多半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法

针对WSN节点定位中非测距DV-HOP算法存在较大定位误差,提出了一种多通信半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法（MEACS-D）. 采用锚节点多通信半径广播消息,在跳数计数时将跳数小数化,以减小跳数长短不一造成的误差;再用虚拟相交圆几何方法计算1跳内节点与锚节的距离;通过在未知节点选择平均跳距时,加入各个锚节点权重进行计算来减少平均跳距误差;另引入可自适应搜索步长的布谷鸟算法代替极大似然估计法来定位节点坐标,以提高定位精度. 通过仿真,在不同锚节点、通信半径、总节点条件下MEACS-D算法较DV-HOP算法和原布谷鸟DV-HOP算法（CS-D）算法定位误差平均下降39.7%、10.6%,证明MEACS-D算法能有效减少定位误差.      

低可见度环境下基于同步定位与构图的无人驾驶汽车定位算法

为在大范围低可见度环境下实现无人驾驶汽车的高精度定位，基于VINS-Mono算法的系统框架，在系统的前端与后端分别增添了RFAST弱光图像增强模块与VG融合定位模块，提出了一种融合定位算法LVG_SLAM; RFAST弱光图像增强模块采用小波变换将原始输入图像的细节信息与亮度信息分离，对于包含原始图像噪声的细节信息通过统一阈值和均值滤波2种方式实现噪声抑制，并利用双边纹理滤波算法进行细节增强，在此基础上，根据多尺度Retinex算法增强图像的对比度，提高低可见度环境下角点提取的成功率，从而保证图像跟踪的稳定性，改善定位算法的鲁棒性; 基于无迹卡尔曼滤波算法，VG融合定位模块将GNSS定位信息与惯性导航测量信息进行松耦合，融合定位结果作为约束引入VI-SLAM后端，通过联合非线性优化的方式减少累积误差对算法定位精度的影响。计算结果表明:相较于VINS-Mono算法，改进的LVG_SLAM融合定位算法在EuRoC与Kitti公开数据集上表现更加出色，均方根误差分别降低了38.76%与58.39%，运动轨迹更贴近真实轨迹; 在实际夜晚道路场景下，LVG_SLAM算法将定位误差控制在一定范围内，顺利检测到闭环使得定位表现得到大幅改善，均方根误差、平均误差、最大误差、中位数误差分别降低了79.61%、82.50%、71.31%、83.77%，与VINS-Mono算法相比，在定位精度与鲁棒性方面具有明显的优势。      

基于激光与视觉融合的车辆自主定位与建图算法

定位与建图是车辆未知环境自主驾驶的基础,激光雷达依赖于场景几何特征而视觉图像 易受光线干扰,依靠单一激光点云或视觉图像的定位与建图算法存在一定局限性。本文提出一 种激光与视觉融合SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的车辆自主定位算法,通过融 合互补的激光与视觉各自优势提升定位算法的整体性能。为发挥多源融合优势,本文在算法前 端利用激光点云获取视觉特征的深度信息,将激光-视觉特征以松耦合的方式输入位姿估计模块 提升算法的鲁棒性。针对算法后端位姿和特征点大范围优化过程中计算量过大的问题,提出基 于关键帧和滑动窗口的平衡选取策略,以及基于特征点和位姿的分类优化策略减少计算量。实 验结果表明：本文算法的平均定位相对误差为 0.11 m 和 0.002 rad,平均资源占用率为 22.18% (CPU)和 21.50%(内存),与经典的 A-LOAM(Advanced implementation of LOAM)和 ORB-SLAM2 (Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)算法相比在精确性和鲁棒性上均有良好表现。     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

Teleoperated Puncture Robot System:Preliminary Design and Workspace Analysis

Radiofrequency ablation (RFA) guided by X-ray images aims to relieve herniated disc pain with mini-mal invasiveness and fast recovery.It requires an accurate and fast positioning of the puncture needle.We propose a teleoperated robotic system for percutaneous puncture to support RFA.We report the kinematics modelling and workspace analysis of the proposed system,which comprises preliminary and accurate positioning mechanisms.Preliminary positioning mechanism automatically drives the needle to the puncture area,and accurate positioning is then achieved by teleoperation under the guidance of X-ray images.We calculate the teleoperation workspace of the robot system using a spatial search algorithm and quantitatively analyze the optimal structural parameters aiming to maximize the workspace.The workspace of the proposed robot system complies with clinical require-ments to support RFA.     

