基于多直线对应和加权最小二乘的位姿估计

为了求解复杂环境下目标的位姿,提出了基于多直线对应的加权最小二乘位姿估计算法。首先对模型直线进行等间隔采样,并沿采样点投影法线方向搜索图像点对应;然后利用图像点对应局部和全局特性对样本点进行加权;最后通过优化法向距离实现目标位姿的优化求解。为了解决模型-图像对应错误引起的优化失败问题,算法在模型-图像点匹配阶段为每个采样点保留多个图像点对应,通过随机Hough变换(RHT)算法将图像点对应约束在直线上,并为每条模型直线保留多图像直线对应。在对样本点进行加权时,综合考虑了样本点自身的属性和样本点同周围点的关系,有效提高了算法对纹理,背景,噪声等的鲁棒性。实验结果表明:提出的方法能够实现复杂环境下目标位姿的优化求解,其在x方向、y方向和z方向的角度估计误差分别优于0.4,0.3和0.1°;在垂直光轴方向和沿光轴方向的相对位置误差则分别优于0.03%和0.1%。相比单假设方法,提出的方法能够更有效地克服复杂背景干扰,实现特殊视图目标位姿的稳定估计。     

极径法球面测量的加权最小二乘估计和布点设计

本文给出了基于极径法球面测量的加权最小二乘估计模型,并依据该模型进行测量采样点布局的优化设计。最后,对模型和布点设计进行了统计数据仿真测试。     

贴片元件的海森范式加权最小二乘矩形拟合算法

随着印制电路板上元器件密度越来越高,对贴片机的贴装精度要求也愈发精密。为提高元件的贴装精度,文章针对无引脚元件提出了加权最小二乘矩形拟合算法。算法首先提出海森范式最小二乘拟合法,可以拟合图像中任意位置像素点组成的直线。针对直线中的离群点,在海森范式最小二乘拟合法基础上加入Tukey权重函数,大大缩小了图像中奇异点的影响,从而提高了元件检测精度。实验结果表明:加权最小二乘矩形拟合算法不仅提高了元件检测精度,且一定程度上对元件偏转角度与元件图像模糊或损坏不敏感,具有较优效果。     

基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法

以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象，基于最小二乘原理，提出了一种加权融合算法，推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息，提出了一种方差估计学习算法，实现对各传感器测量方差的估计，从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单，能快速、准确的估计出待测物理量的状态信息。     

二维声学数值计算的梯度最小二乘加权

针对传统有限元法求解声学问题由于刚度矩阵过硬导致较大的色散误差,以及在较高波数和网格扭曲时计算精度过低甚至错误的问题,采用移动最小二乘权函数对传统有限元法的声压梯度进行加权重构,推导了梯度移动最小二乘加权(Gradient weighted by moving least-squares,GW-MLS)的二维声学计算公式。对声压梯度的加权重构使得GW-MLS模型的刚度相对于FEM模型得以软化,刚度更接近真实模型刚度。采用与有限元法相同的方式构造质量矩阵和边界积分矢量,保证质量矩阵和边界条件的正确施加和积分精度。通过二维管道声腔模型和二维车内声腔模型算例对所提出的算法进行验证,数值分析结果表明,GW-MLS有效地减少了色散误差的影响,提高了计算精度,尤其是对较高波数和网格扭曲时表现出良好的适应性。     

基于加权最小二乘法的光纤管分类研究

针对光纤管内径的精确测量和快速分类问题,将光纤管孔径与标准检测棒之间摩擦力呈线性变化的原理应用到光纤管分类处理中。开展了对已采集的各类标准光纤管孔径与标准检测棒之间的实际摩擦力数据的分析,并通过加权最小二乘法进行了数据拟合,获取了各类光纤管孔径下的标准摩擦力模型,通过计算标准摩擦力模型的特征数据得出了相应的摩擦力模型数据库,建立了各类光纤管孔径与摩擦力模型数据库的关系,提出了通过将实际采集的光纤管摩擦力特征数据与标准摩擦力模型数据库进行对比以实现光纤管分类的方法;在DSP上对该分类方法进行了评价,并进行了各类光纤管分类实验。实验结果表明,该光纤管分类方法可行,其准确性高达99%,并且能够实现每分钟检测18根光纤管,提高了检测准确率和速度。     

