状态空间中约束系统的运动方程

引入状态变量表示力学系统的约束方程;建立状态空间中运动约束系统的新型变分原理;导出运动约束系统的带乘子的运动微分方程和广义状态变量运动微分方程;证明状态空间中运动约束系统的运动方程是奇异的;举例说明所得结果的应用.     

运动滑道含摩擦多体系统的建模和数值方法

研究了运动约束面含摩擦多体系统动力学方程的建立和算法问题．首先利用第一类Lagrange方程给出了系统的动力学方程,并以矩阵形式给出了这类系统摩擦力的广义力的一般表达式．为便于摩擦力和铰链约束力的分析与计算,采用笛卡尔坐标和约束方程的局部方法,使得系统的约束力与Lagrange乘子一一对应．应用增广法将微分一代数方程组转化为常微分方程组并用分块矩阵的形式给出,以便于方程的编程与计算,提高计算效率．最后用一个算例验证了该方法的有效性．     

位形空间中约束力学系统的Lagrange对称性与守恒量

研究位形空间中约束力学系统的Lagrange对称性,给出位形空间中约束力学系统的统一动力学方程,给出位形空间中约束力学系统统一方程的Lagrange对称性的判据,得到位形空间中约束力学系统统一方程的Lagrange对称性导致的守恒量及其存在的条件,并举例说明结果的应用.     

经典非完整Appell Hamel约束的性质

研究了非完整约束Appell-Hamel例.证明了经典Appell-Hamel例对于非完整系统的Hamilton作用量是稳定值.研究了该约束对于非完整力学Rosen-Edelstein模型的解,证明了对于三个非完整力学模型Ap-pell-Hamel例具有相同解.利用非完整力学系统可归结为有条件的完整系统的理论,得出了经典Appell-Hamel例具有第二类Lagrange方程的形式.     

从第一积分构造Lagrange函数的直接方法

提出力学系统Lagrange函数和第一积分之间存在一种新关联,在此基础上给出变分法逆问题的一种新的直接解法.证明系统Lagrange函数可以由带修正因子的第一积分构成,导出修正因子应满足的偏微分方程,运用此解法构建不同系统的Lagrange函数和函数族,并讨论新解法的特点.     

变质量力学系统的Herglotz型Lagrange方程与Noether对称性和守恒量

Herglotz变分原理提供了非保守耗散问题的变分描述，同时变质量力学在自然界和工程领域有大量的应用，因此将Herglotz变分原理应用于变质量力学系统的Lagrange方程与守恒律研究，为研究变质量力学提供了一个新的途径.文中建立了变质量力学系统的Herglotz型广义变分原理，导出了变质量系统的Herglotz型Lagrange方程.定义了变质量力学系统的Herglotz型Noether对称性，建立并证明了Herglotz型Noether定理及其逆定理.文末给出两个变质量非保守系统的具体例子以说明结果的应用.     

非完整力学系统相对运动的稳定性

研究了非完整力学系统相对运动的稳定性.首先,建立了系统的受扰运动微分方程,进而推导了系统的能量变化方程;其次,基于能量变化方程,给出了非完整力学系统相对运动的稳定性的一个判据;最后,举例说明结果的应用.     

Lagrange系统的广义斜梯度表示

提出广义斜梯度系统并研究其性质,给出非定常Lagrange系统成为广义斜梯度系统的条件,利用广义斜梯度系统的性质来研究力学系统的稳定性.举例说明结果的应用.     

基于视觉的大鼠肢体运动自动分析系统

设计并实现了实验大鼠肢体运动自动分析系统,系统由通用视频设备和计算机硬件组成,采用基于颜色标记的运动捕捉技术,提出了一种RGB空间映射到HSV空间的快速转换方法,以及快速颜色分类算法结合轮廓搜索算法得到标记点坐标,提取肢体运动学特征参数,并应用于步态行为分类和识别.实际测试平均每帧处理时间小于10ns,识别正确率97％...     

从运动方程构造Lagrange函数的直接方法

根据对Lagrange函数的结构分析,提出直接从运动微分方程构造一维系统Lagrange函数新的一般方法和6种特殊方法.利用提出的方法导出若干运动微分方程的Lagrange函数.直接构造法证实一个系统具有多个不同而等效的Lagrange函数,甚至是Lagrange函数族.这种直接构造法也是构造Lagrange对称性并导出对应守恒量的一种途径.     

