一种基于多摄像机的鲁棒运动结构重建方法

考虑大尺度噪声对测量矩阵的影响,提出了一种基于多摄像机的鲁棒运动结构重建方法。通过引入一种用于低秩矩阵恢复的数学模型,将丢失数据和大尺度噪声造成的不完整测量矩阵求解转化为凸优化问题,并使用鲁棒主成分分析方法对其求解,利用多摄像机下的矩阵分解理论实现多摄像机下运动结构重建。实验结果表明,提出的方法能够有效解决大尺度噪声的存在造成多摄像机运动结构重建方法失效的问题,准确地重建物体三维结构。     

基于H_∞滤波的电液伺服控制系统鲁棒观测器设计

为了更好地实现电液伺服控制系统的故障诊断,提出一种新的鲁棒状态观测器的设计方法。简化电液伺服控制系统的流量非线性方程,建立系统的线性定常模型;考虑过程噪声与测量噪声,设计系统的鲁棒观测器结构;并运用H∞滤波理论确定观测器设计的性能指标,求解系统的矩阵Riccati方程,计算观测器的反馈增益矩阵。设计实例表明,该方法不仅计算简便、易于工程实现,而且能限制噪声干扰对观测误差的影响。     

基于梯度的鲁棒多尺度微运动测量算法

将鲁棒估计方法与多尺度方法相结合,给出了一种基于梯度的鲁棒分层估计多尺度运动估计算法。在该算法中,多尺度金字塔的不同尺度层采用不同的梯度滤波器来估计运动。在金字塔的每一层都使用鲁棒估计,这能够较好地解决估计中由于运动不连续和图像亮度变化引起的界外值问题,从而进一步提高运动估计精度。实验模拟表明提出的算法在测量MEMS噪声图像运动时不但估计精度高,而且执行速度快。     

基于计算机微视觉的鲁棒多尺度平面微运动测量

提出一种将计算机微视觉与鲁棒多尺度运动估计算法相结合的测量微运动的方法.设计一种用于微运动测量的鲁棒多尺度运动估计算法.在该算法中,根据滤波器的不同特性,在多尺度金字塔的不同尺度层采用不同的滤波器估计运动.这种分层估计的方法不但可以提高测量精度,而且可以加快测量速度.分析计算机微视觉测量系统的组成,并对设计的微视觉测量系统进行标定.以精密定位平台为测量对象,采用计算机微视觉与鲁棒多尺度运动估计算法相结合的方法测量了精密定位平台的平面微运动.该方法用于测量2 000 nm左右的微运动时,最大测量偏差达到了12.5 nm.试验结果表明,这种将计算机微视觉与鲁棒多尺度运动估计算法相结合的方法能够实现高精度的平面微运动测量.     

混合不确定性鲁棒协同优化设计方法

为了改善鲁棒协同优化设计中约束函数鲁棒性评估的精确度,提出一种混合不确定性鲁棒协同优化设计方法.针对区间分布不确定性优化问题,该方法通过灵敏度分析方法修正子学科中的鲁棒约束函数,使不确定性因素不仅包括各输入变量的不确定性,还包括鲁棒协同优化求解过程中共享设计变量不一致带来的模型不确定性.数值算例的优化结果表明,混合不确定性鲁棒协同优化方法显著改善了约束函数鲁棒性评估的精确性.将该方法应用到一个卫星结构优化设计问题中,并采用自适应模拟退火算法求解,验证了该方法对复杂工程系统鲁棒优化设计问题的适用性.     

基于同态滤波的鲁棒多尺度微运动测量算法

针对光照变化、噪声、运动不连续及大位移量等影响基于计算机微视觉的微运动测量精度的问题,提出一种基于同态滤波的鲁棒多尺度微运动测量算法.首先采用同态滤波增强方法对显微视觉图像亮度不均匀进行了校正,并增强对比度,然后利用双权重函数,自动调节不同残差数据点的权重,去除残差过大的数据点,并采用多尺度金字塔由粗到精逐层迭代,精确地估计运动矢量.实验结果显示,新算法鲁棒性好,能有效地减弱光照不均匀的干扰,同时减少噪声和运动不连续而引起的界外值的影响,微运动测量精度达到0.01个像素.     

