时空双仿射微分不变量及骨架动作识别

目的 人体骨架的动态变化对于动作识别具有重要意义。从关节轨迹的角度出发,部分对动作类别判定具有价值的关节轨迹传达了最重要的信息。在同一动作的每次尝试中,相应关节的轨迹一般具有相似的基本形状,但其具体形式会受到一定的畸变影响。基于对畸变因素的分析,将人体运动中关节轨迹的常见变换建模为时空双仿射变换。方法 首先用一个统一的表达式以内外变换的形式将时空双仿射变换进行描述。基于变换前后轨迹曲线的微分关系推导设计了双仿射微分不变量,用于描述关节轨迹的局部属性。基于微分不变量和关节坐标在数据结构上的同构特点,提出了一种通道增强方法,使用微分不变量将输入数据沿通道维度扩展后,输入神经网络进行训练与评估,用于提高神经网络的泛化能力。结果 实验在两个大型动作识别数据集NTU（Nanyang Technological University）RGB+D（NTU 60）和NTU RGB+D 120（NTU 120）上与若干最新方法及两种基线方法进行比较,在两种实验设置（跨参与者识别与跨视角识别）中均取得了明显的改进结果。相比于使用原始数据的时空图神经卷积网络（spatio-temporal graph convolutional networks,ST-GCN）,在NTU 60数据集中,跨参与者与跨视角的识别准确率分别提高了1.9%和3.0%;在NTU 120数据集中,跨参与者与跨环境的识别准确率分别提高了5.6%和4.5%。同时对比于数据增强,基于不变特征的通道增强方法在两种实验设置下都能有明显改善,更为有效地提升了网络的泛化能力。结论 本文提出的不变特征与通道增强,直观有效地综合了传统特征和深度学习的优点,有效提高了骨架动作识别的准确性,改善了神经网络的泛化能力。     

基于微分方程数值分析的机械臂运动参数挖掘模型

在目前的运动参数挖掘模型中,通常采用差异化运动原理对运动过程进行分析,缺乏实际的公式支持,在进行参数挖掘时影响性能。因此,提出基于微分方程数值分析的机械臂运动参数挖掘模型研究。首先利用微分方程数值分析的方式来对机械臂的运动过程进行模拟,列举出其中的动态特性参数。依据动态特征参数,利用神经元网络对其中的运动参数属性进行特征提取。获得运动特征后,使用贝叶斯原理进行深入的运动参数挖掘。为了验证设计的运动参数模型性能,设计仿真实验,设定模拟机械臂,并使用设计模型与文献[3]、文献[5]、文献[13]中的参数挖掘模型进行运动参数挖掘,并对比性能的优劣性。实验结果证明,设计的运动参数挖掘模型具有较高的运算速度、实时性以及准确率,证明设计的运动参数挖掘模型具有较高的性能,满足设计初衷。     

正则稀疏化的多因子量化选股策略

针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网（LR-Elastic Net）中的L1惩罚项替换为SCAD（Smoothly Clipped Absolute Deviation）和MCP（Minimax Concave Penalty）惩罚项,分别构建了LR-SCAD和LR-MCP模型,在保留稀疏性的同时满足了无偏性,并利用ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）算法进行求解。通过模拟实验发现,LR-Elastic Net模型能很好地处理特征存在相关性的小样本数据,而LR-SCAD和LR-MCP模型在特征存在相关性的大样本数据中表现较好;建立LR-Elastic Net、LR-SCAD和LR-MCP策略,并应用于沪深300指数成分股数据。回测结果显示,LR-SCAD和LR-MCP策略在股票相关性很强的数据中比LR-Elastic Net策略表现更好。     

基于用户满意度的图标动态形式设计

为了增加用户对人机界面图标的可理解性,提高用户认知效率,提出一种基于用户满意度的图标动态形式评价方法.利用速率、方向、范围、路径分别定义图标旋转、左右、上下平移、缩放4种基本动态形式;采用阈限测量法获得图标动作时间的上阈、舒适值、下阈,通过线性回归建立图标动作时间与图标动作幅度间映射关系;通过Likert量表进行动态图标范围适合度调查;结合方差分析和最小显著性差异实验,分析图标动作时间和图标动作幅度对用户偏好满意度、认知负荷的影响,并用于指导动态图标设计.实验结果表明在4种基本动态形式下,移动端的动态图标最佳动作时间在450 ms左右;动作时间与动作幅度为正相关,设备尺寸、图标复杂度对动作时间的设定有决定性的影响;动作幅度的设定与设备尺寸相关.为人机界面中动态图标设计提供了一种动态图标量化分析模型,以便为人机界面的动态图标设计提供一定的理论参考.     

