A MAXIMUM PRINCIPLE FOR DISTRIBUTED PARAMETER SYSTEMS WITH MIXED PHASE-CONTROL CONSTRAINTS ANDENDPOINT CONSTRAINTS

This paper considered the optimal control problem for distributed parameter systems with mixed phase-control constraints and end-point constraints. Pontryagin's maximum principle for optimal control are derived via Duboviskij-Milujin theorem.

面向曲率及边界距离约束的弯曲管道内路径规划

弯曲管道结构是工业探测或医用诊察中常见的一种场景,传统机器人的路径规划大多基于管道中心线的提取,而忽略了在狭窄空间中作业的真实参数约束,易使得作业工具末端受到弯折或挤压,影响作业效率,增加作业风险.针对以上问题,提出了一种面向真实曲率和边界距离参数约束的路径规划方法,在可视化的三维模型中生成管道的中心稠密点集,针对该点集提出两步走的空间特征点识别策略.在选定作业路径的初始点、终止点后,依据邻近点间的曲率均值、极值及差分关系识别曲率极值点、分段点,通过对粗扫描特征点的遍历进一步识别出拐点和宽域节点以及过密点.将识别出的特征点作为型值点,反算得到NURBS曲线及对应插值点的曲率值,通过模型切片搜索得到曲线插值点的边界距离不合格点集.将极值点添加至特征点集中,再通过搜索得到的曲率不合格点集,将极值点进行拟合圆调整至后更新特征点集、在完成自适应轮次的特征点迭代后,检测并标记为空或连续不变的全区间参数不合格点区间集.实验结果证明:弯曲圆柱仿真模型和CT重建肾腔模型的规划路径经由迭代分别满足曲率10 mm^(-1)、8 mm^(-1)的约束.同时最短距离的全区间检测及标记结果也表明本文方法可以在满足曲率要求的前提下尽可能不碰撞管道内壁,验证了本文方法的有效性和可行性.

隧道轮廓激光雷达点云线特征共面约束标定方法

地铁隧道断面轮廓参数测量过程中,需要对高速激光雷达点云进行高精度系统标定。特别是大场景隧道环境,对标定模板要求高,标定过程复杂,检测精度影响大。针对此问题,本论文提出了一种新颖的适用于地铁隧道轮廓点云的标定方法,并基于双激光雷达测量系统,进行了算法研究。本方法设计了专用的手推行便携式标定系统,利用由点云数据提取的标定板线特征,建立目标函数,通过混合了遗传算法和Levenberg-Marquardt算法的非线性优化方法,寻找全局最优解从而实现对激光雷达的标定。实验结果表明:本方法对于两侧钢轨顶轨的标定误差在±1.5 mm以内;静态测量精度X误差在±1 mm内、Y误差在±4 mm内;当采集系统以5 km/h的速度进行数据采集时,动态测量精度X误差在±4 mm内、Y误差在±6 mm内。本方法能够实现激光雷达的高精度标定,算法鲁棒性强,具有易操作、环境适应性强的特点。

基于几何约束的倾斜影像特征匹配方法

针对倾斜影像视角变换较大、重复纹理导致匹配数量少、匹配精度不高的问题,提出一种适用于倾斜影像的特征点、线分级匹配方法.首先,用直线提取(检测)算法(LSD)获取影像直线特征,并将直线特征以一定约束进行直线组对,构建直线对区域与改进的SIFT(scale-invariant feature transform)特征描述符进行匹配,使用RANSAC算法剔除误匹配,获得初始匹配结果后再进行核线约束;然后,利用已获得直线对区域进行影像局部纠正,在纠正后的局部影像上采用SIFT匹配并反算回原始影像,利用得到的同名点全局纠正倾斜影像,并进行特征点匹配与采用基于方格的运动统计算法(GMS)剔除误匹配,仍将匹配结果反算回原始影像上;最后,将仿射尺度不变特征变化结果与点拓展匹配结果进行合并,得到最终匹配结果.试验结果表明:本文方法匹配正确率与经典的仿射不变匹算法(ASIFT)的正确率相差不大,但匹配数量却是ASIFT算法的1倍~3倍.

