一种流体运动矢量计算的有效方法

提出了一种有效的流体运动矢量计算方法.该方法利用视频流的两帧图像进行流体运动矢量的计算,目的是获得流体连续性运动的二维矢量.采用图像分析和连续性方程约束的策略进行研究,所求得的运动矢量能够反映流体运动的特点.该方法包括运动矢量的初始化、去噪、平滑和优化这4个步骤:首先,统计每个像素所在区域的直方图,利用区域直方图主要成分匹配方法完成对运动矢量的初始化;然后,对初始化结果利用多分辨率采样方法进行去噪处理;再用统计分析方法对局部模块的运动矢量进行平滑处理;最后,用流体运动的连续性方程进行约束,对运动矢量进一步优化,得到具有保持外观一致性和运动连续性的流体运动矢量.实验结果证明了该方法的有效性,对于具有多种运动的流体场景运动矢量的计算也是实用的.     

Acceleration-level repetitive motion planning of redundant planar robots solved by a simplified LVI-based primal-dual neural network

In this paper, we propose a novel repetitive motion planning (RMP) scheme at the joint-acceleration level (termed, the acceleration-level RMP scheme, the ARMP scheme), which incorporates joint-angle limits, joint-velocity limits and joint-acceleration limits. To do this, Zhang et al's neural-dynamic method is employed to derive and design such an ARMP scheme. Such a scheme is then reformulated as a quadratic program (QP). To solve this QP problem online, a simplified linear-variational-inequality based primal-dual neural network (i.e., S-LVI-PDNN) is designed. With simple piecewise-linear dynamics and global exponential convergence to the optimal solution, such an S-LVI-PDNN solver can handle the strictly convex QP problem in an inverse-free manner. Finally, three given tasks, i.e., rhombic path, straight-line path and square path tracking tasks, are fulfilled by three-link, four-link and five-link planar robot arms, respectively. Computer-simulation and physical experiment results validate the physical realizability, efficacy and accuracy of the ARMP scheme and the corresponding S-LVI-PDNN solver.     

带宽自适应的人体运动跟踪均值漂移算法

传统Mean shift算法带宽固定的问题,导致了人体逐渐远离或者逐渐靠近摄像头运动时跟踪效果不好甚至失败.考虑到人体运动目标特征提取后的二值图像中,头部区域的图像呈圆形形状,并且可以用Hough变换检测出圆半径的大小.本文提出根据Hough变换检测出的圆半径在人体视频图像序列中的缩放比例,对带宽进行相应调整的算法.实验和分析表明本算法有很好的准确性和鲁棒性.     

运动图像序列中的斑点检测算法

传统运动图像斑点检测算法通过降低阈值来提高正确检测率,但较高的错误检测率直接影响其后的斑点修复结果。为最大化正确检测率与错误检测率之间的比值,在SROD检测算法的基础上提出改进的斑点检测算法。引入自适应多阈值的概念,对同一帧图像中的不同斑点进行自动收敛,找到合适的阈值,采用纹理匹配方法减小斑点区域中由于运动矢量估计导致的偏差。对实际破损以及人工添加斑点的图像序列进行性能评估,结果表明,改进算法能在得到较高正确检测率的同时降低错误检测率。     

基于无线信号的人类行为检测和识别

物联网技术实现了物与物、人与物的全面互联,其中信息传感设备与人的交互需要对人体行为活动进行感知。目前广泛使用的有基于视觉和利用穿戴式传感器的识别方法,但这些方法在很多场景下应用有所限制。文章提出一种基于无线信号识别人类行为的方法,通过对通信中传输数据包状态的统计和分析,能够利用少量通信节点达到感知非携带设备的目标在室内检测区域行为活动的目的。对于不同的行为活动特征,采用序列最小优化算法、 K-最近邻算法等不同算法进行分类研究。相对于传统基于无线信号接收信号强度指标的免携带设备行为识别方法,文章提出的方法对不同运动速度等级的识别精度平均提高了 25.1%。     

