基于改进三维形状上下文的点云配准

针对目前常用配准算法不能满足生产制造行业中高精度工艺要求的问题,本文基于三维点云提出一种改进三维形状上下文（3DSC）点云配准的有效解决方案。首先,通过改进的降采样方式设定阈值采集轮廓点云,对采集的点云依次进行三维网格划分形成形状上下文。然后,进行改进的3DSC初始配准,进而采用迭代最近点（ICP）精确配准,实现了源点云与目标点云之间的旋转平移变换。为验证改进算法的有效性,采用FPFH-ICP、PFH-ICP、传统3DSC和本文改进算法进行配准实验对比。实验结果表明,对于bunny点云和flowerpot点云,本文改进算法精度分别可达2.253 55e-05 m和9.969 02e-06 m,明显优于其他算法的配准精度。与传统3DSC配准算法相比,改进的3DSC配准算法可节省75%～85%的配准时间。改进的3DSC点云配准方法有利于提高配准精度且能优化配准时间,提高了配准效率。     

具有转换函数的均匀差分进化算法及性能分析

对于求解复杂优化问题,差分进化算法存在后期收敛缓慢、易于陷入局部最优等缺点.为此,从充分利用求解信息和同标信息角度提出了具有转换函数的均匀差分进化算法.首先对3个算子进行分布均匀性分析及设计,使其生成的个体能完全表征解空间特征,并增强种群多样性.其次,为简化优化环境,利用一种适应度转换函数使得当前局部极小点及相关区域拉伸一定高度而优于当前极小点的函数部分保持数值不变.最后通过性能指标的定量评价,结果验证了改进算法在有效性、鲁棒性和效率上的优异性能.     

基于协方差矩阵自适应进化策略的机器人手眼标定算法

针对视觉传感器标定和机器人运动学求解过程中存在噪声干扰，导致传统的手眼标定算法求解误差较大的问题，提出一种基于协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）的机器人手眼标定算法。首先，采用对偶四元数（DQ）对旋转和平移分别建立目标函数和几何约束，简化求解模型；其次，采用惩罚函数法将约束问题转化成无约束优化问题；最后，使用CMAES算法逼近手眼标定旋转和平移方程的全局最优解。搭建机器人、相机实测实验平台，将所提算法与Tsai两步法、非线性优化算法INRIA、DQ算法进行对比。实验结果表明：所提算法在旋转和平移上的求解误差和方差均小于传统算法；与Tsai算法相比，所提算法的旋转精度提升了4.58%，平移精度提升了10.54%。可见在存在噪声干扰的实际手眼标定过程中，所提算法具有更好的求解精度与稳定性。     

应用型本科高校在提高自动化仪表与过程控制教学实践性的研究

从分析我校自动化仪表与过程控制课程教学的现状出发，探讨了在提高自动化仪表与过程控制教学实践性上的一系列改革措施，将企业工程师授课、企业实习、实训中心实习、课程设计、案例教学、专业竞赛等训练融入课程教学，教学实践证明这些教学改革措施能够有效提高课程的实践性，有利于培养学生的创新能力、分析和解决问题的能力和其他综合能力，为今后从事相关工作奠定基础。