基于点云强度和地面约束的大范围激光SLAM

在无人车领域,点云强度和地面约束对大范围环境下的建图和定位起着非常重要的作用。然而,现有的激光SLAM算法在构建地图时只考虑几何特征,而忽视点云强度信息和地面约束,导致建图细节模糊、在Z轴方向上易存在漂移,从而降低了SLAM系统的精度。为此,本文提出了一种基于点云强度和地面约束的激光SLAM优化算法。基于地面测量模型,提出构建局部条件性地面约束,不仅提高地面点提取的准确性,而且减少Z轴方向的漂移;引入点云强度信息来改善非地面点聚类的可靠性,进一步提高建图精度和定位稳定性。提出基于局部平滑度的特征提取方法,通过引入强度因子并对强度特征进行排序,优先选择具有一致强度信息的特征,增强特征提取的鲁棒性。引入球形强度图来构建强度残差,与几何残差共同优化估计位姿,有效解决里程计中地图细节处的模糊问题;基于特征投影的匹配距离以及强度差异被用来去除动态点云的干扰,进一步提高SLAM系统的鲁棒性。在公开数据集KITTI和真实场景下的实验表明,引入地面约束和点云强度信息后,本文提出的算法具有更高的建图和定位精度,相对优于传统LIO-SAM的LVI-SAM算法,本文算法的精度提升了54.5%,为无人车在大范围环境中的SLAM任务提供了可靠解决方案。

THE CHARACTERIZATION OF EFFICIENCY AND SADDLE POINT CRITERIA FOR MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION PROBLEM WITH VANISHING CONSTRAINTS

In this article, we focus to study about modified objective function approach for multiobjective optimization problem with vanishing constraints. An equivalent η-approximated multiobjective optimization problem is constructed by a modification of the objective function in the original considered optimization problem. Furthermore, we discuss saddle point criteria for the aforesaid problem. Moreover, we present some examples to verify the established results.

融合角点检测的点云配准研究

为提高点云配准效率,提出一种基于点云曲率信息的Harris角点提取算法,通过引入曲率约束,对传统Harris角点提取做出改进;计算每个点的曲率值并与整幅点云的平均曲率作比较,保留曲率值大于平均曲率的点云,实现对配准价值较低的点的剔除,为后续点云配准减少计算量;构建所提取角点之间的特征匹配,结合采样一致性(sample consensus initial alignment, SAC-IA)粗配准和正态分布变换(normal distributions transform, NDT)精配准,寻找最优的变换矩阵,实现源点云和目标点云的重合。通过比较不同算法在公开数据集上进行实验验证,结果表明该方法对复杂点云、多拐点点云都有较好的表现,对初始位置相差较大的点云也有良好的适用性。

基于组合基元法的非理想模型装配偏差预测算法研究

基于模型定义(model-based definition,MBD)体系的装配偏差算法适用于赛博空间中理想数模的装配场景,但不适用于物理空间中非理想状态的装配场景,导致现场产生大量修配工作。针对这一问题,文章模拟真实的装配场景,基于零件的非理想状态,并将配合特征之间的拓扑关系考虑在内,对装配偏差的传递与累积过程展开研究,给出一种装配偏差预测算法。首先,针对孔轴配合与槽轴配合,将装配约束转化为定位点约束,依据最大实体原则,构造柱面点云的最小包围圆,确定接触状态,给出串行装配偏差算法,并将以上两种配合定义为两种基元,对应的装配偏差算法定义为两种独立基元算法。其次,基于平面贴合、孔轴配合与槽轴配合给出并行装配偏差算法,并将其定义为组合基元算法。最后,基于非理想模拟数据进行实例验证,达到了准确预测装配偏差的目标,为后续在赛博空间基于实测数据的装配偏差计算提供理论依据,以促进高精度装配。

一种工具坐标系标定与公共点结合的机器人与激光跟踪仪坐标转换方法

机器人标定需要实现测量坐标系与机器人坐标系的配准关联,得到两者之间的转换关系。为克服传统基于轴线矢量坐标系转换方法操作复杂、拟合精度不高等缺点,提出一种工具坐标系标定与公共点转换相结合的解算方法。首先基于距离约束标定出光学靶标球中心相对于末端法兰坐标系的位置参数,而后通过重心化配置降低测量误差对坐标转换的影响,最后基于公共点转换采用三维七参数模型求解坐标转换齐次矩阵。实验结果表明,相比于基于轴线矢量坐标系转换的传统拟合方法,该方法的点位综合MAE减小35.44%,坐标转换精度更高,且操作方法简单,适合工业现场使用。

