能够高效地适应节点分布不均的三维网络环境.

震后基于无人机快速三维定位被困人员模型研究

针对震后被倒塌建筑物或滑坡埋压的被困人员进行快速定位问题,在阅读大量相关文献的基础上,以无人机遥感、地理信息空间和三维质心定位技术为基础,采用无线信号RSSI测距模型,配合影像范围内基准影像数据辅助定位,构建震后基于无人机快速三维定位被困人员模型。以红河县城区作为研究区,对城区内特定人员进行三维定位,结果表明该模型定位精度高,对震后废墟被困人员营救具有重要意义。

基于3维点云深度信息和质心距相结合的机器人抓取控制方法

针对机器人抓取不规则形状物体时,抓取位置难判别问题,提出一种基于物体边界3维点云法向量夹角和质心距相结合的机器人抓取控制方法,该方法建立基于双目标的综合抓取评价方法,避免单一目标抓取评价方法对抓取因素判断不足的问题。首先对Kinect传感器拾取的场景点云进行分割、去噪、降采样等处理,得到目标物边界点云;然后,将边界点云法向量和抓取两点所在直线的夹角、抓取点对所在直线与目标物质心的距离2种评价方法相结合进行综合评价,提出一种抓取质量综合评价函数以获取最优值,进而选取最优抓取位置对物体实施抓取。最后,对抓取综合评价方法进行仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性。