基于测量数据的时空三维地形构建与可视化

基于无人无缆自主水下航行器及其测量传感器开展海洋环境勘察与监测是未来海洋开发的重要应用领域,测量数据的矢量建模及其可视化显示是其中的关键技术之一.针对AUV的多波束声呐地形测量数据,开展了地形矢量模型构建与可视化研究,给出了传感器数据处理与时空配准、海底地形坐标变换等方法,设计了一种优化的Delaunay三角网建模算法,构建了三维海底地形矢量模型,提出了三维矢量模型真实感表达方法.基于海试测量的离散数据完成了具有真实感特点的三维海底地形矢量模型的构建与显示,实验结果表明:所提出的研究方法是合理、可行的,克服了多波束声呐只能提供离散地形高程数据的缺点,其地形数据的连续矢量化处理与可视化显示的优点对于海洋环境立体化与可视化监测具有重要的意义和应用前景.     

多子阵高分辨海底地形探测算法及其FPGA和DSP阵列实现

针对多波束测深系统中高分辨海底地形探测问题,提出一种基于多子阵波束域MUSIC算法(Multiple sub-array beamspace MUSIC,MSB-MUSIC),它将多子阵波束域算法的稳健性与MUSIC算法的高分辨特性相结合,从而实现高分辨海底地形探测算法。同时针对高分辨算法运算量大难以实时实现的问题,设计了由6片DSP和2片FPGA(现场可编程门阵列)组成的并行处理系统用于算法的实时实现。海底仿真场景和湖上试验都验证了算法的有效性。     

大数据三维模型实时交互显示综述

由于硬件平台的限制,大数据量三维地形实时交互显示一直是可视化仿真技术的热点课题,要求综合考虑地形模型复杂度与实时效果,利用三维地形模型数据动态调用技术、LOD技术、纹理CLIP技术,基于一定的硬件条件,达到较好的实时可视化仿真显示速度与效果。     

一种基于分裂合并的多边形逼近算法

断层医学图象目标组织经图象分割、轮廓跟踪后得到的轮廓像素点数据量较大,不宜直接用于几何建模。多边形逼近是提取曲线特征点和简化数据、加快图形运算的一个重要方法,提出一种基于分裂合并的多边形逼近算法,将轮廓像素点集合分段进行线段逼近,逐次递增进行共线检查,反复执行分裂、合并操作,直到所有逼近误差在指定范围内,逼近多边形不再改变为止。该算法能够在保持原始轮廓形状特征的前提下,有效减少数据量,提高了计算效率。     

基于模糊Petri网的飞机故障推理建模技术研究

将数学建模和可视化技术相互融合,将飞机部件间的逻辑关系量化并通过可视化的方式表达,建立基于特定机型的飞机故障推理系统,对飞机维修排故前期具有一定指导意义。首先介绍了Petri网的相关理论,着重阐述了模糊Petri网理论及其应用领域,提出把模糊Petri网理论应用于故障推理系统;在模糊Petri网理论的基础上实现基于模糊Petri网可视化建模飞机故障推理系统,实现在人机交互界面的模糊Petri网的可视化建模,并采用矩阵推理算法对建立的模糊Petri网模型进行故障推理。最后以飞机维修故障实例对该系统进行验证。     

基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法

针对离散制造车间实时监控困难、调控能力差、管理不透明等问题,采用面向对象的方法,提出一种基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法.首先,搭建了基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法体系架构,明确了其关键实现流程;然后,分别围绕4个关键技术:基于AutomationML与OPC UA的数据建模及传输方法、事件驱动的虚实映射方法、基于复杂事件处理的车间逻辑建模方法、信息可视化及推送,详细阐述了该可视化实时监控的实现方法.最后,以某航天产品机加车间为应用案例,结合实际生产过程和开发的原型系统,验证了该监控方法的有效性.     

基于Petri网的叉车控制系统综合设计

探讨了一种基于Petri网模型的PLC程序设计方案。该方案利用Petri网的图形性质和对并发、异步、互锁等离散事件建模的能力,可以简便、直观地构建PLC控制系统程序,并能够通过对控制系统的性能分析,确认程序的准确性。     

异质材料CAD模型可视化算法

针对基于体素的异质材料建模方法中离散数据集不能连续显示的问题,基于体绘制的Ray-casting算法提出了一种适于异质材料体数据可视化的数据流程和方法。为了加速体绘制进程,提出了基于最小投影窗口的加速方法和基于视线方程参数测试的加速方法。实验结果表明,算法对异质材料体数据集能产生半透明和连续显示的效果,提高异质材料CAD建模的灵活性。     

