基于线性时序逻辑的移动端快递派送路径规划

研究了快递派送的路径规划。针对目前快递派送任务点较多,快递员不熟悉派送区域的问题,提出了一种基于线性时序逻辑(LTL)的移动端多点快递派送路径规划方法。该方法利用移动端的百度地图应用包实现快递员的定位与导航任务,提出两层(顶层、底层)规划策略。顶层规划避开百度地图实际道路环境繁琐又庞大的建模,将快递派送问题转化为旅行推销员问题(TSP),仅将快递员派送任务地点建模为一个有限状态的加权切换系统,状态之间的切换权重基于百度地图的自驾导航距离,而非简单的直线距离,以达到底层规划结果符合实际环境,确保最后搜索的路径最优性,同时利用线性时序逻辑语言描述多点快递派送任务,从而将切换系统信息与派送任务信息相融合,构建一个任务可行网络拓扑,并在该网络拓扑上基于Dijkstra算法搜索出快递员离散的最优路径。底层规划完成离散路径的连续化,离散路径的任意相邻任务点间的路径规划基于百度地图实现,从而实现顶层规划的离散路径连续化,获得快递员可派单的实际派送路线。实验结果表明该方法能够解决多点派送任务与派送区域受约束的问题,并保证快递员派单路径的最优性。     

基于视觉感知特性的矢量地图可逆水印算法

针对二维矢量地图特定的数据结构以及水印嵌入带来的地图变形问题,提出了一种基于视觉感知特性的可逆水印算法。该算法首先基于顶点密度估计策略对矢量地图多边曲线的噪声不敏感区域进行选择;其次为使得水印嵌入带来的扰动最小,选择噪声不敏感区域顶点坐标的小数部分作为载体数据;最后依据水印嵌入阈值选择性修改整数离散余弦变换(DCT)变换后的交流分量(AC)系数值完成水印的嵌入。该水印方案在精确提取水印信息的同时可以完全无损恢复原始矢量数据,因而更加适用于矢量地图版权保护。实验结果表明,该水印方案在保证视觉不可感知的同时具有较高的嵌入容量及较强的鲁棒性。     

基于PMSM伺服系统的建模与仿真设计

在分析交流永磁同步电机数学模型的基础上,利用MATLAB/SIMULINK设计出一种基于SVPWM变频调速系统的新型仿真模型,根据空间矢量算法的软件设计流程实现控制系统仿真.文中详细介绍了交流同步电机仿真模型和各功能模块模型的设计方法以及在系统仿真过程中的算法设置和连续系统的离散化设计.由仿真结果可见,系统在高、低速情...     

基于二维矢量地图属性特征的数字水印算法

针对空域和频域数字水印对矢量地图造成不同程度的精度损失以及抗压缩性能差的特点,提出了一种新的矢量地图数字水印算法.该算法利用矢量对象的属性特征构造水印信息,采用网格密度空间聚类方法选取特征结点,并通过对特征结点的二维坐标进行微调,将数字水印嵌入到地图属性文件中.实验和分析表明,该算法达到了矢量地图精度零损伤的目标,同时,提高了数字水印的鲁棒性和实用性.     

冗余约束多刚体系统摩擦碰撞问题的数值求解方法

针对冗余约束多刚体系统的摩擦碰撞问题,以牛顿恢复系数作为碰撞终止条件,以离散化的系统动力学方程和线性规划理论为基础,建立了相应的混合互补模型。为有效求解该模型,利用最小二乘法和线性化方法,将混合互补模型转化为标准的线性互补模型,用线性互补模型的求解算法进行数值求解。接着,提出一种直接投影修正算法对碰撞计算过程进行修正,有效防止了碰撞加剧约束违约的现象。最后,通过一个算例,验证了数值求解方法和修正算法的有效性。     

一个矢量形式的双圆弧插值算法

本文在分析数控插补最常用的双圆弧插值算法特点的基础上，将以局部坐标系中的三角运算为核心的传统双圆弧插值算法，改造成为以整体坐标系中的线性运算为核心的矢量形式的双圆弧插值算法，从而减少了计算的复杂性和程序的复杂性，提高了效率和可靠性。     

线性阻尼杆振动问题基于变量变换的多辛算法

提出线性阻尼杆振动问题基于变量变换的多辛离散算法。首先通过变量变换把耗散系统化为保守系统。其次以变换变量组成状态向量并采用中点离散方法构造中点Box多辛离散格式,然后,基于空间层的状态变量建立矩阵形式的递推关系,最后结合空间边界条件和初始条件建立线性方程组求解。研究结果表明,构造的多辛算法不仅能够保持系统守恒型几何性质,通过状态变量合理表示了边界条件,而且能够较准确地体现系统的耗散效应。     

