基于并行粒子群优化的三维点云配准算法

针对基于群智能优化的点云配准算法计算时间长的问题,提出一种基于CUDA的并行粒子群配准算法.以点对点距离最短为适应度函数,利用粒子群算法各粒子天然的并行性,将运算过程分配到GPU的各个线程中计算变换参数.由于GPU多个线程运算同时执行互不干扰,极大地提高了粒子群的运算速度,从而可以实现点云的快速、精确配准.实验结果表明,该算法既克服了ICP算法对点云初始位置要求高的缺点,又有效解决了基于群智能优化的点云配准算法计算时间长的问题.     

基于天牛须算法的粒子群算法在PID参数整定上的应用

PSO虽然被广泛应用于包含PID参数整定等各种寻优问题中,但是传统粒子群算法在某些场合收敛速度慢且较容易陷入局部最优值。针对这些问题,文中提出一种将新型高效BAS融合进PSO算法的全局寻优过程,该方法可以更好地跳出局部最优点。同时,由于BAS算法为单一个体的算法,易因为早熟收敛陷入局部最优,故将BAS和传统的PSO结合也增强了BAS的丰富度。在Schaffer函数进行的20次独立测试显示,该算法相对于传统PSO和BAS取得了较好的寻优结果。最后,将算法应用到不稳定对象的PID参数寻优中,结果显示相对于PSO和改进PSO算法,新算法下的ts、tr、IAE、ISE等各项指标均得到了提高。     

基于改进粒子群算法的三维路径规划

路径规划是无人机任务目标的重要组成部分,针对粒子群(PSO)算法早期收敛速度快,后期易陷入局部最优的缺点,提出一种结合天牛须搜索(BAS)算法的改进粒子群算法,并将其应用于无人机三维空间路径规划.在改进的粒子群算法中,利用天牛个体的优势,在每次迭代中都有自己对环境空间的判断,使路径更加合理,搜索效率更高.仿真结果表明,...     

基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划

针对传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法在航迹规划的过程中需要根据无人机性能建立约束条件和易陷入局部最优值的缺点,提出了一种结合天牛须(Beetle Antennae Search, BAS)算法的球坐标PSO算法。该改进算法直接利用球坐标系对无人机的航向角和俯仰角进行约束,并且通过BAS算法避免PSO算法陷入局部最优值。根据数字高程地图建立仿真环境,综合考虑航迹长度、平滑度和危险性等因素构建目标函数。仿真结果表明,改进后的算法与其他PSO算法相比,规划的三维航迹质量更高,能够很好地适应无人机在各种环境下的飞行要求。     

一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法

点云配准方法能够有效地完成对不同重叠率、不同规模点云间的配准,可确保三维重建模型的精度。针对该问题,提出一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法,首先基于欧氏距离分割法将点云分割为子点云;然后提取子点云特征,考虑到不同点云的规模不同,提取的特征规模也是不同的,提出利用动态时间规整算法(DTW)完成子点云间的映射;最后利用迭代配准算法求取拼接点云间的平移、旋转矩阵,利用该矩阵完成点云间的配准和拼接。实验结果表明,提出的方法能够有效地解决部分重叠点云和不同规模点云的配准问题。     

改进天牛须算法的三维点云提取

根据双目立体视觉的三维重构原理,如果能获得致密的三维点云数据,就可以确定三维物体表面形状的特征.因此,提出一种改进天牛须的图像配准方法,首先采用SURF算法对双目拍摄的图像进行特征点的提取,利用返回的二进制或从强度图像中提取其特征向量及特征向量对应位置.再由正态分布统计两幅图像特征点对应程度,剔除不满足设定百分界值的数...     

基于Super4PCS的激光点云配准适用性研究

针对超四点快速鲁棒匹配算法(Super 4-points congruent sets,Super4PCS)对不同特点的激光点云配准的适用性问题,分别对不同重叠率、不同噪声点、不同数据量的点云进行了配准实验,比较分析了算法的配准精度和数据适用性.实验分析得出,Super4PCS算法对于重叠率高于40％、噪声比例低于30...     

基于改进粒子群算法的光伏最大功率点跟踪策略分析

阐述光伏电池最大功率点跟踪的问题,传统算法有容易陷入局部最优和收敛速度慢的特点,探讨利用天牛须搜索更新惯性权重并引入混沌扰动和“跳出”机制,对标准粒子群算法进行改进。将改进的粒子群算数法与标准粒子群算法在标准环境下仿真对比分析,改进的粒子群算法输出波动小,输出功率高。并应用改进的粒子群算法光照变化时进行最大功率点跟踪,验证算法有效性。     

基于改进ICP的点云配准算法

文中提出了一种新的点云数据配准算法。首先,估算两组点云数据中每个点的曲面法矢,并据此计算各个点的曲率;然后,根据各个点的曲率确定两组点云数据中可以匹配的点对集合;再采用几何哈希方法计算三维空间变换,实现粗配准;最后,将粗配准的结果作为精配准的初值,通过在ICP算法中添加动态迭代因子的方法来改进ICP算法,实现最终的配准。实验结果表明,文中算法能完成两组点云数据的精确配准,而且改进的ICP算法可以在不影响配准精度的情况下,极大地提高算法的收敛速度。     