基于单次成像的三维形貌拼接技术

针对大型物体的三维形貌测量,研究基于辅助靶标的三维形貌拼接技术,并在此基础上提出单摄像机单次成像求解转换矩阵的方法.该方法通过单摄像机单次成像,结合控制点的边长约束,求解出全局坐标系同局部测量坐标系的转换关系,进而将局部测量数据统一到全局坐标系下,实现拼接.此方法避免采用单摄像机多摄站测量时带来的繁琐操作以及产生的相关问题,大大提高拼接的速度,并且可以保证较高的精度.     

“惯容器-弹簧-阻尼”悬架系统正实综合研究

为了设计一种以舒适性为导向的车辆悬架结构,基于无源系统理论和LMI线性矩阵不等式方法,设计了正实鲁棒控制器,以车身加速度均方根值为乘坐舒适性指标,将求解悬架结构的问题归结为求解正实鲁棒控制器的问题,利用遗传算法结合LMI算法解BMI双线性矩阵不等式求解该问题,然后将得到的正实阻抗传递函数用弹簧、阻尼、惯容器(Inerter-Spring-Damper,ISD)物理实现出来。结果表明,与传统被动悬架相比,综合出来的ISD悬架能够显著改善车辆的乘坐舒适性和行驶安全性。     

基于光栅投影的多摄像机标定方法

多摄像机是解决结构光测量系统中视场小和自遮挡等问题的有效方案,但同时由于摄像机分布广、无公共视场,存在全局标定困难的问题。提出了一种基于条纹投影的多摄像机标定方法。加入辅助设备投影仪并向视场内投影大幅面的条纹图案,借助相位算法建立起全局相位场,反求景物的投影仪虚拟图像。利用平面靶标标定摄像机的内参和投影仪的外参获取靶标平面的移动信息,进而求解相邻摄像机的位置参数。最后的优化过程中,再根据相位值对相邻摄像机的图像完成亚像素匹配,通过最小化重建偏差对系统参数进行迭代优化。在搭建的多摄像机三维测量系统上进行试验,结果表明本文的多摄像机标定和测量方案切实可行。     

鲁棒优化与多智能体协调的电梯群控调度

针对电梯群控调度过程中交通流不确定和优化求解复杂性的问题,提出一种混合鲁棒优化方法和多智能体协调的电梯群控调度方法。分析了电梯群控调度中的交通流不确定问题,建立了解决该不确定问题的电梯调度决策鲁棒优化模型。为了弥补模型求解复杂度过高的不足,进一步提出鲁棒优化和多智能体调度结合的混合调度决策方法。仿真结果表明,该方法能有效改善群控调度的性能,提高群控调度对交通模式的适应性。     

基于自由运动的刚性球棒的像机内外参数标定

制作一种两端及中间各安装一个红外反光标志球的刚性球棒,不需要其它复杂标定装置,只要将这种特制的刚性球棒在测量空间内多次随意移动并摄取其图像,即可实现双像机标定。标定算法首先假定主点位于像面中心附近的某个位置,通过Hartley改进八点法求出基本矩阵,继而求出半标定矩阵并对其奇异值分解,再线性地求出焦距。接着求出本质矩阵,奇异值分解后得到旋转矩阵和比例因子意义下的平移向量。利用三角法确定刚性球棒两端点的重建坐标和距离,与标准距离对比确定比例因子。通过评价函数将像机标定转换成寻找两像机最佳主点配对的非线性最小化问题。运用改进的模拟退火进化策略算法迭代优化求解出最佳主点配对,继而求解出像机其它内外参数。与传统方法相比,本文方法不需要对球棒的运动做任何限制,并且能够同时求解出像机内、外参数,改进的模拟退火进化策略算法改善了全局收敛性能并加快了收敛速度。     

一种任意相关噪声异类传感器测量融合算法

基于测量融合理论提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统目标跟踪算法。该算法在构造跟踪滤波器时，在增益阵中引入了测量噪声与系统噪声相关以及测量噪声之间相关项，增加了描述多传感器融合系统的信息量。仿真结果表明，由于考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性，测量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能，并且航迹跟踪的精度得到了改善。     

Maximum correntropy square-root cubature Kalman filter with application to SINS/GPS integrated systems

For a nonlinear system, the cubature Kalman filter (CKF) and its square-root version are useful methods to solve the state estimation problems, and both can obtain good performance in Gaussian noises. However, their performances often degrade significantly in the face of non-Gaussian noises, particularly when the measurements are contaminated by some heavy-tailed impulsive noises. By utilizing the maximum correntropy criterion (MCC) to improve the robust performance instead of traditional minimum mean square error (MMSE) criterion, a new square-root nonlinear filter is proposed in this study, named as the maximum correntropy square-root cubature Kalman filter (MCSCKF). The new filter not only retains the advantage of square-root cubature Kalman filter (SCKF), but also exhibits robust performance against heavy-tailed non-Gaussian noises. A judgment condition that avoids numerical problem is also given. The results of two illustrative examples, especially the SINS/GPS integrated systems, demonstrate the desirable performance of the proposed filter.     