机器人空间三点圆弧算法的研究与实现

本文介绍了一种针对机器人空间圆弧的插补方法。机器人TCP经历的空间任意三点,求出空间圆弧的圆心和半径,继而推导出机器人控制系统中任意空间圆弧的实现方法,该算法不仅理论上可使所有插补点均在圆弧上,而且采用了矢量算法,避免了插补方向和过象限的判断。     

基于矢量水听器阵的恒定束宽波束形成器的原理与设计

摘要：在对水下目标进行探测识别的应用中，一般要求声纳系统具备在较宽频带内形成恒定束宽波束的能力：过去对声纳恒定束宽波束形成器的研究一直针对声压水听器阵，近来随着对矢量水听器认识的深入，开展基于矢量水听器阵的恒定束宽波束形成器研究越发变得必要。本文正是体现了作者在这一方面的阶段性研究成果。文中首先介绍了单个矢量水听器的指向特性，接着提出了矢量水听器阵宽带恒定束宽波束形成器的实现原理和设汁方法，并以均匀等间距线阵为例，给出了获得实现恒定束宽算法所需频域加权矩阵的步骤，之后又进一步给出了恒定束宽算法的频域实现流程，并通过计算机仿真验证了其有效性：     

高岭土插层杂化材料的导电性研究

采用液相插层法，分别制备了高岭土/二甲基亚砜(K-DMSO)和高岭土/醋酸钾(K-KAc)插层杂化材料。探究了插层时间以及高岭土在反应混合物中的质量分数对杂化材料插层率的影响。通过交流阻抗法对杂化材料的电导率进行测定。结果表明：K-KAc插层杂化材料具有较好的导电性，在湿度为100%时，K-DMSO在室温下的电导率即可达到10^-3S/cm以上。     

基于用户体验满意度的虚拟村寨路径规划

目的 用户在复杂环境下的虚拟村寨中游览,为了兼顾用户游览体验满意度及用户行为偏好,提出了基于用户体验满意度的路径规划方法。方法 首先,还原真实村寨的虚拟场景,对虚拟村寨进行降维处理,获取栅格化地图;然后,提出一种改进A星算法,并以地标点、用户移动轨迹、用户喜爱度等为约束条件,构建多因素影响下的虚拟村寨路径规划模型;最后,通过设计实验采集用户行为偏好数据,并由所构建模型开展约束影响权重分析,并将约束条件作为开展寻路算法的影响因素。结果 实验结果表明,该方法所规划出的路径能够有效兼容地标点、用户移动轨迹、用户喜爱度等多种约束条件。结论 路径规划结果对提升用户在虚拟村寨场景中的体验满意度具有明显优越性,能为用户沉浸式游览体验设计提供新方法。     

结合显著性的GrabCut及在骨髓细胞图像分割中的应用

针对传统GrabCut算法需要用户交互缺点,提出一种基于上下文感知显著性的GrabCut的改进的图像分割算法.首先用上下文感知得到待分割图像的显著图,然后由二值化的显著图确定GrabCut算法的初始化区域,再通过迭代使能量函数最小化分割出目标,算法应用于骨髓细胞图像分割上.实验结果表明,此算法能避免以往细胞分割算法如支持向量机、K-Means等参数调整问题,总体误差率较低,自动化程度高,鲁棒性强.     

有源电力滤波器半矢量预测控制策略研究

针对经典模型预测电流控制算法电压矢量选择范围有限、电流跟踪精度不高的问题,提出改进型模型预测电压控制算法。利用滚动寻优得到较优电压矢量,再利用较优电压矢量和零矢量各作用T_s/2得到半幅值矢量,根据较优电压矢量和半幅值矢量的评价函数选择最优电压矢量。每个周期仅增加一个电压矢量,能有效减小预测电压矢量和实际电压矢量之间的误差,实现对谐波电流的准确跟踪,提高有源电力滤波器的补偿性能。仿真结果表明,所提出的改进型模型预测电压控制算法与经典模型预测电流控制算法相比,补偿电流对参考电流的跟踪更加准确,经补偿后并网电流中的谐波含量由4.86%下降到3.32%,且在稳态和动态情况下都能实现单位功率因数并网。     

