应用DCNLP法求解五连杆机器手臂对接问题

为了使机器人在完成对接(Rendezvous)任务的同时让能耗达到最优,提出一种通过直接配置非线性规划法(DCNLP)来实现五连杆机器手臂能耗最优化的控制方法.使用Euler-Lagrange公式描述机器手臂的动力学方程,并借助符号运算推导相应公式;利用最优化控制的必要条件(Necessary Conditions)来规范最优指标,因是最优控制,求解过程必定遭遇"两端点边界值问题(Two-point Boundary-valued Problem)",本文引入DCNLP法将最优控制问题离散化为非线性规划问题;最后利用非线性规划法求得问题的最优解;仿真结果表明DCNLP对初值估计精度要求不高,鲁棒性好,寻优能力强.     

一种基于Kruppa方程的分步自标定方法

针对摄像机自标定中Kruppa方程求解的非线性优化问题和标定结果的欠鲁棒性,提出一种基于Kruppa方程的分步自标定方法。根据两图像匹配的特征点对采用8点算法求解相应的基本矩阵,其中待匹配图像选用摄像机对同一场景在不同焦距下拍摄的两帧图片,对图片的特征匹配点建立约束关系,采用最小二乘法求出摄像机的主点坐标,然后利用遗传算法优化Kruppa方程的比例因子,最后通过优化后的比例因子完成摄像机的标定。实验表明,该方法可提高标定精度,并通过对特征点坐标加入高斯噪声,验证了算法的鲁棒性。     

大规模突发事件下医疗资源配置建模及算法

以医疗急救资源的配置问题为建模核心,运用次梯度最优算法对传统的拉格朗日松弛算法进行了改进。经迭代的拉格朗日乘数和改进LocAlloc算法对其上下限值的间距进行优化,加快了收敛速度,而贪婪算法可以连续完成对未覆盖的需求点的搜寻,实现了有效的医疗急救资源最优覆盖解。通过汶川地震的大规模医疗急救案例验证了该模型及算法的有效性和可行性。     

基于Cosserat理论的头发动态模拟*

针对基于弹性杆理论的超螺旋模型中对动力学方程的求解影响头发模拟实时性的问题,采用Cosserat弹性杆理论对头发建模,引入角速度变量,并加入头发运动平衡的固有约束,得到改进的拉格朗日动力学运动方程;然后,将头发单体离散化,用角速度和四元数作为状态变量简化动力学方程,用半显式的欧拉方程加速方程的执行,大大降低了系统的运行时间,提高了模拟的速度,在满足实时性要求的同时提高了头发模拟的真实度。     

径向边界驱动下蠕流问题的仿真

在流体力学优化算法的研究中,环扇形域是各种旋转设备的典型横截面,针对环扇形空腔内蠕流的研究问题,传统的求解方法是在拉格朗日体下求解拉普拉斯方程、泊松方程或双调和方程,使得高阶微分方程求解困难,同时难以满足混合边界条件问题.在辛体系下,针对侧边为非齐次流速条件的扇形域内蠕流问题提出了辛算法.以仿真径向r方向为时间系,由流...     

基于遗传算法模式匹配的机器人实时视觉伺服

对于机器人手臂来讲 ,对工作环境的识别是完成一个智能任务的最重要的问题之一 .因为这种智能可以使它工作在一个变化的环境中 .本文提出了一种新的机器人手臂的控制策略 ,可以利用视觉信息来指导机器人的手臂在它的工作空间中捡起一个已知形状但任意位置和方向的物体 .在对物体的搜索过程中 ,利用基于视觉闭环的视觉伺服来完成对机器人手臂的运动控制 .本系统利用遗传算法 (Genetic Algorithm ,GA)和模式匹配技术完成对搜索空间的搜索并获得了良好的结果 .本文完成了对带有两连杆手臂的视觉伺服系统的仿真 ,仿真结果证明了算法的有效性     

一种利用水平集的图像分割快速GPU并行算法

研究医学生物图像的快速分割问题。针对传统图像分割算法效率低、分割不准确的缺陷,提出一种利用水平集自动演化获得最优图像分割的方法。首先,定义水平集方程,并针对方程中不同分量进行分析,确定以图像灰度为依据的最优化算法;然后通过对差分方程的离散化,定义最优化算法的求解步骤,并使得该最优化计算方法能并行化处理。该方法可以有效地对医学图像进行分割,尤其适合并行化GPU处理,在确保图像分割质量的前提下,极大地提高了运算效率。     

一类非线性连续大系统的三层递阶最优控制算法

非线性连续大系统的最优控制问题，应用线性化和预估方法，非线性问题可转化为一系列一性子系统问题，利用共态预估方法从而在低层并行地求解低维子系统的最优化问题，而上两层分别连续地副近所指定为量及共态向量和拉格朗日乘子，直到达到各自的最估值，最后得到全局问题解的三层递阶控制算法，其主要优点是明显地减少了计算时间。     

六自由度模块化机械臂工作空间量化对比分析*

针对六自由度模块化机械臂的两种不同构型,对其工作空间进行了量化对比分析。首先采用DH法进行了手臂结构建模,得到正运动学模型;然后基于MATLAB机器人工具箱搭建了两种构型手臂的仿真平台,运用蒙特卡洛法求解两种构型手臂的工作空间并采用可视化方法得到其工作空间的点云图,结合计算机辅助设计软件绘制两种手臂构型的3D工作空间,采用SLI指标对两种手臂构型的工作空间进行量化处理分析;最后通过对比两种手臂构型的工作空间点云图、3D工作空间实体和SLI指标性能分析了两种构型手臂的优劣,为后续的模块化机械臂的结构参数优化和空间灵活性研究奠定了基础。     

可重入混合流水车间调度的拉格朗日松弛算法

为了有效提升多重入车间的生产效率,考虑了实际生产中检查和修复过程对于逐层制造的可重入生产系统的重要性,提出了基于拉格朗日松弛算法的可重入混合流水车间的调度方法.首先进行了问题域的描述,并在此基础上以最小化加权完成时间为调度目标,建立数学规划模型.针对该调度问题提出了基于松弛机器能力约束的拉格朗日松弛算法,使松弛问题分解成工件级子问题,并使用动态规划方法建立递归公式,求解工件级子问题.随后,使用次梯度算法求解拉格朗日对偶问题.最后,对各种不同问题规模进行了仿真实验,结果表明,所提出的调度算法能够在合理的时间内获得满意的近优解.