融合神经网络的布料碰撞检测算法

目的 针对当前在虚拟环境中布料柔体碰撞检测效率慢和准确性低的问题,提出一种根节点双层包围盒树结构和融合OpenNN （open neural networks library）神经网络加速预测碰撞检测的算法。方法 首先改进了碰撞检测常用的包围盒技术,提出根节点双层包围盒算法,减少包围盒的构造时间。其次使用神经网络优化碰撞检测技术,利用神经网络可以处理大量数据的优势,每次可以检测大量基本图元是否发生碰撞,解决了碰撞检测计算复杂性高的问题。最后准确地找到碰撞粒子并做出碰撞响应。结果 在相同的复杂布料模型情况下,根节点双层包围盒算法在运行速度上比传统混合包围盒算法快,耗时缩减了5.51%~11.32%。基于OpenNN算法的总耗时比根节点双层包围盒缩减了11.70%,比融合DNN （deep neural network）的自碰撞检测算法减少了6.62%。随着碰撞检测难度的增大,当布料模型的精度增加84%时,传统物理碰撞检测方法用时增加96%,融合DNN的自碰撞检测算法用时增加90.11%,而本文基于神经网络的算法用时仅增加了68.37%,同时表现出更高的稳定性,满足使用者对实时性的要求。结论 对于模拟场景中简单模型的碰撞,本文提出的根节点双层包围盒算法比传统的包围盒方法耗时短。对于复杂模型,基于OpenNN神经网络的碰撞检测算法在效率上优于传统的包围盒算法和融合DNN的自碰撞检查算法,而且模拟效果的准确性也得以保证,是一种高效的碰撞检测方法。     

基于层次包围盒的碰撞检测算法研究

比较基于包围盒的碰撞检测算法中的包围球法、轴向包围盒法、方向包围盒法、离散方向多面体法、固定方向凸包(FDH),分析结果表明:包围盒的简单性和其包裹对象的紧密性是一对矛盾,如何更好的兼顾简单性和紧密性成为关键.     

基于视线碰撞检测算法的研究

碰撞检测能增强场景漫游中的真实感,在Vega中由于对自定义的运动模型根本起不到实质的作用,因此本文提出了基于视线的碰撞检测算法。借助简化的OBB包围盒来简化碰撞的模型,以提高碰撞检测的效率。经实验验证。该检测方法简单、精确,检测速度快。能够满足大范围场景中实时交互的要求。     

包围盒碰撞检测算法的优化

围绕如何提高碰撞检测的速度,对虚拟环境中的物体进行了假设,提出了对碰撞检测进行预处理的方法,并结合各类包围盒的特点,提出了在碰撞检测中针对具有不同几何特征的物体选择不同类型包围盒的混合包围盒算法,分析了不同类型包围盒之间的求交算法,实现了层次包围盒碰撞检测算法的优化,提高了碰撞检测的速度,增强了系统的实时性。     

基于Sphere和OBB混合的碰撞检测算法

层次包围盒是碰撞检测中常用的方法。实现了一种混合使用Sphere和OBB两种包围盒的碰撞检测算法,这种算法在包围盒树的上层使用Sphere,下层使用OBB,吸取了Sphere构造简单,相交测试简单以及OBB紧密性好的优点,可以快速排除没有发生碰撞的对象,在对象发生旋转之后仅需要对下层OBB部分进行相应旋转。通过灵活选择不同层次的数量,可以适用于不同的虚拟场景。通过模拟两辆汽车碰撞的实验,证明了算法在检测速度上优于仅适用OBB的RAPID算法。     

基于混合模型的碰撞检测优化算法研究

提出了碰撞中依据不同情况而选择不同包围盒的混合模型,分析了不同包围盒之间的求交算法,实现了碰撞检测层次包围盒算法的优化。     

基于混合包围盒的碰撞检测算法优化

为提高复杂场景中碰撞检测的效率,提出一种传统混合包围盒碰撞检测算法的优化算法。从数据结构上对混合包围盒树进行改进,引入时空相关性概念,将包围盒树分为上下2层结构,上层采用包围球,下层采用轴向包围盒,构造混合层次包围盒树,实现物体的快速碰撞检测,利用碰撞检测的时空相关性,简化树的搜索过程。实验结果表明,与传统的混合包围盒碰撞检测算法相比,该算法具有较好的碰撞检测性能。     