考虑配电网灵活性的分布鲁棒优化调度

针对新能源占比不断增加导致的配电网线路过载和灵活性不足问题,提出一种考虑配电网灵活性的分布鲁棒优化调度方法。首先,考虑节点灵活性资源的功率支撑作用、网络灵活性资源智能软开关的系统潮流优化,提高配电网灵活运行能力;其次,考虑供需平衡和功率传输能力提出了灵活性裕度和线路容量裕度灵活性评价指标;然后,以灵活性裕度、线路容量裕度最优和运行成本最小为目标,构建基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化模型,通过列与约束生成算法对模型求解。最后,通过算例仿真验证了所提模型对提升配电网经济灵活运行的有效性。

时变指向约束下姿态参数空间离散化路径规划方法

为满足深空探测器在复杂动态环境约束下的姿态机动任务需求,解决时变指向约束下姿态路径规划求解困难、路径优化性能差的问题,提出了一种基于修正罗德里格斯参数(MRP)和动态路径搜索的姿态参数空间离散化路径规划方法。通过MRP空间的笛卡尔网格划分和非奇异空间构建,实现航天器姿态的参数空间离散化和指向约束表征。考虑指向约束的时变动态特性,在三维动态空间中搜索初始到目标姿态的机动路径,并引入路径节点的时间特性,在约束冲突时对路径进行实时修正,设计非奇异空间时变约束路径搜索算法,生成执行路径节点序列。进一步,对生成的路径节点进行插值拟合,基于逆动力学方法计算角速度和控制力矩,完成姿态机动轨迹规划。仿真结果验证了该方法的有效性,可为深空探测器在时变指向约束下规划出姿态机动执行路径。

非刚体运动特征提取在武术运动中的应用

受光照与环境因素的影响,非刚体运动中的图像会存在视差干扰,导致非刚体运动特征提取效果不佳,因此提出一种针对非刚体运动的特征提取方法。对非刚体运动图像进行高斯滤波处理,在高斯差分尺度空间内,采用特征描述算子提取初始特征点。根据特征点提取结果,计算非刚体运动特征提取的代价。引入引导滤波方法对非刚体运动图像进行视差效果优化处理,在最小视差约束下,根据置信度聚合与传播策略进行非刚体运动的特征精确提取。以武术运动作为实验对象,实验结果表明:所提方法的特征点提取精度较高,且视差提取误差率不超过2.0%。

指向约束下有限时间航天器姿态重定向控制

针对指向约束下的航天器姿态重定向控制问题,提出一种解析的有限时间滑模控制器.与现有渐进收敛控制算法相比,该算法具有更快的收敛速度.根据姿态机动目标和姿态指向约束建立相应的导航势函数,并在滑模面上引入势函数及其梯度信息,使得航天器机动到目标姿态的过程中可以满足姿态指向约束.为严格保证滑模面外指向约束的可行性,结合滑模函数以及人工势场函数建立了新的李雅普诺夫函数.接着,基于该李雅普诺夫函数和有限时间收敛定理,设计一种控制器以实现指向约束下有限时间航天器姿态重定向控制.数值仿真表明所提控制器可以实现姿态快速收敛并确保航天器姿态指向约束的可行性.

一种新的多能互补分布式能源系统动态约束工作点设计方法

提出了一种新的动态约束工作点设计方法,通过调节部分设备容量,并同步优化储能设备容量,强化储能设备削峰填谷的优势。以经济性最优为目标,以系统中各设备容量为优化变量,将容量配置优化模型与强制进化随机游走算法相结合,并将其应用于具体算例。结果表明:相比其他3种方案,采用动态约束工作点设计方法后年综合费用分别降低了11.3%、8.8%和4.1%,进一步提高了系统的经济性。

约束并行自适应代理模型优化算法及在弧形闸门优化设计中的应用

针对并行仿真技术下复杂大型工程结构的优化设计问题,将自适应代理模型优化和计算机并行计算技术相结合,提出一种基于约束并行自适应采样的代理模型优化算法。算法的采样方法由局部最小模型预测单加点策略和全局双目标约束多加点策略构成,通过构造约束期望提高函数和样本空间稀疏度函数对样本点进行筛选,使所获得的新样本点兼顾搜索目标函数局部最优区域和开发全局可行边界。通过对比分析测试算例与已有算法表明,该算法具有更好的优化效率、优化精度和稳定性。最后将算法运用于大型钢结构弧形闸门结构的多参数优化,分别采用3种自适应代理模型优化算法与基于静态代理模型的遗传算法进行求解,验证了所提算法的优越性。