基于自组织特征映射神经网络的地图压缩

本文在介绍自组织特征映射（SOFM）神经网络的基础上,针对基于自组织特征映射神经网络的矢量量化算法,提出使用该算法对彩色地图进行压缩。实验表明此方法对地图具有明显的压缩效果,对其色彩进行了优化。压缩后地图的细节有一定损失,但不影响地图的判读。     

提高星图识别正确率的方法研究

在CCD星敏感器中，快速而可靠的星图识别算法成为星敏感器确定姿态的最关键部分．针对星图识别误匹配的存在，通过实验数据探讨了采用不同的星图识别特征、增加参与星图识别的恒星数目、提高恒星位置测量精度和星等测量精度、使用不同的星图匹配门限、选取合适导航星等方法，提高星图识别正确率。实验结果表明，采用这些方法后，星图正确匹配概率大大提高．     

An improved artificial bee colony algorithm for addressing distributed flow shop with distance coefficient in a prefabricated system

This paper proposes an improved artificial bee colony (IABC) algorithm for addressing the distributed flow shop considering the distance coefficient found in precast concrete production system, with the minimisation of the makespan. In the proposed algorithm, each solution is first represented by a two-dimensional vector, where the first dimensional vector is the factory and the second dimensional vector lists the operation scheduling sequence of each factory. Second, considering the distributed problem feature, a distributed iterated greedy heuristic (DIG) is developed where destruction and construction processes are designed in detail while considering the distributed structures. Third, an efficient population initialisation method that considers the factory workload balance is presented. Then, a local search approach that randomly replaces two factories with two randomly selected jobs and that finds an optimal position for the two inserted operations via the DIG method is proposed. For the canonical ABC algorithm, using the DIG approach, the main three parts are improved, namely, the employee, onlooker, and scout bees. Finally, the proposed algorithm is tested on sets of extended instances based on the well-known benchmarks. Through an analysis of the experimental results, the highly effective proposed IABC algorithm is compared to several efficient algorithms drawn from the literature.     

Fast Scene Reconstruction Based on Improved SLAM

Simultaneous location and mapping (SLAM) plays the crucial role in VR/AR application, autonomous robotics navigation, UAV remote control, etc. The traditional SLAM is not good at handle the data acquired by camera with fast movement or severe jittering, and the efficiency need to be improved. The paper proposes an improved SLAM algorithm, which mainly improves the real-time performance of classical SLAM algorithm, applies KDtree for efficient organizing feature points, and accelerates the feature points correspondence building. Moreover, the background map reconstruction thread is optimized, the SLAM parallel computation ability is increased. The color images experiments demonstrate that the improved SLAM algorithm holds better real-time performance than the classical SLAM.     

Object-of-interest image segmentation based on human attention and semantic region clustering

We propose a novel object-of-interest (OOI) segmentation algorithm for various images that is based on human attention and semantic region clustering. As object-based image segmentation is beyond current computer vision techniques, the proposed method segments an image into regions, which are then merged as a semantic object. At the same time, an attention window (AW) is created based on the saliency map and saliency points from an image. Within the AW, a support vector machine is used to select the salient regions, which are then clustered into the OOI using the proposed region merging. Unlike other algorithms, the proposed method allows multiple OOIs to be segmented according to the saliency map.     

非线性函数全局最优化的一种混沌优化混合算法

混沌优化方法是近年出现的利用混沌的遍历性、随机性作为全局优化机制的一种优化技术。已有的混沌优化方法都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器,而由Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数服从两头多、中间少的切比雪夫型分布,这种分布特性会严重影响混沌优化全局搜索能力和效率。利用Logistic映射的特点,在混沌搜索时预先筛选掉劣质点,建立改进的混沌BFGS混合优化算法。复杂非线性测试函数计算结果表明,与文献中不加改进的混沌混合算法相比,本算法以同样的混沌搜索次数找到全局最优解的概率提高了10-30%,而以概率1获得全局最优解的最大混沌搜索次数减少了8-10倍。另外,还将细搜索策略引入到改进的混沌BFGS混合算法中,对具有较大边界约束范围的非线性函数进行了优化计算。     

一种非结构环境下多机器人构建地图的方法

提出了一种多移动机器人在非结构环境下构建地图的新方法.该方法让各机器人独立探索环境并对不同的局部栅格地图予以融合.在地图融合过程中,无需考虑机器人相对位置的先验信息,而是以栅格地图相似度为度量标准,利用距离变换和改进的遗传算法高效、快速地搜索各局部地图之间的最大重叠部分,进而予以融合.实验结果表明,与常规方法相比,该方法能够较为精确地实现非结构环境下多机器人地图构建,且限制条件少,更适合于实际应用中的各种复杂情况.