实时碰撞检测算法的探讨与研究

本文对碰撞检测算法的分类进行了阐述,并比较了按层次包围盒法分类的包围盒AABB、包围球、方向包围盒OBB、固定方向凸包的包围盒FDH、时空包围盒检测算法（STBB）的构造难度高低,存储量大小和相交测试复杂度高低等方面。同时,也对空间分割法下的各类算法进行了分析。最后介绍了两种新趋势下的混合碰撞检测法进行了归纳研究,并总结了算法的优劣和新的方向。     

碰撞检测中的固定方向凸包包围盒的研究

碰撞检测在计算机图形学、CAD、仿真、虚拟现实等领域都有重要的研究意义.包围盒层次是解决碰撞检测问题固有的时间复杂性的一个有效途径.论述了用固定方向凸包(fixeddirectionshulls,简称FDH)作为包围盒进行碰撞检测的方法,证明了固定方向凸包适用于复杂环境中的精确碰撞检测,包括软体对象环境中的碰撞检测,并通过实验数据与其他包围盒进行了性能分析与比较.     

基于包围盒的碰撞检测算法研究

碰撞检测问题在机器人运动规划、计算机图形学等领域中有很长的研究历史,近年来随着虚拟现实、分布交互仿真等技术的兴起,碰撞检测问题开始成为研究的热点.目前存在许多碰撞检测算法,它们各有优劣.该文主要介绍了基于包围盒的各种碰撞检测算法,并对这几种包围盒算法进行比较,最后基于时空相关性的分析,提出改进的方法来提升算法的效率.     

基于三坐标测量机的曲面测量规划方法

在三坐标测量中,测量路径的优化是实现曲面自动测量的基础。分析综述了常用的几种测量路径优化方法后,本文提出一种基于多项式法的三次样条插值法。通过实例的测量验证,并与多项式法进行比较,证实三次样条插值法可大大提高三坐标测量机的测量精度和效率。     

三坐标测量机一般表面上的自适应采样规划

针对CAD模型已知的三坐标测量机一般表面(连续或非连续的基本特征表面)上的常用采样策略中存在的问题,提出一种自适应采样方法,并对测量边和面的情况分别给出了具体的采样算法.通过对选取的表面进行分析,采取步长自适应再分迭代自动规划出相应数目的采样点分布;并使采样点达到均匀分布且避开非连续区域.实验结果表明,该方法对于各种复杂情况的一般表面都有比较好的适应性,弥补了随机采样难以均匀化和基于数字序列采样对表面要求完整连续的不足.     

基于网格法的机械臂无碰撞轨迹规划

介绍了高压带电作业机械臂在三维空间中进行无碰撞轨迹规划的一种方法,通过对整个作业空间进行网格化划分,完整的描述出自由空间与障碍物空间,并对每一个网格进行索引对应,使其在利用 A＊算法搜索路径是可以迅速准确的得到最优的无碰撞路径,减少系统的运行时间。     

曲面工件超声检测路径规划方法研究

在曲面工件型面跟踪式超声检测中,为了使超声波的入射方向和工件外表面法线方向较好地保持一致,扫描机构需实时地调整探头的位置和姿态,从而导致扫描速度难以提高,检测效率低下.针对此问题,提出了一种曲面工件自动分块检测的路径规划方法.基于曲面工件的CAD数据模型,该方法采用B样条节点插入算法和二叉树递归分割算法将曲面自动分割成一系列子曲面片,使每块子曲面片在给定的精度范围内逼近于平面片,然后对每块曲面片以平面扫描方式进行扫描路径规划.应用表明,该方法能保证超声波的入射方向较准确地垂直于工件外表面,在满足检测精度的前提下较明显地提高了曲面工件的检测效率.     

Collision-Free Cartesian Trajectory Generation Using Raster Scanning and Genetic Algorithms

An algorithm for Cartesian trajectory generation by redundant robots in environments with obstacles is presented. The algorithm combines a raster scanning technique, genetic algorithms and functions for interpolation in the joint coordinates space in order to approximate a desired Cartesian curve by the robot's hand tip under maximum allowed position deviation. A raster scanning technique determines a minimal set of knot points on the desired curve in order to generate a Cartesian trajectory with bounded position approximation error. Genetic algorithms are used to determine an acceptable robot configuration under obstacle avoidance constraints corresponding to a knot point. Robot motion between two successive knot points is finally achieved using well known interpolation techniques in the joint coordinates space. The proposed algorithm is analyzed and its performance is demonstrated through simulated experiments carried out on planar redundant robots.     

