一种连续变量的遗传算法

根据传统遗传算法中二进制编码染色体的杂交和突变的特点,定义了连续变量的杂交,突变规则,此方法有操作简单,可较好地逼近全局最优的真实解的特点,通过非线性优化和二次规划问题的３个算例,证实本算法适应性强,可较精确地确定全局最优解。     

基于改进型A*-蚁群混合算法的USV航迹规划

针对高密度复杂环境下的无人水面航行器(USV)航迹规划问题,将A*算法和蚁群算法相结合,提出一种改进型A*-蚁群混合算法。本算法结合A*算法在低密度环境区域航路规划的优势性,同时,当遇到高密度环境区域时引入蚁群算法提高局部规划能力,在传统蚁群算法基础上,改进了信息素的更新模型,增强了可行路径中最优路径的信息浓度,减弱了最差路径的信息浓度,并通过调整信息素浓度总和比例,增强算法的寻优能力。该方法能够有效地平衡全局和局部规划,提高在复杂环境下的USV航迹规划能力。通过仿真,验证了在复杂环境下该算法的有效性和优越性。     

基于几何约束的倾斜影像特征匹配方法

针对倾斜影像视角变换较大、重复纹理导致匹配数量少、匹配精度不高的问题,提出一种适用于倾斜影像的特征点、线分级匹配方法.首先,用直线提取（检测）算法（LSD）获取影像直线特征,并将直线特征以一定约束进行直线组对,构建直线对区域与改进的SIFT (scale-invariant feature transform)特征描述符进行匹配,使用RANSAC算法剔除误匹配,获得初始匹配结果后再进行核线约束;然后,利用已获得直线对区域进行影像局部纠正,在纠正后的局部影像上采用SIFT匹配并反算回原始影像,利用得到的同名点全局纠正倾斜影像,并进行特征点匹配与采用基于方格的运动统计算法（GMS）剔除误匹配,仍将匹配结果反算回原始影像上;最后,将仿射尺度不变特征变化结果与点拓展匹配结果进行合并,得到最终匹配结果.试验结果表明：本文方法匹配正确率与经典的仿射不变匹算法（ASIFT）的正确率相差不大,但匹配数量却是ASIFT算法的1倍～3倍.     

一类高维映射的分岔研究

研究了一类三维映射的倍化与环面分岔行为,给出了分岔条件,通过数值计算研究了该系统通过倍化分岔、Hopf分岔与Hopf-Flip分岔导致混沌的几种情况.     

车辆造型设计渲染中基于全局光照理论下的真实感与实时性研究

车辆造型渲染对于真实感的追求通常基于光照模型理论,不同的光照模型对于真实感表现不同,对生成真实感的照片图像至关重要。以基于全局光照模型中的光线追踪算法真实感表达能力最强,算法最为复杂,但因其模拟于真实世界的物理光线传播的特性,计算成本非常高昂,故其不流畅的交互体验无法被应用于造型展示情境等各类交互式场景。当今随着硬件技术的提升,全局光照模型中的光线追踪技术已经逐渐可以被用于实时渲染,不过仍然需要通过计算减重的算法实现质量换取速度,但在很多工业领域中其展示的质量与速度也取得了一定的平衡。真实感与展示实时性是车辆造型渲染的主要追求目标,利用计算机图形学领域的研究成果使车辆造型渲染同时兼顾真实感与展示实时性,研究成果将指引未来车辆造型渲染及展示评审的建设方向。     

面向多层次网络化的轨道交通行车调度指挥系统构建

在我国都市圈蓬勃发展的大背景和轨道交通“四网融合”的政策指引下，打通不同圈层间的技术壁垒、形成互联互通网络化布局的轨道交通网是未来的发展趋势。行车调度指挥系统作为列车控制的上层环节，是实现跨线、跨网列车运行控制和管理的关键部分。依据对目前各层次中行车调度指挥系统应用现状调研的结果，提出首先在都市圈轨道交通层搭建全局调度系统；再根据整体的功能需求和线网规划，分别实施与国家铁路CTC系统和城市轨道交通ATS系统接口；最后依据全局调度系统的架构定型开发外部接口，从而构建出能够面向多层次、适应网络化的轨道交通行车调度指挥系统。本文旨在助力推动轨道交通网络化的运营发展，解决目前多网融合的瓶颈问题，为面向多层次网络化的轨道交通行车调度指挥系统的建设提供参考。     

基于初态激扰法的铁道车辆蛇行运动不稳定极限环求解

针对铁道车辆蛇行运动分岔图中不稳定极限环通过整车动力学仿真求解困难的问题，提出直接积分求解不稳定极限环的方法——初态激扰法。该方法利用多体系统动力学软件Simpack建立高速列车动力学模型，采用Matlab软件对拟周期解进行动态加权调整后作为车辆系统主要部件的初始状态，在光滑轨道上时域积分获取刚体运动状态，在轮对横移幅值随运行速度变化的分岔图中绘制不稳定极限环及平衡点和稳定极限环，从而得到完整的车辆蛇行运动分岔图。以某高速列车为例，基于初态激扰法求解不同轮轨接触工况和抗蛇行减振器故障工况下蛇行运动分岔曲线。结果表明：新轮和磨耗轮工况的车辆蛇行运动分别对应Hopf亚临界分岔和超临界分岔行为，且磨耗轮工况下蛇行运动由亚临界分岔变为超临界分岔；不改变抗蛇行减振器阻尼仅减小卸荷力，对车辆Hopf分岔临界速度没有影响，但会降低车辆LPC (Limit Point Bifurcation of Circles)分岔临界速度并减小不稳定极限环的幅值，从而降低车辆横向稳定性。     

引入必经点约束的智能汽车全局路径规划EI北大核心CSCD

目前对于智能车全局路径规划的研究多数只针对从起点到终点的情况。针对该问题,本文中融合改进A*和模拟退火算法,设计了一种引入必经点约束的全局路径规划算法。首先,基于A*算法计算关键节点间的最短路径并保存。然后,基于启发式算法中的模拟退火算法对过必经节点的全局路径进行迭代随机优化。接着,基于真实高精度地图对算法的有效性以及时间复杂度进行实验分析。结果表明,设计的算法在求解质量和求解速度方面都有较好的表现。最后,通过实车实验,进一步验证了算法的有效性和适应性。