海底车避障系统神经网络算法建模分析

针对深海局部地形环境构形特征,结合海底车行走特性,将海底车越障范围内障碍物进行聚类划分,利用Surfer网格节点编辑器修改等值线,简化地形障碍物环境。将BP神经网络结构应用到海底车避障系统的神经网络设计中,提出适合海底车实现完全避障的BP网络模型,改善了BP神经网络的局部极小值问题;基于Matlab设计基于海底车避障系统的BP遗传神经网络程序,分析不同网络模型下的控制误差。结果可知:基于BP算法的避障神经网络模型具备良好的学习能力;集合两种方法的优点,对轨迹进行不断调整,达到避障的目的。     

基于正则化的机床热误差自适应稳健建模算法

通过建立预测模型对机床热误差进行补偿,是有效解决热误差造成机床精度下降问题的常用方法。本文提出一种基于正则化的数控机床热误差自适应稳健建模算法,能够在建模过程中自适应选择温度敏感点(TSPs),并具有高预测精度和稳健性。首先基于结构风险最小化原则对热误差建模稳健性机理进行分析,进而利用正则化算法中LASSO解的稀疏性实现自适应TSP选择。然后基于不同实验条件的热误差数据,分析所提建模算法的预测效果,并与常用的多元线性回归、BP神经网络和岭回归算法进行比对分析。结果表明,本文所提建模算法具有最高的预测精度和稳健性,分别为5.22和1.69μm。最后,利用所建立的预测模型进行热误差补偿实验,以验证本文所提建模算法的实际补偿效果。     

基于稀疏直接法的特征增强视觉 SLAM 算法

针对基于特征点的视觉同步定位与建图(SLAM)算法在低纹理环境下特征提取能力弱、定位精度降低和鲁棒性差的问 题,本文提出了一种基于稀疏直接法的特征增强视觉 SLAM 算法。 首先对图像序列进行预处理,提高算法的特征提取能力;然 后融合基于图优化的稀疏直接法和特征点法求解位姿,在保证算法定位精度的前提下,提高算法的运行效率和鲁棒性。 由 TUM 数据集的实验结果表明,本文提出的算法定位精度优于当前 SLAM 算法,在 TUM 数据集中纹理稀疏的场景下,该算法提取 的特征点数目是 ORB-SLAM2 算法的 9. 6 倍,平均每帧跟踪耗时减少了 58% 。     

基于三角形网格的数字高程模型地形建模研究

本文对数字高程模型的数据采集进行了介绍,并使用目前最为流行的srtmdem数据进行地形三维建模,以Delaunay算法为基础,通过网格数据建立三角网模型,从而达到建模效果。     

离散变量桁架结构拓扑优化的混合遗传算法

为了避免结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来的计算上的麻烦，在对桁架结构受力分析的基础上，提出一种启发式方法，以快速产生符合机动性要求的拓扑结构形式；然后在既定的拓扑结构形式下采用混合遗传算法——拟满应力遗传算法进行截面优化。该方法通过在遗传算法中嵌入拟满应力算子，同时对基本遗传算法采用最优个体保留、最差个体替换和控制种群个体差异等改进措施，有效提高遗传算法求解的效率和质量。算例结果表明，该方法用于离散变量桁架结构拓扑优化是有效的。     

TRACTIVE PERFORMANCE ANALYSIS ON RADIALLY DEPLOYABLE WHEEL CONFIGURATION OF LUNAR ROVER VEHICLE BY DISCRETE ELEMENT METHOD

With the consideration of volume constraint of launch vehicle and trafficability of rover vehicle on lunar regolith terrain, a new design of radially deployable wheel is presented. For the purpose of achieving the meso-mechanics and dynamical behavior of lunar soil particles as well as macro-parameters of tractive performance for radially deployable wheel, the interaction between two types of wheel configurations and lunar soil particles is analyzed by means of discrete element method. The network of contact forces, the displacement vector chart, and the deformation of lunar soil beneath wheels are plotted. The equations of soil thrust, motion resistance, drawbar pull and driven torque are derived in granular scale based on the coordinates transformation and algebraic summation. The calculated results show that there is sufficient traction for both 6-split and 12-split radially deployable wheels with 304 mm outspread diameter to negotiate lunar regolith terrain specified here; the value of drawbar pull enhances with the increase of split number of radially deployable wheel, however, the required driven torque increases simultaneously, therefore, the tractive efficiency decreases.     

