基于Delaunay三角剖分与二次规划的无人赛车路径规划

为了使无人驾驶方程式赛车的性能得到充分发挥且获得较快的圈速,文章采用Delaunay三角剖分法和二次规划求解方法进行路径规划。对感知系统获得的点云数据进行处理,将其三角剖分并剔除外部三角形,选取三角形内部中点进行插值生成道路中线;将道路中线引入路径优化模型,选取最小曲率路径和最短距离路径2个优化方向进行对比,将优化问题转化为二次规划问题求解。通过仿真实验对2类优化进行速度规划分析,结果表明最小曲率路径条件下能够获得更快的圈速。在试验赛车上使用最小曲率路径优化算法进行验证,证明该算法能够有效合理地规划出平滑适合赛道的路径,满足赛车比赛要求。

三维网格模型的局部三角剖分算法

为了提高三维网格模型的渲染显示效率和提高网格质量以满足有限元分析,提出了一种新的三维网格模型的局部三角剖分方法。本方法的三角剖分基于Bowyer-Watson插点算法实现。通过在新插入点的邻域内搜索三角形来提高三角剖分的效率,通过对网格的几何形状和连通性进行局部修改来提高网格质量。通过尺寸场来约束控制三角剖分区域,使得生成的网格质量和算法性能有较好的综合表现。

Delaunay三角剖分的汽车螺旋锥齿轮磨损检测

由于汽车后桥螺旋锥存在耦合竖向振动,导致齿轮磨损难以精准检测,因此提出Delaunay三角剖分的汽车螺旋锥齿轮磨损检测方法。通过扫描式方法测量齿轮表面的离散数据,对相邻扫描线进行Delaunay三角剖分,完成齿面非特征离散数据分块,实现对齿轮表面区域的全面描述。根据数据分块结果,采用基于Hermite插值的LMD算法,遍历计算三角网格的PF分量幅值,完成齿轮磨损故障的检测。实验结果表明,所提出方法的磨损深度与磨损率检测结果与实测结果基本一致,并且能够对齿轮磨损区域面积进行有效检测,检测精度最高达到98.7%。因此,说明所提出方法能够对齿轮磨损进行有效的检测。

任意多边形的Delaunay三角剖分

任意多边形的三角剖分是计算机图形学领域中的一个基本算法，其用途非常广泛．本文利用著名的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分的优化性质，提出了一种简洁、通用的任意多边形Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分算法，并给出了该算法在有限元网格自动生成过程中的应用．

基于格网划分的海量数据Delaunay三角剖分

提出基于格网划分、面向海量数据的Delaunay三角剖分方法,它首先把数据集划分为若干格网块,按照格网划分的逆序对每个格网块采用基于自适应格网划分的分割 合并算法进行Delaunay三角剖分,把格网块Delaunay三角网中不受边界影响的三角形进行存储并释放内存,然后顺序合并相邻格网块Delaunay三角网,形成全局或类全局Delaunay三角网。该方法对计算机硬件配置要求较低,适合于并行处理,可以实现面向海量数据的Delaunay三角剖分。

基于凹凸顶点判定的简单多边形Delaunay三角剖分

提出一种基于凹凸顶点判定的简单多边形Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分算法．该算法首先求出简单多边形的凹凸顶点，然后，逐次割去一个权值最大的三角形构造三角形网格，修改多边形顶点链表，并重新计算受影响的顶点的凹凸性．重复这个过程，直到边界顶点链表空为止．

基于图的任意域内点集的Delaunay三角剖分算法

本文提出了一种基于图的二维任意域内点集的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分算法．该算法首先求出任意域内点集的约束最小生成树，然后逐次加入一边构造三角形网格，最后通过局部优化变换，得到二维任意域内点集的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分．

二维约束点集Delaunay三角剖分算法研究

在已有算法基础上,提出了任意二维约束点集Delaunay三角剖分的新算法,算法仅在局部产生少量新点,并在局部对三角剖分进行修改,便可保证整体三角剖分符合Delaunay性质.

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中 ,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用 .采用Delaunay剖分这一性质 ,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中 .利用全天球星图的剖分不变性 ,采用有界曲面剖分的边界递归法 ,生成有序且容量小的完备导航星库 ;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分 ,将其结果进行快速匹配识别 .仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比 ,此算法具有高的识别率 ,良好的实时性和鲁棒性 ,且所需导航星库的容量小 。

一种适合VRML应用的平面三角剖分快速算法

产品数据向 Web使能数据的格式转换是实现异地、异构环境下产品信息共享的一条有效途径 .VRML作为三维场景的描述语言得到了广泛应用 ,成为产品数据 Web使能的载体 .为了满足 VRML应用的需要 ,提出了一种改进的从平面多连通域到单连通域的快速切分归并方法 ,介绍了一种任意平面连通域的三角剖分算法 ,并对生成的三角面片进行合并 .整个算法具有速度快。

基于GIS的高质量约束Delaunay三角网格剖分

在分析现有非结构化网格剖分算法的基础上,提出了一种GIS支持下的改进分治算法实现约束Delaunay三角网格剖分。该方法利用了GIS的空间拓扑关系对算法输入数据进行预处理,基于三角形的统一数据结构实现了网格细化,对输出剖分网格进行准确的拓扑和约束条件的检查,并基于推进阵面算法思想,结合空间邻近拓扑关系实现了三角剖分节点和网格的重新编号,方便了实际问题中开边界条件的赋值,提高了计算效率。实例应用表明,该方法大大简化了数值模型非结构化网格剖分的前处理过程,集成了几种综合算法的优点,在保证原分治算法时间复杂度的基础上,提高了约束条件下Delaunay三角网格生成的质量。