基于加权最小二乘法的分数延时滤波器设计

相较于传统的可变分数延时滤波器无法满足延时的实时变化,Farrow结构延时滤波器因其独特的结构可以灵活地调整时延且不需重新设计滤波器系数。以加权最小二乘法作为分数延时滤波器系数配置的基本方法,通过建立离散加权平方误差函数对滤波器系数的配置进行理论推导。并设计一种最小化幅度响应最大绝对误差的迭代判断条件来确定权重函数,用以更新滤波器系数来实现滤波器性能的优化。     

基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计

针对相机内参数已标定和未标定情况下的相机位姿求解,提出了基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计算法。推导了关于相机焦距和位姿参数的线性方程,通过4条以上共面直线实现了相机位姿参数的线性解算;对参数线性解进行迭代加权最小二乘优化,得到更高精度的参数估计值和直线权值;最后,利用直线权值和欧式变换的保距性实现相机焦距的解算,得到了相机焦距和位姿参数的估计值。仿真实验表明:提出的算法在相机已标定,直线数为20,像点噪声方差为5pixel的情况下,角度误差小于0.2°,相对平移向量误差小于0.5%,耗时大约为1ms。真实数据实验表明,提出的算法可以获得与棋盘标定结果相近的精度。与现有算法相比,提出的算法抗噪性更好,精度更高,能够实现基于单幅图像的未标定相机的位姿估计。     

加权整体最小二乘在激光跟踪仪转站中的应用

由于利用经典最小二乘原则对激光跟踪仪进行坐标转换时,系数矩阵中携带的随机测量误差会影响转站精度,故对激光跟踪仪的转站算法进行了研究。提出了基于线性EIV模型(Errors-in-Variables)和加权整体最小二乘法(WTLS)并利用间接平差形式迭代求解转站参数的方法;利用Matlab进行仿真分析并用API公司生产的激光跟踪仪进行实验。仿真结果显示WTLS法的单位权中误差的平均值和标准差分别为经典加权最小二乘法(WLS)的4/5和1/5;实验结果显示WTLS和WLS两种方法的单位权中误差分别为2.003 5mm和2.225 3mm;这些数据证明采用WTLS法的转站结果比WLS的精度更高且更稳定。该方法可为组建激光跟踪仪测量网络,优化网络布局奠定基础。     

数控机床热误差的动态自适应加权最小二乘支持矢量机建模方法

为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出基于动态自适应加权最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法.为构建机床热误差模型,对一台XK713数控铣床进行建模试验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别获取机床温度值与主轴变形量.运用动态自适应算法,优化选择建模过程中的参数;对采样数据进行初始最小二乘支持矢量机建模,根据误差变量确定权重系数,得到基于加权最小二乘支持矢量机的数控铣床热误差模型.试验结果表明,基于动态自适应最小二乘支持矢量机的数控机床热误差建模方法精度高,泛化能力强,优于未加权最小二乘支持矢量机方法与传统最小二乘法.获得的模型可用于数控机床热误差补偿,以提高数控机床的加工精度.     

评定直线度误差的最小二乘法与最小包容区域法精度之比较

介绍了直线度误差评定的最小二乘法和最小包容区域法的算法模型与实现方法。在三坐标测量机上对八种不同被测直线进行了采样点坐标数据提取,分别用最小二乘法和最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法进行了给定平面内直线度误差的评定。结果表明:最小二乘法的评定结果与最小包容区域法的基于搜索逼近-逐次旋转逼近法的评定结果完全一致,即直线度误差的最小二乘法评定结果符合最小条件。     

基于最小二乘法的智能校验方法

介绍了一种检测仪器的智能校验方法;着重描述了基于最小二乘法的校验算法;该智能校验方法充分利用微处理器的数据处理能力,使校验操作变得简单方便,同时降低了仪器对于内部器件稳定性的要求。     

基于最小二乘支持向量机的图像配准研究

本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像配准方法.在已知控制点匹配对的前提下,利用LS-SVM的回归特性估计变换模型,然后根据该模型进行重采样和变换,实现图像的配准.该方法的特点在于:在结构风险最小化(SRM)的原则下,最小化模型泛化误差的上界,而不是最小化控制点处的均方误差.实验结果表明了该方法去除图像几何形变的有效性,并且该方法可以自适应地校正由于控制点的定位精度不高而引起的误差,比传统表面样条方法的效果更好.     

