基于四叉树孤立分割和屏幕误差的地形LOD算法

为解决静态和动态细节层次模型存在的数据冗余度大、精度判断标准单一和层次切换跳跃感强的问题,提出了基于四叉树孤立分割和屏幕误差的地形LOD(level of detail)算法.采用该算法,针对于规则格网,通过地形瓦片分割和数据预处理减少实时阶段计算量,利用四叉树孤立分割消除结点间依赖关系,并构建保守性屏幕误差评价标准以弱化视觉跳跃感,最后采用添加拆分点和高程平均值法消除相邻瓦片和结点间裂隙.实验结果表明:该算法能较好解决常规方法中存在的问题;可满足大规模地形实时三维显示的要求;实时显示计算量小,帧速可保持在0.03 s以内.      

带噪声的点云数据的隐式曲面重建算法

针对三维扫描获取的带噪声和离群点的点云数据,提出了隐式曲面重建算法.用基于均值漂移的滤波算子,把每个采样点移动到核密度函数的局部最大值的点,以限制噪声并剔除离群点.然后,用自适应的八叉树空间划分方法将降噪后的采样点数据分成小的子域.最后,在每个子域内计算局部形状函数,并用单位分解法将所有的局部形状函数加权求和以逼近模型的全局函数.实验表明,该方法是鲁棒的,能用带噪声和离群点的点云数据实现多分辨三维重建,得到细节丰富的曲面.     

物流配送车辆路线求解算法

为进一步降低日益复杂的物流配送成本,通过对物流配送网络系统分析,提出更为接近实际的三层次物流配送网络结构。针对第二层次车辆路线问题(VRP)网络模型,运用四叉树原理进行客户分区,使用两阶段启发式算法优化车辆行驶路线,采用C语言编程实现了算法设计。运用模拟数据通过LINGO程序仿真测试,显示该算法计算结果与LINGO计算结果相同,而计算时间大幅度降低,说明了该算法快速、有效。     

基于K近邻和法向精度的点云精简算法

针对传统点云简化算法在精简散乱点云数据时经常丢失过多特征点的不足,提出了基于K近邻和法向精度的点云精简算法.该算法首先对输入的散乱点云数据建立K近邻索引,并剔除集群点及离群点,从而完成点云数据的预处理,然后对预处理后的数据进行Delaunay三角化,并重构三角网格面,最后依据法向精度进行非特征点剔除.仿真实验表明,该算法既能较大程度地精简点云数据,又能较好地保持原有模型的基本特征.     

网络环境下全景图和点云数据快速融合可视化方法

现有多源数据融合可视化方法对数据精度要求高,匹配过程复杂,且传统点云的组织索引方式冗余,面对复杂数据的动态性较差,索引效率较低,难以支撑在网络环境下进行多源数据高效可视化交互.?针对上述问题,提出面向网络轻量化应用的全景图与点云数据快速融合可视化方法.?探讨了二维影像与三维点云的快速映射匹配机制、非规则性八叉树点云优化...     

基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型;将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.     

基于CUDA快速体数据梯度计算的实时体绘制研究

在体绘制的光线投射算法中,需要传递函数确定体数据对光学属性的映射.体数据梯度是传递函数的常用参数.为了提高三维绘制精度,使用精确的三维Sobel算子进行体数据梯度幅值计算,但由于采用Sobel算子进行计算时计算量十分庞大,因此在计算统一设备构架(Compute Unified Device Architecture,CUDA)下对算法进行并行加速.在此基础上分析并研究了一种基于CUDA快速体数据梯度计算的体绘制算法,达到了梯度的实时计算.实验证明该算法能够在PC机上实现精确的序列图像实时体绘制.     

高速道岔尖轨点云的复合拼接及数据处理优化

为实现高速铁路尖轨磨耗的高效检测,结合高速尖轨的检测需求及其几何特征,提出了基于距离编码器的复合拼接方法.该方法将距离信息融合到点云拼接中,提高了检测系统的自动化程度.在计算点特征直方图（point feature histograms,PFH）的过程中,引入OpenCL（open computing language）异构加速模型调整点云的数据结构,发挥GPU的并行处理优势获得了更快的数据处理速度.利用实际尖轨开展磨耗检测实验,证明了针对高速尖轨的结构光检测系统有效可行.经过点云拼接和点云扫描数据处理的优化,系统的整体检测效率获得了70%左右的提升.      