风波流多环境海上漂浮式风力机张力腿平台动态特性

平台结构是漂浮式海上风力机安全运行的基础保障。采用边界元并结合多体动力学方法,分析了张力腿（Tension Leg Platform,TLP）漂浮式风力机平台结构,研究了平台结构在频域和时域运动响应变化及漂浮式平台在多种不同海洋环境条件下风、波、流联合作用,与波浪载荷独立作用时的运动响应进行了比较,得出平台结构在时域中的动力响应及张力腿结构张力变化情况。结果表明：漂浮式平台在频域变化范围内,运动响应主要集中在低频部分,绕射力对漂浮式海上风力机TLP平台的作用力不能忽略;海洋环境载荷较小时,风、波、流联合作用比只有波浪运动响应强烈,而随着海洋环境载荷增强,波浪作用越来越大,对漂浮式平台运动有着重要影响;风、波、流联合作用运动响应标准差大于只有波浪作用,平台偏离平衡位置更加剧烈;张力腿最大张力随着海洋环境载荷增强逐渐增大,每根张力腿张力标准差都是以相同的趋势递增。研究结果对海上张力腿平台结构设计与优化具有很高的参考价值。     

亚铁血红素结合蛋白HmuT的功能性运动与工作机理研究

根据已测定的周质结合蛋白的晶体结构,目前普遍认为第一和第二类周质结合蛋白(Periplasmic Binding Protein,PBP)在结合和释放底物的过程中会发生较大规模的构象变化。比较已测定的同种第三类PBP结合底物前后的晶体结构发现,二者之间的差别极小,因此很多研究者认为第三类PBP的工作机理可能不同于第一、二类PBP。在本工作中,对鼠疫杆菌亚铁血红素(heme)结合蛋白HmuT与另两类heme结合蛋白ShuT和PhuT的结构进行了比较,并利用高斯网络模型与各项异性网络模型方法对亚铁血红素结合蛋白HmuT的功能性运动进行了较为详尽的分析。根据计算结果,认为116-118,148-151,和263-265等三个区域在HmuT的功能性运动中充当铰链区。HmuT在结合heme前后均有围绕铰链区做扭转和开合运动的趋势。综上所述,与ShuT和PhuT相比,尽管HmuT在结构上存在一定的特殊性,HmuT可能依然采取类似的工作机制来捕获和释放heme。     

基于视频监控系统的运动自适应去隔行算法

针对视频监控系统的去隔行问题,在分析了传统去隔行算法优缺点的基础上,提出了一种高性能的运动自适应去隔行算法。该算法通过可检测空间周期模式运动的4场运动检测方法对插值点运动状态进行判断,将图像分为静止区域和运动区域。静止区域的插值采用场合并算法;运功区域的插值采用改进型边沿自适应插值算法,增强了水平边沿检测功能并提升了一致性边沿方向的估计水平。DSP实验结果表明,提出的算法可提高图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM),有效抑制锯齿化、行间闪烁和运动虚像等不良效应,获得良好的视觉效果     

仿生蛇形机器人的设计及研究

对蛇的身体结构和运动形态进行了分析,掌握了蛇的运动模型,分析了蛇在蜿蜒运动过程中的受力情况。通过对蛇行运动的研究,结合结构设计、控制系统设计等,设计一条13关节的仿生机器蛇,实现蜿蜒前进、转弯、蜷缩、抬头等动作。并对仿生蛇的设计提出一些看法,结合实际,对其未来发展提出建议。     

基于泄流孔的管道内检测器运动状态分析

检测器在管道内依靠输送介质的压差产生动力,从而驱动其行走完成壁面腐蚀缺陷的扫描检测,检测器在管内的运动状态会直接影响到检测数据有效性。检测器速度一般采用泄流孔的方式控制,泄流孔的设计和检测器运动机理建模研究检测器运动状态的关键。本文采用流体力学的方法建立了检测器在管道中运动时的流场分析模型,分析了当原油以相对内检测器1.5 m/s流速通过不同结构泄流孔时的流场变化情况,结果表明单孔渐扩型泄流孔周围流场状态更加稳定,更有利于内检测器运动状态的稳定。建立了当内检测器采用单孔渐扩型泄流孔时的运动机理模型,对内检测器所受驱动力和摩擦阻力进行深入分析,得到了泄流孔开度和内检测器运动速度之间的特性关系曲线,为实现内检测器运动速度控制打下了理论基础。