基于嵌入式系统STM32的UUV通用运动控制层设计

为提高UUV分布式控制系统架构中运动控制层的通用性,依据分布式计算和模块化设计的原则,设计了一种基于嵌入式系统STM32的通用运动控制层架构;硬件电路设计以STM32F407ZGT6型芯片为核心微控制器,支持两路CAN总线进行层间通信和推进器控制,输出4路PWM进行舵机控制,对外提供多路RS232和RS485总线接口与各种传感器进行数据交互,并设计了一片IIC接口的掉电非易失EEPROM进行参数保存;软件设计实现CAN总线数据通信和X舵到十字舵的转换逻辑控制;经实验测试,该设计方案能够完成UUV的推进器推进功率控制和X舵的上下左右转向打舵控制,实现了与上层决策规划层进行1 Mbps速率的CAN总线数据通信;结果表明,该设计方案达到了运动控制层的设计目标,实现了具有较强通用性的UUV运动控制层设计.     

无人机群目标搜索的主动感知方法

为提升蚁群搜索算法在规模大的栅格环境中对未知目标的搜索效率,提出基于蚁群算法的主动感知搜索框架。该框架通过应用历史环境信息来选择无人机的运动方式,并由无人机运动方式和感知域信息得到新的环境信息,从而实现无人机群的智能自动化搜索功能。新方法计算出一种具有探索偏好的未搜索概率,可使无人机搜索时偏向未搜索程度高的栅格,以此来提高算法的搜索能力。同时,以未搜索概率和信息素作为运动方式决策的依据来建立一种新的运动方式选择机制。该机制不仅考虑了目标可能出现的区域,又可兼顾未知区域,从而可实现无目标先验信息条件下的搜索过程。仿真结果表明,此算法在规模大的栅格环境中,与现有算法相比具有更高的搜索效率,并且得到的目标分布信息将更加全面。     

移动列车作用下大直径顶管群和路基的动力变形和应力

大直径顶管下穿重要铁路干线时,路基的承载力和动力特性必将发生改变,铁路部门要求列车运行时顶管上方竖向动位移与顶管施工前相比变化量≤5 mm。对列车驶过顶管群上方铁路的过程进行了数值模拟,给出路基瞬时竖向位移和顶管附加动应力等结果。采用三维有限元Newmark动力时程分析法和seed等效线性法模拟路基的振动软化,按照实际工程考虑6根直径4.7 m的顶管群下穿京沪铁路,计算列车速度分别为100,200 km/h。计算结果表明,在管道埋深12 m时,路基最大竖向动位移增加1.3 mm,顶管受到的附加拉(压)动应力为0.14 MPa左右,顶管群对铁路运行的影响在容许范围内。     

一种新型摩擦电液加载系统的设计与验证

为解决传统负载模拟器受到被加载对象运动干扰的问题,提高实验室环境下负载模拟的精度,提出用执行机构或伺服驱动系统带载测试的摩擦电液加载方案.分析传统电液负载模拟器加载性能受被测试设备运动干扰的影响,设计一种基于摩擦加载的主动式电液力矩伺服加载系统.根据加载原理,建立摩擦加载系统的数学模型,分析数学模型结果表明,理想情况下摩擦加载方案不受被加载机构运动的影响.鉴于实际过程中系统存在多种变化参数,特别是具有不确定性和时变性的摩擦,仿真分析摩擦因数变化时摩擦电液加载系统的加载性能.仿真结果表明:传统电液负载模拟器受被测试设备运动影响很大,使得传统电液负载模拟器性能很难进一步提升;相对被动加载的传统模拟器性能,尽管摩擦因数会受相对运动、负载压力和温度等因素的影响在一定范围内变化,但摩擦电液加载系统仍能保持较高的力矩模拟精度.     

Fast method for SAR echo simulation of a three-dimensional ground scene

Due to huge calculation of SAR echo simulation of a three-dimensional (3D) ground scene, a fast simulation method is proposed. First, the data of a 3D ground scene are fractionally interpolated based on the Fractional Brownian Motion (FBM) model. Second, the data interpolated are divided into lots of small facets whose precision meets the simulation requirement, the backscattering coefficients of the small facets are calculated. Third, the shaded area is judged by the comparison method of overlook angles. Three parallel levels are analyzed and the kernel function is designed. Finally, the computing method of reduction adding and external thread are also utilized under the framework of GPU in order to get high efficiency. With the methods mentioned above, the imaging result of experimental DEM data verifies the validity and superiority of the proposed method.     

Anticipating Degradation in State Estimation Accuracy via Online Nonlinear Observability Analysis

A methodology is proposed to enable real-time evaluation of the observability of local motions, and generate a local observability cost map to enable informed local motion planning in order to avoid potential degradation or degeneracy in state estimator performance. The proposed approach leverages efficient numerical techniques in nonlinear observability analysis and motion primitive-based planning technique to realize the local observability prediction with real-time performance. The degradation of the state estimation performance can be readily predicted with the local observability evaluation result. The proposed approach is specialized to a representative optimization-based monocular visual-inertial state estimation formulation and evaluated through simulation and experiments. The experimental results demonstrated the ability of the proposed methodology to correctly anticipate the potential state estimation degradation.