粒子群算法在多船避碰决策中的应用

多船避碰是船舶避碰中最复杂的问题,也是船舶自动避碰方法研究中的难点之一.对许多学者的多船避碰研究进行分析,将最近会遇距离DCPA、最近会遇时间TCPA、两船距离、相对距离、本船转向角等作为基本评判参数,利用雷达进行一系列的观测,获得避让要素,建立碰撞危险度的评价模型.应用粒子群算法找出最优的解决方案,得出最优转向避碰幅度解.该方法不仅有助于解决多船会遇情况下的本船最优转向角度值,而且也有助于多船避碰决策系统的智能化设计与开发.     

基于Kalman滤波的船舶跟踪技术

为了辅助船舶驾驶人员即时掌握目标船的运动状态，本文将对雷达探测设备每采样时刻获取的目标数据，应用Kalman滤波技术对目标的运动状态进行在线估计，并实时预估目标船相对于本船的最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA。仿真结果表明，该方法既能有效抑制噪声的干扰，又能达到提前预测目标船态势和帮助驾驶员提前做好避碰准备与应急措施等目的。     

船舶避碰转向幅度角问题的研究

针对船舶避碰决策系统中的船舶运动趋势和避碰时机,根据各目标船相对于本船在下一时刻的运动参数,本文应用遗传算法、模拟退火算法和穷举法实时预测避碰最优角。仿真结果表明,遗传算法对于求解船舶转向避碰幅度具有较好的实时性和有效性,能有效提高船舶海上航行的灵活性和安全可靠性,达到提前预警和帮助驾驶员提前做好避碰准备与应急措施等目的。     

基于FPGA和ARM的船舶防撞系统设计

研究设计了一种基于FPGA和ARM的船舶防碰撞告警设备。该设备主要应用在中小型船只上,与船上原有经济型航海雷达配合使用构成一个新系统。防碰撞告警设备从原航海雷达上采集雷达原始数据,并将数据进行变换和二次信息处理,使系统具有自动目标跟踪、危险目标自动识别以及各种危险目标告警的功能。在不影响原航海雷达功能的前提下,为其增加了防撞避碰的功能。     

电子海图系统研究与设计

电子海图系统(Electronic Chart System,简称ECS)能够综合处理海上地理信息、本船航行状态信息、目标船动态信息和航行环境信息;可以接入GPS、舰船自动识别系统(AIS)、罗盘和测深仪等传感器;具有完善的海图显示、航线设计、船舶导航、避碰辅助和航行管理功能。     

基于速度变化空间的移动机器人动态避碰规划

研究了移动机器人对运动障碍物的动态避碰．针对以往速度障碍法在动态避碰应用中存在的问题,制 订了相应的改进方法．综合考虑障碍物速度的动态变化和碰撞时间、碰撞距离,在速度变化空间中,基于避碰行为 动力学原理,设计了新的优化评价函数,采用双障碍物检测窗口进行动态避碰规划．仿真实验表明,该方法有效地 克服了避碰规划的保守性,提高了机器人运动的安全性,并能实现对运动目标的及时追踪．     

全局未知环境下多机器人运动蚂蚁导航算法

研究了全局未知静态复杂环境下多机器人运动的导航问题,提出了一种新颖的蚂蚁导航算法.该方法将全局目标点映射到机器人视野域边界附近作为局部导航子目标,再由两组蚂蚁相互协作完成机器人视野域内局部最优路径的搜索,在此基础上进行与其他机器人的碰撞预测与避碰规划.机器人每前进一步都重复上述过程.因此,机器人前进路径不断地动态修改,从而在每条局部优化路径引导下,使机器人沿一条全局优化的路径到达目标点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境下,算法也能沿一条全局优化路径导航,且能安全避碰,效果十分令人满意.     

双臂空间机器人的避自碰轨迹规划研究*

本文针对自由漂浮的双臂空间机器人系统研究了一种基于危险域的避自碰轨迹规划方案。首先,引入危险域的概念,用来评估两个机械臂之间发生碰撞的危险程度。其次,在路径规划的基础之上,利用危险域的反馈信息,设计了一种安全避自碰的轨迹规划方案,用以保证两个机械臂可以运动在安全位型,从而避免发生自碰。最后,针对一个双臂冗余空间机器人系统进行运动仿真,仿真结果验证了本文方法的有效性。     

慢旋非合作目标快速绕飞避碰控制

针对慢旋非合作目标,利用滑模控制和人工势函数理论设计两种快速绕飞避碰控制器以实现安全快速绕飞.通过考虑非合作卫星的几何形状,建立椭球避碰区域模型,解决了球形避碰区域无法实现的快速绕飞避碰问题.基于完全的非线性相对运动方程,分别针对系统外界扰动上界已知和未知的情形设计避免碰撞的快速绕飞控制器,所设计的控制器均可以严格地保证快速绕飞的安全性.利用Lyapunov理论证明了系统的渐近稳定性,并通过数值仿真验证了所设计控制器的有效性.     