Fast Generation of Multiple Collision-Free and Linear Trajectories in Dynamic Environments

A fast and complete collision-detection procedure is presented in this paper. Given a straight-line path for a mobile robot, the current instant of time, and estimations of the obstacles motions, a set of speeds is obtained in real time with neither space nor time discretization. The mobile-robot path together with each one of these speeds, if they exist, states a different collision-free trajectory. All these trajectories verify that the minimum distance between the mobile robot and the obstacles at anytime is greater than or equal to a configurable parameter. This set of speeds is fast updated when a change in the original mobile-robot path is considered. If the current mobile-robot speed does not belong to the mentioned set of speeds, then the mobile robot will collide with at least one obstacle and, in this case, a set of accelerations is fast-tuned to avoid all the obstacles. Collision-free trajectories that do not verify the dynamic constraints of the mobile robot are simply rejected.      

基于三坐标测量机的机器人位姿精度检测方法

针对医疗场合导航引导下的手术机器人定位精度检测问题,提出了基于三坐标测量机的机器人位姿距离精度测量方法。该方法通过放置在一个平面上的三个标准球来实现三坐标测量机对姿态精度的测量,并参照机器人辅助外科手术系统的定位原理构建基于三坐标测量机的机器人位姿检测平台。在此基础上,依据国家标准规定的机器人性能检测方法和过程,完成机器人位姿距离精度的测量。通过该方法对研发的骨科手术定位机器人进行测量的结果表明,所设计机器人位置距离准确度和重复性分别在[10-1]mm和[10-2]mm级别,姿态距离准确度和重复性分别在[10-1]度和[10-2]度级别。最后将该机器人应用于前交叉韧带重建手术实验,结果表明通过这种方法检测的机器人能够满足手术场合要求。     

Data Generation for Path Testing

We present two stochastic search algorithms for generating test cases that execute specified paths in a program. The two algorithms are: a simulated annealing algorithm (SA), and a genetic algorithm (GA). These algorithms are based on an optimization formulation of the path testing problem which include both integer- and real-value test cases. We empirically compare the SA and GA algorithms with each other and with a hill-climbing algorithm, Korel's algorithm (KA), for integer-value-input subject programs and compare SA and GA with each other on real-value subject programs. Our empirical work uses several subject programs with a number of paths. The results show that: (a) SA and GA are superior to KA in the number of executed paths, (b) SA tends to perform slightly better than GA in terms of the number of executed paths, and (c) GA is faster than SA; however, KA, when it succeeds in finding the solution, is the fastest.     

Coordinate Descent Algorithm for Ramp Loss Linear Programming Support Vector Machines

In order to control the effects of outliers in training data and get sparse results, Huang et al. (J Mach Learn Res 15:2185–2211, 2014) proposed the ramp loss linear programming support vector machine. This combination of \(\mathrm {l}_1\) regularization and ramp loss does not only lead to the sparsity of parameters in decision functions, but also limits the effects of outliers with a maximal penalty. However, due to its non-convexity, the computational cost to achieve a satisfying solution is often expensive. In this paper, we propose a modified coordinate descent algorithm, which deals with a series of one-variable piecewise linear subproblems. Considering that the obtained subproblems are DC programming problems, we linearize the concave part of the objective functions and solve the obtained convex problems. To test the performances of the proposed algorithm, numerical experiments have been carried out and analysed on benchmark data sets. To enhance the sparsity and robustness, the experiments are initialized from C-SVM solutions. The results confirm its excellent performances in classification accuracy, robustness and efficiency in computation.     

一种六足步行机器人的自由步态算法

本文探讨了适用于六足步行机器人的步态类型和机器人腿运动的三个约束条件,提出了一种适用于六足步行机器人在不规则地形上运动的自由步态算法.机器人在大部分的地形状况下以标准模式行走.当标准模式失效时,则采用自适应模式,对机器人状态进行调整,以实现正常的行走运动.在保证运动速度和能量效率的前提下,使机器人具备良好的地形适应能力.最后,文章给出了算法的程序流程图,并在MATLAB下进行了仿真验证.