安全两方圆计算协议

圆与圆的关系判断问题和直线与圆的关系判断问题是计算几何中的一个重要问题。在进行这些判定时,若输入的圆或直线等信息由不同的用户提供,且这些信息对其它用户保密,这就是安全计算问题,传统的判定算法不能满足要求。在半诚实模型下提出安全两数和平方计算协议,安全两数关系判断协议,安全两点距离计算协议,安全点线距离计算协议,进而实现保护私有信息的圆-圆、圆-直线关系判断;对于以上协议都进行了正确性、安全性和复杂性的分析。     

基于极半径误差法计算涡旋线轮廓度误差

为了实现对涡旋盘轮廓高精度测量评价,根据检测特点,从线轮廓度的定义出发,分析并提出了一种计算涡旋线轮廓度误差的新方法──极半径误差法。通过提取被测轮廓的实际测量离散点,根据涡旋线形成原理绘图分析,计算出一系列与实际测量点对应的理论轮廓点的极半径;计算各对应点的极半径误差并将其2倍值作为最小包容被测轮廓的两轮廓线的最小距离,即为涡旋线轮廓度误差。实验计算15 000条数据用时0.2 s,求得平均极半径误差为0.005 6 mm,远小于精度要求0.01 mm。运用极半径误差表达最小包容距离,方法简单可行,有效提高了涡旋线轮廓度误差的计算精度和效率,适用于涡旋盘的高精度测量评价。     

基于点线特征的快速视觉SLAM方法

为了提高RGB-D相机同时定位与地图构建（SLAM）系统在弱纹理场景下的定位精度和鲁棒性,提出快速的基于点线特征的SLAM方法. 在非关键帧的追踪过程中,基于描述子进行点特征匹配,基于几何约束进行线特征匹配;当插入新的关键帧时,计算线特征描述子以完成关键帧间的线特征匹配,并利用线特征三角化算法生成地图线. 通过降低线特征匹配过程运算量来提高SLAM系统的实时性. 此外,利用线特征的深度测量信息构造虚拟右目线段,并提出新的线特征重投影误差计算方法. 在公开数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2等主流方法相比,所提算法提高了RGB-D SLAM系统在弱纹理场景下的定位精度;与传统点线特征结合的SLAM方法相比,所提算法的时间效率提高了约20%.     

融合梯度密度的点线视觉SLAM算法改进

针对视觉同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法在相机快速运动中容易导致图像模糊,以及在稠密场景中线特征提取易造成信息冗余等问题,提出一种融合梯度密度的点线视觉SLAM算法改进。该算法首先利用前后图像帧之间特征点数量信息对模糊图像进行筛选,并使用高斯模糊进行优化处理,得到匹配效果更佳的图像帧。然后利用点特征信息判断是否引入线特征,并引入图像像素梯度密度对LSD(Line Segment Detection)线特征进行多维优化,提取出稳定线特征以提高后续匹配质量。最后结合点线特征误差构建误差函数,最小化投影误差提高位姿估计精度。算法在TUM数据集下进行测试,实验结果表明本算法可以有效提升特征提取的稳健性,进而提高相机位姿估计与建图的精度。     

基于自动拟合标注与图像点线检测的尺寸测量系统研究

为了解决当前实际场景中因图像点线检测有误差而导致尺寸测量不准确的问题,引入图像处理算法和软件交互技术,设计了基于自动拟合标注与图像点线检测的尺寸测量系统.通过分别设置自动拟合、特定点位、点线距离和线间距离等实际案例,对该系统的性能进行测试.结果显示,该测量系统与已有的尺寸测量方法相比,具有更高的尺寸测量精度.     

格网DEM中基于坡度信息的粗差检测与剔除方法试验

提出了一种基于格网DEM的粗差检测及剔除方法，其基本思想是对每个表面上的点，在坡度上，高程或突变量引起的形状不连续，可能被怀疑有误差，通过坡度上每个点，应用坡度逼近或改变量来计算，考虑坡度变化的相对值，并以这些相对值计算一个统计值为判该点合法性的阈值，使计算结果更为可靠。     

利用点线对应计算彩色时变图像光流场

时变图像光流场计算是当今计算机视觉研究的前沿方向，彩色时变图像光流场是光流场计算从灰度图像到彩色图像的推广，利用彩色图像提供的更丰富的光学信息，使光流场计算的不适定问题转换成适定问题。中首先利用图像边缘检测与Hough变换，提取图像的边缘和边缘线，然后把提取出的边缘点和边缘线分别作为图像的特征点和特征线。最后利用彩色时变图像中的特征点线对应，把基于特征的方法和基于光流场的方法结合起来，计算彩色时变图像的光流场。     