适于自适应网格加密的数据结构和算法

在简述四叉树网格自动生成方法的步骤和特点的基础上，提出了一种适合局部网格加密的数据结构和算法。基于这种数据结构和算法，可以很容易地利用四叉树网格法对局部网格进行修正，并能保证粗细单元之间的有效过渡。这个特点在自适应ｈ－方案中是十分重要的。本文最后给出了三个性能测试例子，验证了该数据结构和算法的有效性。     

基于激光雷达的无人驾驶障碍物检测和跟踪

针对激光雷达动态障碍物检测与跟踪过程中聚类适应性差、实时性低和跟踪准确度不高等问题，提出一种自适应的密度聚类算法和多特征数据关联方法，分别用于检测和跟踪. 首先，对激光雷达采集的点云进行路沿检测、感兴趣区域提取和地面分割等预处理，去除无关点云；然后，基于自适应的密度聚类算法对非地面的点云进行聚类，完成障碍物点云检测；最后，利用加权多特征数据关联算法结合卡尔曼滤波器实现对动态障碍物跟踪. 通过实验表明:本算法能够根据10 Hz的激光雷达数据实现对障碍物准确、稳定的检测和跟踪，且聚类时间缩短32%.      

基于FPGA的实时互相关运算器

以光纤传感系统空间定位问题的研究为背景,探讨了互相关算法在大规模现场可编程门阵列（FPGA）的实现方案,设计出流水线操作的互相关运算器,并应用VHDL语言实现了互相关运算器.该互相关运算器在64 MHz的时钟下,能够对二路监测信号进行互相关处理,实时完成128点探测距离的互相关运算,为光纤传感系统的后续空间准确定位奠定了基础.利用大规模的FPGA硬件资源丰富特点,用硬件电路实现互相关运算,有效提高了数据处理速度,实现了数据检测的实时性,有效解决光纤干涉仪传感系统中空间信息稳定实时提取的难题.     

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...     

UAV's Coverage Search Planning Algorithm Based on Action Combinations

The autonomous route planning in coverage search is an important subject of unmanned aerial vehicle(UAV) mission planning. Pre-planning is simple and feasible for the coverage search mission of single UAV in regular areas. As to the dynamic mission in complicated environment of multi-UAV, the route planning will encounter the difficulties of reasonable task distribution and the real-time environment changes which include the changes of the mission area, the detection of threat area, the interference of communication and so on. At this point, making the UAV to do real-time autonomous planning is necessary. However, it is hard to fulfil requirements of real-time, autonomous and efficient at the same time. According to a scalable knowledge base,this paper proposes a coverage search algorithm which is based on the mapping between the basic behavior combination and surroundings. A UAV's coverage search simulation model with random shapes is built with a discrete map to update the environment and the changes of the mission on time. Comparison of the simulation analysis and the dynamic programming shows that the method has amazing expandability and can change the search strategy feasibly. It is efficient, and the ratio of coverage redundancy can be decreased to 1.21. It also has the potentiality in real-time calculation, and the computing time can be shortened to about 2 s.     

基于手机运动传感器数据的交通流拥挤识别

准确的交通流状态识别是智能交通管理与控制的基础.通过所开发的手机端软件从手机中提取车辆的加速度与角加速度数据,在研究了其统计特征后,发现该数据可反应周围车辆对目标车辆运行环境的影响,从而与交通流状态的变化有着密切关系.利用支持向量机学习算法,以加速度与角加速度统计参数作为输入变量识别断面交通流状态.实验结果识别精度最高达到92%,表明加速度和角加速度指标可作为交通流状态的表征参数.该研究采用Lasso模型和最小角回归算法对输入参数进行变量选择,在降低计算成本的同时保证了良好的识别效果.      

