基于4阶Bézier曲线的路径平滑方法研究

路径平滑技术旨在采用以曲代直的方法解决路径规划中存在的尖角问题,实现路径的平滑化,以满足外形设计和运动规划等工程应用需求。文中在深入探讨了Bézier曲线在路径平滑领域的应用优势及其在路径拟合中产生的较大偏差后,提出了一种基于内外比例因子的4阶Bézier曲线路径平滑新方法。通过严谨的理论分析,证明了该方法能够有效控制平滑误差,在不考虑路径节点坐标的情况下,误差上限为4.25,从而实现对原始路径的高精度平滑近似。在无人机路径平滑的仿真实验中,该方法耗时0.0061 s,证明了其在平滑处理速度方面的优越性。综合理论分析与实验结果,该方法不仅在平滑效果上表现出色,而且在处理速度上也具有明显优势。同时由于仅涉及内外比例因子两个自由参数,因此,操作简单,易于实现,具有较强的适用性和灵活性。

有理Bézier曲线的降阶

从最优化思想出发,把有理Bzier曲线的降阶问题转化为求解优化问题,这样使得权因子和控制顶点能被分开考虑,从而保证了权因子的非负性.同时,结合智能计算中的仿生学方法和程序设计方法,给出有理Bzier曲线降阶的一种新方法.该方法首先计算简单,应用适应值函数和简单的循环执行复制、交叉、变异、选择求出最优值或次优值,其次实现了有理Bzier曲线的保端点插值的多次降阶,降阶后的有理Bzier曲线直接以显式给出.

L_∞范数下使用基本曲线和修正曲线的带约束Bézier曲线降阶

为避免直接求解基于L∞距离的带约束逼近的非线性最优解引起的复杂性,提出了一种把降阶逼近曲线分解为基本曲线和修正曲线的降阶方法.基本曲线利用约束Legendre多项式可得到显式解,且保证降阶后曲线满足要求的边界插值条件;修正曲线的控制顶点由降阶逼近曲线和原曲线的差定义,能够在L∞范数意义下极小化降阶逼近曲线与原曲线的误差.文中方法以简单稳定的方式实现保端点插值的一次降多阶,并达到L∞范数意义下对原曲线的近似最佳逼近.最后通过实例说明了文中方法的有效性.

三次Bézier曲线的自适应降阶

提出了一种基于选择分割点的三次B啨ｚｉｅｒ曲线的自适应降阶方法 ,并讨论了降阶后的误差计算方法 该方法的特色为依照拐点、曲率极大点的优先次序选择分割点 实验结果表明 ,该方法除了具有传统方法的端点插值和GC1连续的特点外 。

Bézier曲线降阶的迭代算法

为提高Bézier曲线降阶的稳定性,提出以基于L2范数的逼近误差为指导的一种迭代算法.该算法从一条初始Bézier曲线开始逐渐地对其控制顶点进行偏移,得到具有误差最小的逼近曲线;同时,应用线性搜索方法来优化控制顶点的偏移,使得在每次迭代后逼近误差可以达到局部最小.实例结果表明了该算法的快速收敛性.

带G^1连续约束的Bézier曲线显式最佳降多阶

为了克服已有Bézier曲线降阶算法在保G1连续约束条件下仅给出数值解的缺陷,提出一种Bézier曲线在端点处保G1连续的最佳显式降阶算法.在求解以逼近误差为目标函数的最小化问题过程中,首先给出了Bernstein多项式在两端点保高阶几何连续条件下降阶的最佳显式解;其次给出了Bézier曲线在两端点处保G1连续条件下降阶的最佳显式解;最后给出了降阶曲线的控制顶点和逼近误差的2个显式矩阵表示.数值实例结果表明,文中算法比其他算法的精度高、效率高.

基于遗传算法的Bzier曲线降阶

应用Bｚｉｅｒ曲线的几何性质和Ｂｚｉｅｒ曲线的升阶公式,基于遗传算法,给出了Bｚｉｅｒ曲线的降阶的新算法。与已有算法相比，该算法计算简单、精度高、几何直观性强。

Bézier曲线降阶的矩阵方法

本文根据升阶的逆过程并结合矩阵代数知识,给出了Bézier曲线降阶的矩阵向量表达式,并且通过分析得到降阶矩阵实际上是升阶矩阵的广义逆矩阵,同时给出了降阶曲线的误差分析。在某些情形下,我们得到降阶曲线更好的误差估计。

在端点处保持非对称阶参数连续性的Bézier曲线降阶

提出了一种基于受限Jacobi多项式(Constrained Jacobi Polynomial)的Bézier曲线降阶算法,使用该算法获得的降阶曲线具有与原曲线在端点处保持Cr,s参数连续性(r表示在起点位置具有r阶参数连续性,s表示在终点具有s阶参数连续性),它是对2003年由Ahn提出的在端点处保持Ck,k参数连续性的Bézier曲线降阶算法在一般情况下的推广。通过分析在L∞范数误差下误差函数曲线取极值的情况,得出了利用受限Jacobi多项式实现在端点处保持非对称参数连续性的有关性质并给出了试验数据,另外,还讨论了当误差值大于系统给定容差时的细分曲线的计算公式。

Bézier曲线的单侧降阶逼近

为解决曲线局部包络问题,提出Bézier曲线的n-1单侧降阶逼近的方法.这种方法的主要步骤是先根据已知Bézier曲线的具体特点利用切比雪夫多项式构造出它的最佳阶一致逼近曲线.然后根据其顶点偏移向量得到误差曲线,再使用Legendre最佳平方逼近多项式方法构造出所要求的n-1次最佳逼近多项式曲线.这种方法可以给出处于原曲线的一侧或在一定范围内处于原曲线的一侧的曲线以满足某些曲线设计的要求.