U型不完全多目标拆卸线平衡问题建模与优化

针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、拆卸深度和拆卸成本为优化目标建立数学模...     

基于布尔可满足性的动态路径优化算法

在对现有的经典路径优化算法性能进行分析基础上,指出现有算法的缺点。通过对布尔可满足性理论的研究,提出基于布尔可满足性的路径优化算法,并结合记忆机制,将其应用在动态路径优化中,减少最短路径的搜索时间和不必要的重复搜索,体现该算法的优势。最后,利用该算法对一简单路网进行验证。     

基于手机传感器的车辆轨迹实时在线压缩方法

随着具有定位功能的各类便携式移动设备的普及,产生了大量的移动目标时空轨迹数据,庞大的数据规模对轨迹数据管理和分析带来了严峻的挑战.?车辆时空轨迹数据压缩算法,通过监测分析车辆在不同运动行为模式下智能手机内置线性加速度传感器和方向传感器的数据变化规律,识别车辆的转向行为和变速行为,并根据识别结果请求GPS传感器定位,记录...     

基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛，基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值，其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法，首先构建列车卫星定位的置信区域，然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等，对列车的轨道占用状态进行识别，并综合考虑铁路线路的拓扑结构，以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知，本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上，提高了计算效率.     

基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛，基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值，其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法，首先构建列车卫星定位的置信区域，然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等，对列车的轨道占用状态进行识别，并综合考虑铁路线路的拓扑结构，以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知，本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上，提高了计算效率.     

基于DACS3的改进蚁群算法求解TSP问题

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,具有较强的鲁棒性,易与其他算法结合,但存在运行时间长,容易陷入局部最优解,导致出现停滞现象等缺点。针对蚁群算法,首先介绍其基本原理及不足之处。随后提出了一种改进算法,该算法在选择路径时仅考虑信息素强度,在信息素强度更新时采用基于3层动态信息素更新(Dynamic Ant Colony System with 3 level updates,DACS3)机制,更好地模仿了自然蚂蚁。最后通过仿真验证该算法,结果表明该算法可以取得较好的搜索效果。     

RES脉内特征的差分进化粒子群投影寻踪评价模型

针对雷达辐射源信号脉内特征综合评估存在标准单一、缺乏客观性等问题,提出了基于群体智能的雷达辐射源信号脉内特征综合评估模型.首先,通过投影寻踪算法将雷达辐射源信号脉内特征的综合评估问题转化为有条件限制的多元非线性目标函数的优化问题;其次,通过改进的粒子群优化算法与差分进化算法的结合得到新的智能算法;最后,利用该算法实现多元非线性目标函数的优化求解.仿真结果表明:该群体智能算法对Rosenbrock测试函数的最优适应度值最小,对Rastrigrin函数和Girewank测试函数的最优适应度值为0,说明该算法的计算精度优于其他算法.同时适应度值的方差比标准粒子群算法和差分进化算法小,说明该算法的收敛性和鲁棒性较好.通过与加速遗传算法对评估问题目标函数5次优化结果的比较,本算法的计算结果没有波动,说明基于群体智能的RES脉内特征综合评估模型能够更客观、更有效地实现对RES脉内特征的综合评估.      

基于改进UKF的BDS/IMU组合列车定位方法

为提高列车定位的精确性和连续性，采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统. 针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求，将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter，UKF）算法，构造了一种改进的UKF算法，通过对标准UKF算法的噪声协方差进行等价替换，从而起到调节滤波增益的作用，使得滤波算法对传感器观测粗差具有较强的抑制能力. 将改进的UKF算法与标准UKF算法应用于列车组合定位进行仿真比较，结果表明:传感器无观测异常时，改进UKF算法的滤波精度总体上略优于标准UKF算法；当传感器观测值含有随机粗差时，改进UKF算法的滤波精度及稳定性明显优于标准UKF算法，北向、东向位置平均估计误差分别降低了48.5%、48.8%，北向、东向速度平均估计误差分别降低了43.7%、48.9%.      