三维空间中面对象相邻关系的判断算法

提出了三维空间中面对象相邻关系的判断算法CRAR与算法CRAR-DF.计算空间面对象与其他空间对象之间的距离,如果该距离小于给定的阈值,则认为面对象与该对象相邻.算法CRAR-DF在算法CRAR的基础上利用距离函数进行相邻关系的快速判断.实验结果表明,算法CRAR和算法CRAR-DF能够准确地判断面对象的相邻关系,且CRAR-DF具有较高的效率.     

一种新型卡诺图及其应用

本文在传统卡诺图的基础上导出一种新型卡诺图，定义为点线卡诺图．并举出应用实例．这种卡诺图，用点和线表示变量或变量组合；它的应用更广泛，它使化简等过程关系更清楚．结果更直观．     

边角后交粗差的一种检查方法

利用间接平差的原理，在列误差方程时增加了一个距离比例系数q并与待定点一起进行平差计算，通过q值大小来判断是否有粗差的存在，弥补了传统方法无多余观测时，计算本身无法检查的缺陷，给出算例说明其方法的有效性。     

道路中线自动识别距离算法设计及仿真

文中旨在研究解决道路划线机划线作业中道路中线的自动识别问题.对道路图像进行了图像灰度化、阈值化和边缘提取处理.选取阈值分割后的图像中的路面为背景,以道路两侧为物体,提出了一种基于阈值分割与距离变换组合的中线识别方法,得到了道路与物体的距离矩阵.对路面像素到两侧的距离进行了分析,通过判断峰值点确定了道路中心.试验结果表明:采用道路中线识别算法,当道路图像中心处与边缘的间距最大时,灰度化图像亮度最高,峰值点处即为道路中心;且识别过程中图像采集与处理稳定,消除了卡顿与死机现象.     

基于电子探针背景的精细测量方法

由于X射线谱线的背景干扰和曲率变化,使得电子探针定量分析会产生误差,且元素质量分数越低误差越显著。为准确测量和扣除X射线谱线背景,研究了谱线背景的测量和扣除方法,并设计了相应控制测量软件。首先通过完善的元素特征X射线波长数据库判断出测量元素的背景干扰情况,对有干扰或有曲率变化的谱线背景进行多点精细测量,再采用线性或多项式拟合方法计算扣除背景。对标准样品III-HN8520和I-E078l进行了测试,结果表明,该方法比原方法降低了谱线干扰,提高了定量分析数据的准确性。     

基于单加速度传感器的行走距离估计

针对行走距离估计问题,提出基于单加速度传感器的方法.将单个三轴加速度传感器固定在步行者小腿上,根据腿部状态(静止或运动)将读到的连续加速度值进行分步,并重积分运动状态下的加速度值获得行走距离.在原有阈值分步法基础上采用新的分步方法--自适应分步法进行分步计算,它根据步行者当前行走状态(步速、姿态等)对分步参数进行自适应调整.数据显示自适应分步受初始阈值影响小,具有较好鲁棒性,其平均分步误差为1步,平均距离误差在近匀速运动和变速运动情况下分别为15-18%和22-34%;而阈值分步的平均距离误差在近匀速运动和变速运动下则分别为3108%和4982%.实验表明：自适应分步法的结果更加准确且鲁棒性强.     

保护私有信息的点线关系判定协议及其应用

在半诚实模型下利用加法同态加密体制设计了一个保护私有信息的点线关系判定协议,并且利用上述协议设计了保护私有信息的线段相交判定问题和保护私有信息的点包含判定问题的解决方案。保护私有信息的点线关系判定协议可以保密地判断点在直线正侧、负侧、在直线上,保护私有信息的线段相交判定协议可以保密地判断不同参与方拥有的直线是否相交,保护私有信息的点包含判定协议可以保密判断不同参与方拥有点和多边形之间的包含关系;分析和证明了这些协议的正确性、安全性和复杂性。     

电子对抗计算机仿真系统研究--关于目标台测向定位的设计与实现

F系统是从国外引进的军队指挥自动化系统的通信对抗系统．为了将原系统在定位计算方法的不足之处加以改进，采用了多站测向定位最佳化算法对该系统的最佳估计点的计算方法进行了重新设计，并应用MATLAB语言加以实现．通过与实测数据的比较，新算法的误差远小于原算法的误差．     