端点处保持C^(r,s)连续的Bézier曲线一次降多阶算法

提出了一种基于Legendre直交多项式,在端点保持非对称连续性、一次降多阶的Bézier曲线降阶算法。降阶后的控制顶点矢量可以表示为降阶转换矩阵与原曲线控制顶点乘积的形式。给出了这个降阶转换矩阵的推导和计算过程。

权因子优化的有理Bézier曲线显式约束降多阶

为了保持有理Bézier曲线权因子的正性,提出一种有理Bézier曲线带端点约束条件的一次降多阶算法.通过给出有理Bézier曲线的降阶误差估计,揭示了原曲线权因子和降阶误差之间的关系;利用Mbius变换对权因子优化,通过缩小原曲线权因子之间的比值来缩小降阶误差;利用已有的Bézier曲线降阶算法和有理Bézier曲线的齐次形式,分别求得降阶曲线的控制顶点和权因子.通过数值实例将该算法与已有算法比较,结果表明:该算法具有保端点高阶插值、一次降多阶、显式表示、保权因子正性、逼近误差小等优点.

有理Bézier曲线降阶综述

有理Bézier曲线的降阶是样条曲线和曲面造型中的关键技术之一,为了实现不同CAD系统之间的数据交换,都要用到这一技术,因此它已经成为该领域的热点问题.本文结合作者在该领域的研究成果,综述了近年来国内外专家学者关于有理Bezier曲线的降阶逼近研究的方法、理论成果及实际应用情况,对各种不同的方法进行了分析比较.

基于微粒群算法的有理Bzier曲线降阶

从最优化思想出发,把有理Bzier曲线的降阶问题转化为求解优化问题,并基于微粒群算法,给出有理Bzier曲线降阶的一种新方法。该方法可以实现多次降阶,且降阶后的有理Bzier曲线直接以显式给出。最后结合实例,与使用遗传算法进行有理Bzier曲线降阶的结果进行对比,实验结果表明了微粒群算法的有效性。

Bézier曲线可降阶条件及其降阶逼近

用一组递推式来判别一条n + 1次B啨ｚｉｅｒ曲线的可降阶条件 ,并在可降阶条件成立时构造出相应的低阶曲线 .另外 ,利用顶点位置的调整 ,给出一条降阶曲线逼近原曲线的方法 ,同时考虑了它们的误差 .

C-Bézier曲线降阶逼近

给出了基于L2范数下用m次(m≤n)C-Bzier曲线最小平方逼近n+1次C-Bzier曲线的方法,同时也考虑了C0和C1约束条件下的最小平方降阶逼近.通过解线性方程组可得到新的降阶逼近曲线的控制顶点,降阶逼近曲线的误差也可计算.

带形状参数Bézier曲线最小平方降阶逼近

给出了基于L2范数下用m次(m≤m)带形状参数Bézier曲线最小平方逼近n+1次带形状参数Bézier曲线的方法,同时也考虑了C0和C1约束条件下的最小平方降阶逼近.通过解线性方程组可得到新的降阶逼近曲线的控制顶点,降阶逼近曲线的误差也可计算.

基于分块矩阵求导的Bézier曲线降阶方法

Bézier曲线的降阶逼近有着实际应用价值,但是逼近程度会受端点约束条件的影响。提出了基于分块矩阵求导的降阶逼近方法。该方法能产生降多阶,且满足端点约束条件的显式表达式。最后将中点分割法与分块矩阵求导的降阶方法结合并应用到数值实验中,验证了该算法的优越性。

基于遗传算法的Bézier曲线降多阶逼近

为了减少曲线表示的存储量,实现高低阶曲线数据传递的有效性,应用Bézier曲线的基本性质,基于遗传算法,提出了Bézier曲线降阶算法,实现了Bézier曲线的一次降多阶,降阶后的曲线直接以显式给出,操作简单,直观性强。

带形状参数Bézier曲线的G^1连续降阶方法的研究

基于L2范数下的n次带形状参数Bézier曲线,给出了一种在G1连续条件下的一次降多阶逼近方法.求出待降阶曲线和降阶逼近曲线在L2范数下的误差函数,利用共轭梯度迭代法使其最小化,得到新的降阶逼近曲线的控制顶点.并且利用数值实例,与其它降阶方法相比较,说明本文方法更有效.