移动机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法

针对机器人定位过程中传感器感知信息存在野值,加剧粒子退化,导致机器人状态参数滤波值失真,甚至出现定位失败的问题,提出一种机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法。在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差,同时有效提升系统的抗噪声能力。同时利用抗差估计原理构造抗差方差分量统计量,并由该统计量引入的自适应因子调节增益矩阵,减弱野值对滤波的影响。实验结果表明,当观测数据中存在野值时,该算法能够有效地控制观测异常误差的影响,定位精度得到了很大提高,并在不同系统噪声和观测噪声方差下,具有较强的鲁棒性和实时性。     

快速运动估计与AGS结合的可伸缩性视频编解码系统

可伸缩性视频编解码(SVC)系统是一种能够实现时间、空间、质量等可调节可伸缩的视频编解码技术。它是通过采用运动补偿时域滤波(MCTF)和运动估计(ME)技术结合有损编码及熵编码等技术,实现对视频序列进行成组编解码的任务。其中,如何更加有效地提高对时间相关性的利用以及如何根据视频性质进行自适应调节图像组(GOP)大小问题是提高系统编码效率的关键环节。文中通过采用一种利用时间信息的快速运动估计技术及对应的自适应GOP结构(AGS),有效提高了可伸缩性视频编解码系统的编码能力。     

基于线阵CCD的空间目标外姿态测量系统

设计了9路线阵CCD相机组合的空间目标外姿态测量系统,它克服了采用面阵图像传感器用于姿态测量时存在的速度和精度的矛盾。该系统分别实时重构放置于被测物体上的点合作目标在世界坐标系下的三维坐标,经空间解算,确定被测物体的姿态角。着眼于合作目标和相机光学系统的相对位置及呼应,解决了多相机与多点合作目标一一对应时的目标干扰问题;设计了新的光学系统构架,提高了精度,节省了空间;实现了多相机测量系统的局部标定和全局标定。测试结果表明,该姿态测量系统可以实现对被测对象高精度、实时的测量,且具有合作目标简单,价格低廉等优点。     

基于姿态矩阵判据的光学焦距在线快速标定

针对在轨运行的微小航天器发射过程的振动引起的结构变形和在轨太阳光照产生的结构热变形会使发射前对惯性恒星罗盘(Inertial Stellar Compass:ISC)标定的光学系统焦距偏离实际值,进而影响微小航天器的高精度姿态确定的问题,提出了一种基于姿态矩阵判据的ISC光学系统焦距在线快速标定方法.首先,分析了光学系统焦距与姿态矩阵的映射关系;然后,利用任一时刻由滤波生成的姿态矩阵,结合姿态矩阵单位正交特性的这一判据,采用迭代法实现了ISC光学系统焦距的在线快速标定.实验结果表明:该方法对ISC光学系统焦距的标定精度同星点质心提取的像素精度相当,大约为0.01个像素.该方法可在轨随时进行光学系统焦距的标定,标定速度快,且不需要采集大量姿态测量传感器的数据,标定效果良好.     

Further improvement on delay-dependent robust stability criteria for neutral-type recurrent neural networks with time-varying delays

This paper is concerned with the problem of improved delay-dependent robust stability criteria for neutral-type recurrent neural networks (NRNNs) with time-varying delays. Combining the Lyapunov–Krasovskii functional with linear matrix inequality (LMI) techniques and integral inequality approach (IIA), delay-dependent robust stability conditions for RNNs with time-varying delay, expressed in terms of quadratic forms of state and LMI, are derived. The proposed methods contain the least number of computed variables while maintaining the effectiveness of the robust stability conditions. Both theoretical and numerical comparisons have been provided to show the effectiveness and efficiency of the present method. Numerical examples are included to show that the proposed method is effective and can provide less conservative results.