基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法

针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法AMDPSO (adaptive mutation disturbance particle swarm optimization).该算法以粒子群算法为基础,加入扰动,当满足自适应条件时,粒子以个体最优位置为依据进行变异操作.将该算法运用于6个测试函数,并与惯性权重粒子群算法、收缩因子粒子群算法以及差分进化算法进行了比较,结果表明:AMDPSO能在寻优过程中让粒子跳出局部最优,保持种群多样性,具有更好的收敛速度和优化性能.      

多径环境下多终端协作高精度定位算法

为抑制非视距误差对定位精度的影响,提出了一种异构网络环境下利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法.该算法根据测量的TOA(time of arrival)与基于GIS定义的SF(sentinel function)之间的关系,对移动终端与基站间的传播进行非视距识别.仿真分析结果表明,在多径环境下,提出的多终端协作定位算法的定位精度比现有算法大为提高.在协作终端数为8,其中处于视距传播的终端数为5时,提出的算法将定位误差小于90 m的概率从53%提高到98%.     

Solving the euclidean steiner minimum tree using cellular stochastic diffusion search algorithm

The Euclidean Steiner minimum tree problem is a classical NP-hard combinatorial optimization problem. Because of the intrinsic characteristic of the hard computability, this problem cannot be solved accurately by efficient algorithms up to now. Due to the extensive applications in real world, it is quite important to find some heuristics for it. The stochastic diffusion search algorithm is a newly population-based algorithm whose operating mechanism is quite different from ordinary intelligent algorithms, so this algorithm has its own advantage in solving some optimization problems. This paper has carefully studied the stochastic diffusion search algorithm and designed a cellular automata stochastic diffusion search algorithm for the Euclidean Steiner minimum tree problem which has low time complexity. Practical results show that the proposed algorithm can find approving results in short time even for the large scale size, while exact algorithms need to cost several hours.     

基于车路协同的车辆定位算法研究

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法（cooperative map-matching,CMM）. 首先利用扩展Kalman滤波（extended Kalman filter,EKF）融合GPS与车载航位推算系统（vehicular dead reckoning,DR）信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位. 为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验. 研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS 的14.31 m,定位偏差减小30.87%;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74%.      

基于粒子滤波联合算法的地磁室内定位

室内地磁场受钢结构与其它铁磁材料的影响,造成磁场区域局部异常,使室内地磁场具有特异性. 受益于此种现象,室内地磁定位技术得以实现. 然而在大型建筑中地磁场的特异性会减弱,这导致定位结果出现模糊现象. 针对这一现象,文中提出了基于路径匹配的室内地磁定位技术,通过增加匹配特征数量来解决此问题. 使用基于动态时间规整（dynamic time warp,DTW）算法与粒子滤波（particle filter,PF）算法的新型联合算法,并以路径匹配的模式对目标进行追踪. 在匹配过程中又通过计算斯皮尔曼等级（Spearman）相关系数确定路径之间的相似度,使之作为辅助定位. 最后用装载了磁传感器的测量机器人进行实验验证,结果表明:路径匹配具有足够的地磁特征数量,能够解决特异性减弱情况下定位结果模糊现象,且定位精度优于1 m.      

含特殊负荷的配电网分层故障定位方法

特殊负荷接入配电网，增强了电源、负荷与电网之间的互动性，对故障定位提出了更高的要求，为此，提出了一种快速定位故障点的分层定位方法. 首先分析基于遗传算法的单层含特殊负荷配电网故障定位的不完备性；其次在单层模型的理论基础上，提出改进量子免疫算法的区域定位方法和隐枚举法的区段定位方法；最后对所提模型和基于单一智能算法的单层模型进行了对比仿真实验. 结果表明:与遗传算法、免疫算法和改进量子免疫算法构建的单层定位模型相比，所提分层定位方法大大简化了故障辨识模型的复杂度，在提高定位效率的同时保证了定位的容错性和稳定性，可将故障搜索维度降低69%，故障定位耗时在1 s以内，故障辨识率达到100%.      

An Effective Hybrid Optimization Algorithm for Capacitated Vehicle Routing Problem

IntroductionVehicle routing problem(VRP)is a well-known combinatorial optimization problem and isalso a focal problem of distribution managementwithin the area of service operations managementand logistics.Capacitated vehicle routing problem(CVRP)is a very hard vehicle routing problem.The problem is to simultaneously determine theroutes for several vehicles from a central depot to aset of customers,and then return to the depotwithout exceeding the capacity constraints of eachvehicle.In prac…