高铁列车运行图车站与区间冗余时间同步优化模型

为提高列车运行图抗干扰能力，编制运行图时通过设置区间冗余时间和车站冗余时间吸收运行过程中产生的初始延误.针对既有模型未深入研究多种冗余时间之间相互制约关系对延误吸收影响的问题，本文基于生灭过程描述了冗余时间作用机理，提出了一种同时优化车站冗余时间与区间冗余时间的同步优化模型，该模型平衡了引起延误吸收效果不理想的冗余时间不足和双重冗余之间的关系.最后通过加载随机干扰，并利用接力进化遗传算法求解.结果表明，与现阶段常采用的冗余时间分配方案相比，同步优化模型能根据随机干扰均值求得区间冗余时间并解得相应车站冗余时间，在考虑行程时间的同时，更加有效吸收了累积延误，提高了冗余时间利用率.     

高铁列车运行图车站与区间冗余时间同步优化模型

为提高列车运行图抗干扰能力，编制运行图时通过设置区间冗余时间和车站冗余时间吸收运行过程中产生的初始延误.针对既有模型未深入研究多种冗余时间之间相互制约关系对延误吸收影响的问题，本文基于生灭过程描述了冗余时间作用机理，提出了一种同时优化车站冗余时间与区间冗余时间的同步优化模型，该模型平衡了引起延误吸收效果不理想的冗余时间不足和双重冗余之间的关系.最后通过加载随机干扰，并利用接力进化遗传算法求解.结果表明，与现阶段常采用的冗余时间分配方案相比，同步优化模型能根据随机干扰均值求得区间冗余时间并解得相应车站冗余时间，在考虑行程时间的同时，更加有效吸收了累积延误，提高了冗余时间利用率.     

车辆多目标自适应巡航显式模型预测控制

为了兼顾车辆自适应巡航控制(ACC)系统的跟踪控制效果和实时性, 提出了基于显式模型预测控制(EMPC)理论的车辆多目标自适应巡航控制方法; 基于车辆间运动学关系建立自适应巡航控制运动学模型, 根据预测控制理论推导预测时域内的跟踪误差预测模型, 并确定车辆安全性、跟踪性、经济性和舒适性等多性能目标函数和约束条件; 运用显式模型预测控制中的多参数规划理论, 将基于反复在线优化计算的闭环模型预测控制系统转化为与之等价的显式多面体分段仿射(PPWA)系统, 通过离线计算获得期望加速度与距离误差、速度误差、自车加速度和前车加速度等状态变量之间的最优控制律, 并设计在线查表的搜索流程, 通过定位当前状态所处分区, 并应用该分区的显式控制律实现自适应巡航控制; 进行了纵向跟踪工况仿真验证, 并与传统MPC-ACC控制方法进行对比。对比结果表明: 在前车正弦加减速工况下, EMPC-ACC控制器单步运算速度比MPC-ACC控制器平均提升了53.51%, EMPC-ACC控制下的平均距离跟踪误差为0.220 3 m, 平均速度误差为0.340 1 m·s-1; 在前车阶跃加减速工况下, EMPC-ACC控制器单步运算速度比MPC-ACC控制器平均提升了72.96%, EMPC-ACC控制下的平均距离跟踪误差为0.331 9 m, 平均速度误差为0.399 1 m·s-1。可见, 提出的EMPC-ACC控制算法在保证纵向跟踪性能的前提下, 有效地提高了自适应巡航控制的实时性。      

实时分布式地图匹配系统的设计与实现

在智能交通系统的基础上,设计实现了基于实时浮动车数据的分布式地图匹配系统.分布式架构的应用旨在提高系统数据接收和处理的实时性.同时提出了一种基于道路网格和最短路径的快速地图匹配算法,通过网格划分确定候选路段,根据二次网格划分、GPS角度和数量对候选路段权重进行修正,并利用最短路径算法寻求最符合路径,在保证处理效率的同时匹配的精度也有所提升.仿真实验选用三台匹配处理节点,经验证,完成大连市1000辆出租车约130万个GPS点的地图匹配用时为1分37秒,算法的平均正确匹配率为93.3％.实验结果满足实际智能交通系统的基本要求.