三维含拓扑地质剖面三角剖分可视化研究

三维剖面是地质对象表达和地质问题分析中最基本和最常用的数据。该文分析三维复杂地质折剖面可视化存在的问题,并提出展开剖分算法。该方法保证了各点之间的水平距离与剖面拓扑关系不变,能够对由"多边形-弧段-结点"矢量结构构成的三维折剖面进行有效剖分。在此基础上实现了三维剖面的可视化,尤其合理解决了纹理映射中的纹理变形与重复接缝等问题。

三维折剖面的Delaunay三角剖分算法

三维折剖面Delaunay三角剖分在三维地质建模和其他领域具有广泛应用。目前常用的方法是将其投影到二维平面三角剖分。该方法有三点不足:(1)违反Delaunay三角剖分优化准则;(2)悬三角形问题;(3)投影多值问题。通过研究分析三维折剖面的数据组织以及几何特点,提出了折剖面"展开"剖分方法,即将三维折剖面的三角剖分转化为二维平剖面的剖分。该方法具有点之间的水平距离以及原剖面数据拓扑关系不变的优点,很好地解决了折剖面投影三角剖分的不足。

实现约束Delaunay三角剖分的健壮算法

相对于标准的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分，本文给出了复杂区域三角剖分所应满足的两个约束条件及相应的基于轨迹生成和边界裁剪的剖分算法，并证明了该算法符合约束回准则．文中详细分析了退化及数值计算误差对剖分结果的影响，着重在提高算法健壮性方面，对该算法做了进一步完善，使它能够完全满足散乱数据场网格剖分的要求．

基于Delaunay三角剖分生成Voronoi图算法

针对Delaunay三角网生长算法和间接生成Voronoi图算法构网效率不高的问题,提出了一种Delaunay三角网生长法间接生成Voronoi图的改进算法。该算法以点集凸壳上一边快速生成种子三角形,定义了半封闭边界点的概念,在三角形扩展过程中动态删除封闭点及半封闭边界点,加快Delaunay三角网生成速度。然后又定义了有序目标三角形的概念,该算法能迅速查找点的有序目标三角形,生成无射线的Voronoi图;考虑凸壳上点的特性,借助三个无穷点生成带射线的Voronoi图。通过实验结果分析表明,改进的算法执行效率有了很大提高。

基于Delaunay三角剖分的Ad Hoc网络路由算法

Delaunay三角剖分已广泛地应用于计算流体力学、统计学、气象学、固体物理学、计算几何学等多个领域.随着无线AdHoc网络的发展,一些研究者提出了可以保证网络任意节点对之间分组顺利传输的几何路由协议,而这些协议的网络基础拓扑同样可以用Delaunay三角剖分的思想来实现.提出了一种新型的用于发现移动节点间通信路径的在线路由算法GLNFR(greedyandlocalneighborfacerouting).利用局部构造法,构造出局部化的Delaunay三角剖分作为网络的基础拓扑.在该网络拓扑中进行的GLNFR路由算法可以保证节点间分组的顺利传输,对网络变化具有更好的可扩展性和适应性.在NS(networksimulator)模拟器上仿真了该路由算法.结果表明,在分组成功传输率和路由分组开销性能方面,这一在线路由协议要优于先前提出的一些几何路由协议.

用Visual C语言实现的Delaunay三角剖分算法

描述了一种区域生长的平面Ｄｅｌａｕｎａｙ三角剖分方法，该算法首先生成一个满足条件的三角形，然后 循环扩展每一个已生成的三角形直至剖分完所有的点。由于使用了 Ｖｉｓｕａｌ Ｃ语言ＭＦＣ类进行链表的管理， 使得编程容易，整个程序简单实用。最后，给出了本算法在实际中的应用。

基于带约束三角剖分的三维巷道建模方法

提出了具有可行性的巷道模型实现方法,将巷道模型抽象为顶盘面、底盘面和侧面3部分。在获取巷道顶盘(或底盘)边界测量数据的条件下,提出了采用约束三角剖分的方法生成巷道模型的上下底盘面,利用两段成面法生成巷道模型的侧面,最后将这些面组合成巷道模型。该方法可以一次性地生成某一开采层面的全部巷道模型,并已成功地运用到以GeoView为平台的"数字紫金"项目中,取得了良好的效果。

基于数字图像三角形剖分的信息伪装算法

提出按像素的灰度值作图像区域非均匀剖分的思想,并利用这种思想实现了一种信息伪装算法.视像素的灰度值为拟合数据,用最小二乘法作数据拟合,得到数字图像的自适应非均匀剖分算法,并以图像的非均匀三角剖分为例给出了详细剖分过程.将保密图像的三角剖分信息用四进制数记录,并对公开的数字图像作相同的剖分,将剖分信息及保密图像的灰度信息隐藏于公开的图像中,利用三角形剖分下图像的重构,即得到一种图像信息伪装新算法,其突出优点在于极大地降低了编码和解码的时间.通过不同类型图例的实验,表明带隐藏数据的伪装图像不易被察觉带有隐藏信息,并且重构图像的质量较好,是一种可行的信息伪装新算法.

Delaunay三角网剖分的约束边嵌入改进算法

重点研究约束边强行嵌入D-三角网的问题。约束边嵌入是解决D-三角网转变为CD-三角网的一种非常有效的方法,而CD-三角网才能真实地虚拟地形地貌。针对基于凸凹判定的对角线交换算法存在的缺陷,提出"分裂约束边"的思想完善算法的健壮性,并引入快速点定位算法以提高算法的执行效率。