Footholds optimization for legged robots walking on complex terrain

This paper proposes a novel continuous footholds optimization method for legged robots to expand their walking ability on complex terrains. The algorithm can efficiently run onboard and online by using terrain perception information to protect the robot against slipping or tripping on the edge of obstacles, and to improve its stability and safety when walking on complex terrain. By relying on the depth camera installed on the robot and obtaining the terrain heightmap, the algorithm converts the discrete grid heightmap into a continuous costmap. Then, it constructs an optimization function combined with the robot’s state information to select the next footholds and generate the motion trajectory to control the robot’s locomotion. Compared with most existing footholds selection algorithms that rely on discrete enumeration search, as far as we know, the proposed algorithm is the first to use a continuous optimization method. We successfully implemented the algorithm on a hexapod robot, and verified its feasibility in a walking experiment on a complex terrain.     

用于快速形状匹配的精确型高度函数特征描述

在形状匹配过程中为了提升高度函数描述子的检索精度和对边界噪声与局部变形的鲁棒性,本文提出了一种精确型高度函数特征描述算法。首先提取目标形状外轮廓,构造轮廓采样点的精确型高度函数描述子并进行特征降维,接着利用优化后的并行动态规划进行形状匹配,最后引入形状复杂度分析提升匹配效果。基于点的几何特征显著性,提出形状精度理论,进一步分析局部形变与边缘噪声对形状特征描述的影响。在MPEG-7数据库、Swedish Leaf数据库、Tools数据库和ETH-80大型3D数据库上进行匹配实验以及在Kimia99数据库上进行抗噪实验,实验结果表明:本文提出的算法效率高,匹配时间仅为高度函数描述子的12.5%,在MPEG-7和ETH-80上的检索率最高分别为90.38%和90.07%;在Swedish Leaf和Tools上,检索精度最高分别为95.07%和94.86%,检索性能和鲁棒性均优于高度函数和其他重要算法;在添加噪声的Kimia 99上,该算法的抗噪性能优于高度函数描述子,即使在噪声水平为2.0的情况下,依旧能保持91.92%的检索率。本文提出的算法检索精度高,效率高,鲁棒性好,抗噪性强,具有较好的可扩展性,能有效地应用于形状检索领域。     

广义良构工作流的业务实例性能分析

为完成工作流业务实例时间性能的实时分析,提出了一种结合实例子图分解和模式化简的性能分析方法.工作流业务实例的时间性能仅与已完成的活动和将来可能执行的活动构成的工作流子网有关,业务实例的性能估计只能针对该子网进行.首先提出广义良构工作流网的概念并建立业务实例可达子网的规则和算法,讨论了活跃活动和活跃模式的性能等价模型,随后用这些模型化简广义良构的业务实例可达子网,并将因工作流模式的部分覆盖而不能完全化简的可达子网转换为更为简单的归属子图,以简化其性能求解.最后,通过实例演示了业务实例性能分析过程及方法的有效件.     

PCA-based method for 3D shape recovery of microscopic objects from image focus using discrete cosine transform

This article introduces a new algorithm for shape from focus (SFF) based on discrete cosine transform (DCT) and principal component analysis (PCA). DCT is applied on a small 3D neighborhood for each pixel in the image volume. Instead of summing all focus values in a window, AC parts of DCT are collected and then PCA is applied to transform this data into eigenspace. The first feature, containing maximum variation is employed to compute the depth. DCT and PCA are computationally intensive; however, the reduced data elements and algorithm iterations have made the new approach competitive and efficient. The performance of the proposed approach is compared with other methods by conducting experiments using image sequences of a synthetic and two microscopic objects. The evaluation is gauged on the basis of unimodality, monotonicity, and resolution of the focus curve. Two other global statistical metrics, root mean square error (RMSE) and correlation have also been applied for synthetic image sequence. Besides, noise sensitivity and computational complexity are also compared with other algorithms. Experimental results demonstrate the effectiveness and the robustness of the new method.     

无偏估计拆分算法在数控加工中心主轴热误差建模中的应用

针对多元线性回归无偏估计算法在处理具有多重共线性的机床热误差数据建模中出现的模型参数估计失真问题,提出了一种用于处理共线性数据的无偏估计拆分算法。该算法将建模过程分成多个步骤完成,每步只对一个自变量进行回归,从而达到弱化自变量共线性的目的。以Leaderway-V450型数控加工中心为实验对象,根据在不同季度内测量的多批次空转实验数据,将无偏估计拆分算法与传统多元线性回归的模型精度和稳健性进行了验证。研究结果显示,无偏估计拆分模型的预测精度和稳健性远优于经典多元线性回归模型,尤其对于跨季度数据预测,该算法优势更大。