大型齿轮齿形误差在位测量新方法探讨

大模数、大直径齿轮的齿形误差临床检测是目前国内外有待解决的问题。本文提出了用测量头的直线运动轨迹作基准来测量大型齿轮渐开线齿形误差的新方法。从理论上对新方法的测量原理加以论证，建立了在统一坐标系中完整的理论渐开线线数学模型和测量头坐标计算模型，以及经原理误差补偿和转换后的齿形误差计算模型，巧妙地解决了定位精度问题。     

矢量等高线自动内插加密分析

加密等高线应用在科研生产中的很多领域，在某些工程设计中，其初步设计的图幅也利用了等高线加密技术。以现有通用软件为平台利用已有的矢量等高线自动加密内插新等高线，在内插等高线的过程中，由于点线文件多而杂故首先简化等高线原图，再逐步去掉干扰因素和不合理因素，包括在原图中排除一些干扰因素只裁剪出等高点线和去掉不合理高程点线及图框两个步骤，然后将在最终等高线简化图基础上内插生成的新等高线图与原有等高线图进行了对比分析，为了使比较具有随机性，取每根等高线上头、中、尾三点，量相应追踪生成的新等高线上相应点之间的高差，同一位置量测三次取平均，比较的结果表明矢量等高线自动加密内插的精度可以满足地质编图及填图的要求。     

点线特征约束下基于单位四元数描述的LiDAR点云配准算法

针对经典的基于直线特征约束的LiDAR点云配准算法对于直线方向的高度依赖性问题,立足于直线特征的Plücker坐标描述方法,以点到线的距离为零作为点云配准的基本约束,以单位四元数作为描述空间旋转变换的基本算子,构建了点线特征约束下基于Plücker直线坐标描述的LiDAR点云配准的基本模型;立足于最小二乘法的基本准则,以配准后同名特征之间的距离平方和最小作为约束条件,根据Lagrange乘数法组建了相应的目标函数,推导并给出了求解配准参数的迭代计算模型.通过实测数据对算法进行了验证.结果表明:Plücker直线坐标的引入使得点与直线间距离的计算变得更加简洁、高效;利用单位四元数来实现空间旋转变换的描述,一方面,减少了描述参数的冗余,另一方面,对于配准模型的构建,较之于经典的基于向量代数的描述方法更为简洁;此外,较之于基于向量代数描述的LiDAR点云配准算法,四元数的引入降低了算法对迭代初值的依赖性,对任意选择的初始参数,该算法均能够得到正确的迭代结果.     

机器人世界杯足球锦标赛中多机器人对目标协同定位算法的改进

以机器人世界杯足球锦标赛（ROBOCUP）中全自主机器人平台为对象,针对传统的基于密度空间聚类方法（DBscAN）在对数据处理的精准度和稳定性上的出现的问题,提出了引入机器人距离阈值的改进DBSCAN算法,以提高多机器人协同定位的准确度．首先通过研究单个机器人自定位和目标定位,建立协同定位信息融合的模型;然后该算法通过引人机器人距离阈值,结合平台实际,即机器人测控距离越近测控的精度越高,将传统基于密度空间的聚类方法中有可能被剔除掉的数据,通过与阈值的对比而决定是否保留,提高融合数据的数据量和准确度,从而解决观测信息误差较大以及融合数据不稳定的问题．实验中,在多机器人获取同一个点的情况下分别使用传统DBSCAN和改进DBNscAN算法对目标点进行数据融合．实验结果表明对比传统DBSCAN,改进后的算法在领域半径EPS变化的情况下,融合数据依然稳定．ROBOCUP全自主机器人平台中使用引入机器人距离阈值判断的改进DBSCAN算法进行协同定位,这让其信息融合在稳定性和精确性方面要高于传统的DBSCAN算法．     

SIWR-Ⅱ型水下机械手的误差分析与综合

机器人的误差，由于涉及的因素众多、测量困难、计算麻烦，而成为机器人领域研究的一个难题．为此采用了微分法，具体地对SIWR—Ⅱ型水下机械手进行了误差分析．推导出终端误差的表达式，求出各关节误差与终端误差之间的关系，通过仿真结果验证了分析计算的正确合理性．最后给出了几点可供相关人员参考的有益结论，即各关节的转动分量和移动分量对终端各分量的影响程度，通过误差公式中关节对终端的影响程度加以人为的调整可以提高运动精度、减小误差．