结合两步估算和运动补偿的子像素运动估计

针对图像超分辨中的运动估计问题,提出了一种两步估计方法,用于估计低分辨图像帧间的子像素相对运动。第一步,采用相关法或匹配法计算两幅低分辨率图像间的整像素相对位移,对其中的一幅按估计的参数进行运动补偿,第二步,对补偿后的两幅图像使用梯度法计算小数像素相对位移。通过两步计算,得到了比较精确的帧间相对运动参数。该方法不需要对低分辨率图像进行插值,以获得图像的高分辨近似,运算速度也较快。     

基于运动复杂度的快速运动估计算法

提出了一种基于运动复杂度的快速运动搜索算法(Motion Complexity based Searching, MCS)。根据运动复杂度来决定是否采用空间相关性来判定初始搜索点的位置，在确定了初始搜索点后采用与其相对应的十字搜索模式。仿真实验结果验证了此搜索算法的有效性。     

利用运动强度判据的高效自适应运动估计算法

为减少运动估计计算量,提高视频编码效率,提出了基于运动强度的自适应运动估计搜索算法。该算法通过定义运动强度概念来反映帧间图像运动的剧烈程度,依据当前帧的运动强度信息预测下一帧运动情况,并自适应选择算法进行运动搜索:当运动强度高于设定阈值时选用UMHexagonS算法,低于该阈值时选用改进的六边形算法。实验仿真结果表明,该算法能在保证图像质量和压缩效果的基础上,大幅提高编码效率,并可通过调节阈值大小满足不同编码要求。     

融合运动信息的图像运动模糊去除算法

现有运动去模糊算法难以有效复原含有大尺度旋转的复合运动模糊,针对此问题提出了一种基于U-net模型的神经网络框架。该框架通过融合运动信息至网络输入,给定每一像素点不同的运动约束。经过网络的编码器与解码器结构,得到每一像素点的预测值,实现端对端的方式直接获得复原图像。实验在通用数据集上与当前先进去模糊算法进行比较,该方法相比性能最好的算法PSNR(peak signal-to-noise ratio)值提高了0.14 dB,相比实时性最好的算法运行时间减少了0.1 s;同时在含有旋转运动的测试集上进行验证,证明了该算法可获得较好的复原质量。     

Multiscale motion saliency for keyframe extraction from motion capture sequences

Motion capture is an increasingly popular animation technique; however data acquired by motion capture can become substantial. This makes it difficult to use motion capture data in a number of applications, such as motion editing, motion understanding, automatic motion summarization, motion thumbnail generation, or motion database search and retrieval. To overcome this limitation, we propose an automatic approach to extract keyframes from a motion capture sequence. We treat the input sequence as motion curves, and obtain the most salient parts of these curves using a new proposed metric, called 'motion saliency'. We select the curves to be analysed by a dimension reduction technique, Principal Component Analysis (PCA). We then apply frame reduction techniques to extract the most important frames as keyframes of the motion. With this approach, around 8% of the frames are selected to be keyframes for motion capture sequences. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

Monocular human motion tracking

Human motion tracking from monocular image sequences has been explored widely. However, a framework that addresses the variety of sensing conditions is lacking. In this paper, we present a simple, efficient, and robust method for recovering plausible 3D motion from a video without knowledge of the cameras parameters. Our method transforms the motion capture problem into a convex problem and employs a hierarchical geometrical solver for the minimization. This algorithm was applied to numerous synthetic and real image sequences with very encouraging results. Specifically, our results indicate that it can handle challenges posed by variation of lighting, partial self-occlusion, and rapid motion.Published online: 21 October 2004     

基于运动信息自适应的快速运动估计算法

UMHexagonS是H.264视频编码标准中所采用的快速整像素运动估计算法,但在许多实时场景的应用中,该算法还明显存在搜索点数过多、搜索速度较慢的缺憾,急需进一步的改进和优化。在UMHexagonS算法的基础上,提出一种基于运动信息自适应的快速运动估计算法。使用动态搜索窗为不同尺寸的块自适应地分配预测搜索窗;根据当前块的运动剧烈程度选择运动类型自适应的搜索方案;通过分析实际运动序列水平、垂直方向的偏向特性依次采用带方向的十字型搜索和自适应的矩形—菱形搜索;利用预测运动矢量的方向信息采用自适应的多层次八边形区域搜索;并依据块的尺寸大小采用自适应的六边形搜索。实验结果表明,本文算法相比于UMHexagonS算法而言,图像的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.0125 dB,同时运动估计时间减少了13%32%,其场景自适应能力和实时性能都得到了很大的增强。     

基于运动特征的自适应运动估计算法

提出了一种新的基于运动特征的自适应运动估计算法。该算法主要基于两方面：（1）建立具有自适应特性的搜索起点预测模型,根据运动相关性的变化调整模型参数,使预测结果更加接近最佳运动矢量。（2）采用的搜索模板可以根据物体的运动特征调整大小和形状,从而提高搜索效率。实验结果表明,该算法在PSNR和搜索速度两方面均明显优于常用的快速算法。     

Constraint-based motion adaptation

Today's computer animators have access to many systems and techniques to author high-quality motion. Unfortunately, available techniques typically produce a particular motion for a specific character. In this paper we present a constraint-based approach to adapt previously created motions to new situations and characters. We combine constraint methods that compute changes to motion to meet specified needs with motion signal processing methods that modify signals yet preserve desired properties of the original motion. The combination allows the adaptation of motions to meet new goals while retaining much of the motion's original quality. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于运动控制卡的控制系统的设计与实现

本文介绍了一个基于多轴运动控制卡的运动控制系统。该系统以工控计算机、通用操作系统、PCI-8134多轴运动控制卡及其功能库函数为平台,采用VC++开发的人机界面,实现了三轴(X,Y,Z轴)独立运动、各个轴的连续直线运动以及梯形加减速运动等功能。