基于分类思想的改进粒子群优化算法

针对粒子群算法存在收敛速度慢、收敛精度低且易收敛到局部极值的问题,提出一种基于分类思想的粒子群改进算法。该算法将粒子适度值和适度值均值做差与适度值标准差进行比较,从而将粒子所在区域划分为拒绝域、亲近域、合理域。根据不同区域中粒子的特点选取不同惯性权重和学习因子,使粒子高效地选择自身经验或种群经验,合理增强或减弱粒子全局搜索能力和局部搜索能力。数值实验结果表明,与其他粒子群改进算法相比,新的分类粒子群算法有效加快了粒子的收敛速度,提高了算法的收敛精度,有效改善了算法寻优性能。     

改进粒子群算法优化低功耗自适应集簇分层的路由算法

针对LEA低C功H算法的簇头分布不合理、网络能耗不均的问题,在耗自适应集簇分层路由算法。首先将分割线的选择LE问A题CH转协议的基础上,提出了一种改进粒子群算法优化化成带约束的非线性优化问题,然后利用粒子群算法求解,并针对粒子群算法的不足进行相应的改进,最后采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于其它改进LEACH路由算法,本文算法有效提高了网络的能量利用率,能够实现节点之间的能耗均衡,使无线传感器的网络生存时间得到延长。     

基于改进粒子群优化算法的摄像机标定

本文在充分研究多种摄像机标定方法和粒子群优化算法（PSO）的基础上,针对传统PSO算法存在早熟和局部收敛的问题,提出了一种改进的新型粒子群优化算法在摄像机标定中的应用。该算法在基本PSO惯性权重部分加入了收缩因子,很好的改善了算法的收敛性;为了进一步提高优化的速度和可靠性,引入了多适应值函数策略。最后在OpenCV上实现了基于该改进方法的摄相机标定。实验结果表明：该摄像机标定方法有效提高了原有张正友平面标定法的标定精度,结果稳定可靠,具有一定的工程应用价值。     

基于改进粒子群算法的软件可靠性评估

软件可靠性是软件质量评价的一个重要标准,针对传统方法存在软件可靠性评估精度低,结果不可信等缺陷,提出基于改进粒子群算法的软件可靠性评估模型。首先对当前软件可靠性评估的研究现状进行分析,然后建立软件可靠性评估模型,最后采用改进粒子群算法对模型参数进行求解,并通过具体软件可靠性评估实验对模型的性能进行分析,结果表明,改进粒子群算法可以对软件可靠性进行高精度评估,而且评估结果要明显优于其他软件可靠性评估模型,具有更高的实际应用价值。     

基于几何属性和改进ICP的点云配准方法

点云配准是三维重建的重要研究内容之一,其精度将直接影响到建模结果的好坏。为了提高点云配准的精度和收敛速度,首先提取点云的法矢和曲率等几何属性;然后根据点云密度将点云进行区域划分,并选取不同点云区域中的曲率极值点,再通过对极值点对的相似性度量来实现点云粗配准;最后采用基于K-d树的改进ICP算法进一步实现点云细配准。实验采用颅骨点云数据模型对该方法进行配准验证,结果表明,基于几何属性和改进ICP的点云配准方法是一种精度高、速度快的点云配准方法。     

基于粒子群算法的嵌入式云计算资源调度

随着移动互联网的发展,基于嵌入式设备的云计算服务成为研究热点。在国内,嵌入式云计算目前正处于探索研究阶段,云资源管理调度是嵌入式云计算的核心技术之一,其效率直接影响嵌入式云计算系统的性能。为了提高云计算性能,本文提出一种基于粒子群优化算法的云计算任务调度模型。粒子群算法中粒子位置代表可行的资源调度方案,以云计算任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找出最优资源调度方案。在matlab实验平台进行了仿真,通过大量数据模拟实验表明,该模型可以快速找到最优调度方案,提高资源利用率,具有较好的实用性和可行性。     

基于改进粒子群算法的图像边缘检测研究

为了提高图像边缘检测的细节信息,采用了二进制粒子群算法。首先通过logistic变换更新粒子速度,粒子速度不受限制;接着动态调整粒子位置,使飞行状态充分调整;然后正态云发生器动态调整粒子的惯性权重,这样较优粒子可以取得较小的惯性权重;最后建立图像边缘检测模型和算法流程。实验仿真显示本文算法对图像边缘定位准确、清晰,信噪比为35.928 1db,处理时间为1.340 1s。满足检测结果中对信息含量大、执行时间少等要求。     

基于改进粒子群算法的二维相位解缠方法

相位解缠是干涉合成孔径雷达(InSAR)干涉数据处理的关键步骤之一,枝切法作为一种经典的相位解缠算法在相位解缠过程中,建立的枝切线长度越短相位的解缠效果越好,枝切线该如何建立至关重要。在旅行商问题(TSP)理论求解最短路径的思想下,一种利用粒子群优化算法建立最短枝切线的方法被提出,该方法在基本粒子群优化算法中引入变异算子对粒子群算法容易陷入局部收敛的缺陷进行了改进。相对于Goldstein枝切法而言,该方法能够更有效的缩短枝切线的长度,避免解缠过程中\