改进双延迟深度确定性策略梯度的多船协调避碰决策

目前，多数海上避碰模型都是将船舶作为单智能体进行避碰决策，未考虑船舶间的协调避让，在多船会遇场景下仅靠单船进行避碰操作会导致避让效果不佳。为此，提出了一种改进双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的Softmax深层双确定性策略梯度(SD3)多船协调避碰模型。从考虑船舶航行安全的时空因素出发构建时间碰撞模型、空间碰撞模型，对船舶碰撞风险进行定量分析，在此基础上采用根据会遇态势和船速矢量动态变化的船域模型对船舶碰撞风险进行定性分析。综合船舶目标导向、航向角改变、航向保持、碰撞风险和《国际海上避碰规则》(COLREGS)的约束设计奖励函数，结合COLREGS中的典型相遇情况构造对遇、追越和交叉相遇多局面共存的会遇场景进行避碰模拟仿真。消融实验显示softmax运算符提升了SD3算法的性能，使其在船舶协调避碰中拥有更好的决策效果，并与其他强化学习算法进行学习效率和学习效果的比较。实验结果表明，SD3算法在多局面共存的复杂场景下能高效做出准确的避碰决策，并且性能优于其他强化学习算法。     

Multi-View Point Clouds Registration without Feature Extraction for Use in Reverse Engineering of CAD Models

For reverse engineering a CAD model, it is necessary to integrate measured points from several views of an object into a common reference frame. Given a rough initial alignment of point cloud in different views with point-normal method, further refinement is achieved by using an improved iterative closest point (ICP) algorithm. Compared with other methods used for mult-view registration, this approach is automatic because no geometric feature, such as line, plane or sphere needs to be extracted from the original point cloud manually. A good initial alignment can be acquired automatically and the registration accuracy and efficiency is proven better than the normal point-point ICP algorithm both experimentally and theoretically.     

基于改进PSO-TrICP算法的点云配准

针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法在初始空间位置偏差大时,容易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进PSO-TrICP算法的点云配准方法。首先,对传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法进行改进,引入适应度的相似度测量准则调整粒子的更新方式,然后加入历次迭代的全局最优解的均值作为新的学习因子避免求解过程中出现“早熟”现象;其次用刚性变换参数和点云间的重叠率组成粒子,利用改进PSO算法为配准提供良好的初始相对位置;最后,通过裁剪迭代最近点(Trimmed Iterative Closest Point, TrICP)算法估计点云间的空间变换。实验结果表明,改进PSO-TrICP算法的配准精度与运行效率优于近年提出的同类配准算法,且具有较好的鲁棒性。     

基于激光雷达的移动机器人实时位姿估计方法研究

位姿估计是移动机器人研究中的一个关键问题,对于运动目标跟踪、机器人导航、地图 生成等具有重要意义,提出了一种基于二维激光雷达的实时位姿估计方法,包括基于Hough变 换的切线角度直方图算法和迭代切线加权最近点算法两部分.两种算法的结合和切线信息的引 入.有效地解决了传统方法无法解决的局部最小值、类孔径、大计算量等问题.仿真数据和室外 环境实际数据的大量实验结果表明它具有精度高、速度快、适用性广和对噪声、遮挡和类孔径问 题鲁棒性高的特点.     

基于栅格模型的双目移动机器人三维场景重建

以投影几何学以及双目立体视觉原理为理论基础,对移动机器人的三维重建技术进行研究,对移动机器人漫道过程中所在的兴趣区域的场景进行较为精确的建模.设计了机器人的快速建模方法,利用迭代最近点算法(ICP),完成了多个局部三维场景模型的融合.同时,结合栅格投射理论,完成了对全局三维场景模型的更新.利用栅格模型重建的三维场景,具有环境信息丰富,模型描述精确的特点,可以应用于移动机器人导航领域.     