基于特征点位置约束的三维激光移动测量位姿改正方法

准确的导航定位信息是激光移动测量系统获取高精度点云的基础,但导航定位系统在短时段失效情况下会导致观测点位置信息不准确,从而无法获得准确的点云数据。为此,提出一种基于特征点位置约束的激光移动测量位姿改正方法,利用导航定位系统失效时段前后测量得到的少量特征点位置信息,构建基于不同时刻特征点配准的位姿改正模型,将导航定位系统失效时刻的观测点位置和姿态作为待估参数进行最小二乘解算,实现位姿参数恢复和点云重构。结果表明,采用基于特征点位置约束的位姿改正方法,导航定位系统短时段失效情况下的点云坐标中误差从米级改正到了分米级,对于提升组合导航系统稳定性和点云移动测量精度有重要的参考价值。

距离空间中有限个等式约束下的Geraghty型耦合不动点问题

在距离空间中建立了一类有限个等式约束下的Geraghty型耦合不动点定理。作为推论,得到了对称等式约束下的不动点定理和公共耦合不动点定理。

不同分布下红外主动目标特征点配准方法研究

视觉测量中经常需要用到特征匹配来计算位姿信息,但尚无针对红外主动目标设计特征匹配可用的算法,为实现对不同分布红外主动目标的匹配,本文提出了一种通用的两阶段特征点匹配方法。第一阶段为粗配准,首先检测图像特征点集的凸包,获取最外围点;通过构建三角形特征集,并使用马氏距离进行相似三角形计算搜索实现快速粗配准。第二阶段为精匹配,首先通过粗匹配特征计算欧拉角避免匹配结果的180°旋转对称;针对粗配准后的可能存在的特征点缺失问题,采用极线约束精匹配策略,充分利用已匹配特征点的几何信息,有效实现对剩余点的精确匹配。理论分析与实验表明,在13个红外发光点组成的旋转对称点集及非旋转对称点集下,该方法在绝对大小0°~40°的旋转范围内能高效匹配,实验测试极限性能能够达到50°,并对实际场景下特征点的遮挡等情况具有较好的鲁棒性,实验结果验证其适应性与稳定性,具有较高的实用价值。

b-距离空间中有限个等式约束下的耦合不动点问题

本文研究了b-距离空间中有限个等式约束下的耦合不动点问题.利用数学归纳法,获得了b-距离空间中一类有限个等式约束下的非线性压缩耦合不动点结果,将已有的Banach空间中的结果推广到b-距离空间中.特别地,我们结果中的压缩条件与空间系数无关.作为应用,得到了对称等式约束下的不动点定理,公共耦合不动点定理以及b-距离空间中非线性压缩不动点定理.这些结果可以推出许多已有结果,甚至将一些结果中的部分条件完全去掉.

基于垂直约束的紧耦合激光惯性SLAM方法

为了解决现有激光SLAM(simultaneous localization and mapping)方法忽略垂直方向漂移而导致的高度不准确和地图重影问题,提出了一种基于垂直约束的紧耦合激光惯性SLAM方法。该方法结合激光雷达传感器的安装高度以及点到激光雷达的距离提取精确的地面点,基于提取的地面点设计了一种考虑垂直方向残差的激光里程计,使用两步列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)方法来求解姿态变换,这些残差将有助于在垂直方向上收敛到最优解。使用简单有效的基于欧氏距离的回环检测方法避免地图重影问题。为验证算法的优越性,在KITTI数据集及真实场景下均进行了相关实验。在KITTI数据集上,与LeGO-LOAM、LIO-SAM和Point-LIO相比,轨迹均方根误差(root mean square error,RMSE)分别降低了47.62%、33.14%和73.79%。在实测校园环境中,与LeGO-LOAM、LIO-SAM和Point-LIO相比,RMSE分别降低了83.56%、13.55%和82.04%,从而验证了提出方法具有更高的定位精度。