最小二乘支持向量机模型的简化结构研究

针对LS-SVM模型复杂度高的问题．本文提出了一种简化模型的思路。在保证LS-SVM模型性能不变的前提下,通过该模型的少量输入输出样本,利用LS-SVM建模进一步拟合该模型。使得到的新模型的复杂度降低。仿真试验表明。本文给出的模型简化方法是有效的。     

A weighted least square based data fusion method for precision measurement of freeform surfaces

The trend towards product miniaturisation and multi-functionality constitutes a driving force for the application of complex surfaces in many fields such as advanced optics. The precision measurement of these surfaces should be carried out at multiple scales, of which process commonly involves several datasets obtained from different sensors. This paper presents a weighted least square based multi-sensor data fusion method for such measurement. The method starts from unifying the coordinate frames of the measured datasets using an intrinsic feature based surface registration method. B-spline surface is used to fit linear surface model to each identified overlapping area of the registered datasets, respectively. By forming a common basis function, the fitted surface models and the corresponding residuals are then combined to construct a weighted least square based data fusion system which is used to generate a fused surface model. An analysis of the uncertainty propagation in data fusion process is also given. Both computer simulation and actual measurement on various freeform surfaces are conducted to verify the validity of proposed method. The results indicate that the proposed method is capable of fusing multi-sensor measured datasets with notable reduction of the measurement uncertainty.     

一种基于最小二乘法的RTCP自动测量循环

五轴机床的RTCP功能正常工作,需要对机床的相关几何参数进行正确的标定.标定的精度直接影响到机床的RTCP动作精度.通过测头实现机床的RTCP相关参数自动标定,可以有效提高机床的RTCP参数标定效率,并保证机床的精度稳定性.提出一种基于最小二乘拟合的方法来实现机床的RTCP参数自动高精度标定,具有标定精度高,标定速度快...     

基于最小二乘法的婴幼儿头型检测方法研究

针对婴幼儿头部畸形缺乏快速测量诊断方法,精确测量依赖于3D扫描仪,成本高昂、缺乏统一指标等问题,设计了一种新型婴幼儿头型测量诊断机构.首先给出了该设备的检测原理及数据采集方法;其次详细介绍了基于最小二乘法的椭圆拟合快速检测方法,该方法可以直观地获得婴儿头部的各项参数,快速有效地获得被检测婴幼儿头型信息.最后通过示例证明,该方法能够快速检测出婴幼儿头型轮廓,为婴幼儿的临床检查提供了方便有效的途径.     

基于最小二乘法的旋转风速仪误差校正研究

旋转风速仪测量误差会导致风电场发电机组发电量损失、电能质量下降。通过测量实验对比三杯式风速仪和超声波风速仪,得出误差产生的主要因素是3.5 m/s以上三杯式风速仪的"过高效应"。该文提出一种风速测量校正方法,基于最小二乘法对三杯式风速仪的测风误差进行校正,能有效减小风电场测风系统测量误差。     

用最小二乘法拟合径向剃齿刀齿面

提出一种用最小二乘法拟合刀具齿面上离散点的齿面拟合方法,给出了齿面的简单表达式。该拟合曲面可用于虚拟径向剃齿过程,从而生成被剃齿轮齿面,通过与渐开线齿面比较,可检验刀具设计的正确性。     

基于PSO-LSSVM的网络化制造系统安全检测

为了解决传统网络化制造系统安全检测技术检测精度低的难题,提出基于粒子群优化最小二乘支持向量机(PSO.LSSVM)的网络化制造系统安全检测方法.首先,确定网络化制造系统安全检测特征,并对特征进行预处理.然后,建立基于粒子群优化最小二乘支持向量机的网络化制造系统安全检测模型.最后,通过实例证明该方法的有效性及优越性.分别采用人工神经网络、支持向量机与PSO-LSSVM方法进行对比分析,实验结果表明,PSO-LSSVM对网络化制造系统的安全检测性能优于神经网络与支持向量机的安全检测性能.