扫描点云的一种自动配准方法

针对无任何预知信息下的扫描点云数据配准问题,通过引入新的匹配点对度量准则和改进最近点迭代算法,提出一种扫描点云数据的自动配准方法.该方法分为初始配准和精细配准2个阶段.初始配准阶段中,在考虑孤立点的曲率相似度的基础上,通过引入一种新的点的邻域曲率相似度度量准则,构造出一个有效的一一对应的初始匹配点对数组;然后根据刚体变...     

基于侧面轮廓线和刚性区域的3维人脸识别

针对3维人脸识别问题,提出一种由粗到细的两步识别方法。首先结合几何约束与曲率信息定位特征点,根据特征点确定人脸对称面,提取人脸侧面轮廓线。利用轮廓线匹配作为排除算法,在识别初期迅速排除库集中不相似人脸以提高识别效率,剩余库集人脸采用一种具有表情鲁棒性的、基于区域的匹配方法进行识别,该方法自动切割人脸中受表情影响较小的刚性区域,并采用改进的迭代最近点算法对刚性区域进行匹配,为达到更好的识别精度,将各刚性区域的匹配结果采用加法规则融合。在3D_RMA人脸数据库的实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于相关熵的多视角彩色点云配准

针对双视角彩色点云配准问题,提出了基于相关熵的彩色点云配准算法,以增强传统配准方法 的鲁棒性、提高配准精度。该算法在迭代最近点算法的基础上,利用 HSV 颜色空间的色调,结合传统三维空 间坐标构成四维空间辅助配准,同时,引入相关熵以减小离群值和噪声对配准造成的影响,从而达到更精确的 配准效果。完成双视角配准后,将该算法所计算的变换结果作为多视角配准的初值,然后通过运动平均算法减 小累计误差,完成更加精确的多视角配准。双视角配准的实验结果表明,该算法在精度、鲁棒性方面与同类算 法相比,均具有明显优势。此外,在模拟数据实验以及公开数据集上的真实数据的实验表明,该算法的计算结 果作为初值与运动平均算法良好结合,能得到可靠的多视角点云配准结果。     

基于Java的一种三维观察的设计与实现

提出了一种高精度三维观察算法，可对观察者做精确定位。此算法采用实四元数组实现，克服了采用矩阵实现时的非直观性、计算复杂等弱点。采用Java语言实现此算法后，不仅可以从任何角度对虚拟对象做观察．还可以随时知道观察者在虚拟世界中的精确位置并手动修改。试验结果证明这种算法是有效的，可以用于侧重实体造型的应用中。     

A Correntropy-based Affine Iterative Closest Point Algorithm for Robust Point Set Registration

The iterative closest point (ICP) algorithm has the advantages of high accuracy and fast speed for point set registration, but it performs poorly when the point set has a large number of noisy outliers. To solve this problem, we propose a new affine registration algorithm based on correntropy which works well in the affine registration of point sets with outliers. Firstly, we substitute the traditional measure of least squares with a maximum correntropy criterion to build a new registration model, which can avoid the influence of outliers. To maximize the objective function, we then propose a robust affine ICP algorithm. At each iteration of this new algorithm, we set up the index mapping of two point sets according to the known transformation, and then compute the closed-form solution of the new transformation according to the known index mapping. Similar to the traditional ICP algorithm, our algorithm converges to a local maximum monotonously for any given initial value. Finally, the robustness and high efficiency of affine ICP algorithm based on correntropy are demonstrated by 2D and 3D point set registration experiments.      

基于K-means++的多视图点云配准技术

针对大规模点集可能存在噪声、离群点及遮挡等情况,提出一种基于K-means+〖KG-*3〗+的多视图点云配准方法。首先,利用K-means+〖KG-*3〗+算法的随机播种技术对下采样后的多视图点集选取初始化的质心,并根据算法的基本原理完成聚类;其次,将点云数据存入K-D树结构,并利用最近邻搜索算法建立点集间的对应关系,从而提升对应点集的搜索效率;最后,通过迭代最近点算法依照扫描顺序计算各视图聚类得到的点云数据与所有视图间的刚性变换参数,将成对配准造成的误差均匀扩散到每个视图中,直至获得最终配准结果。在Stanford三维点云数据集上进行实验的结果表明,本文提出的方法比近年的部分多视图配准算法具有更高的配准精度及鲁棒性。