逆向工程中散乱数据点三角剖分的波前算法

提出一种改进的波前算法,从点云任意一点开始构造初始波前,通过匹配点的加入和三角形的形成,不断修正波前并向外扩展,从而对散乱数据点进行三角剖分.对不同测量手段得到的数据点的剖分结果表明,该算法速度快、网格质量高.剖分结果以翼边数据结构存储,供模型重构时使用.      

半规则三角网格模型细分曲面重构

针对逆向工程中的三角网格重构问题,提出了一种保持尖锐特征的半规则三角网格模型细分曲面重构算法,以充分利用细分曲面的多分辨特性.首先经提取尖锐特征和删除最大独立点集得到基网格,然后利用插值Loop细分和最近点法向投影法不断调整半规则网格得到重采样网格,最后运用渐进插值(PI,Progressive Interpolation)算法生成半规则细分曲面.实例表明,重构后获得的细分曲面连接性好,可以直接进行细分小波分析.     

地质构造的三维可视化

地质构造三维可视化可以将地质勘探数据用直观的图形方式显示,是正确认识地质构造的重要手段,从而为油藏描述提供科学的依据.通过根据已知地质数据的三角剖分和插值,建立了地层层面、断面三角网格模型.研究了地质层面、地质整体模型、地质立体剖切和动态模型等多种三维地质模型可视化流程.提出了建立地质立体模型的方法,即由缝合相邻地层层面、相邻断线分别形成的地质体边界面和断层三角形环状曲面,以及顶地层三角网格层面,共同围成三维地质立体模型.在这一过程中,实现了最近邻优先重构、地层层面三角网格模型的外边界闭合圈多边形追踪及平面与三角网格求交线等关键算法.实验结果提供了从整体到局部的多种地质构造显示手段,从而帮助人们准确快速掌握地质构造.      

任意曲面上射线的寻迹方法

为计算任意曲面上天线间的隔离度,提出一种射线寻迹的新算法——最小夹角法.首先对任意曲面表面进行三角形网格剖分,并按照文中要求的格式生成模型表面网格数据;用文中提出的“最小夹角法”对上述网格数据进行处理,从而达到快速准确地找出任意曲面上、任意两点间的短程线.求解了位于圆柱体、椭球体及任意组合体上任意两点间的短程线长度,验证了“最小夹角法”的准确性.     

任意曲面上射线的寻迹方法

为计算任意曲面上天线间的隔离度,提出一种射线寻迹的新算法——最小夹角法.首先对任意曲面表面进行三角形网格剖分,并按照文中要求的格式生成模型表面网格数据;用文中提出的"最小夹角法"对上述网格数据进行处理,从而达到快速准确地找出任意曲面上、任意两点间的短程线.求解了位于圆柱体、椭球体及任意组合体上任意两点间的短程线长度,验证了"最小夹角法"的准确性.     

飞行器RCS计算前置处理中裁剪曲面剖分算法

在雷达散射截面(RCS)计算中,首先需要将物体的表面进行三角剖分,称为前置处理,三角片单元的边长通常为0.1个波长(一般1个波长取3 cm).飞行器外表形状复杂,在建立数学化模型中,使用了大量的裁剪曲面,曲面之间的关系非常复杂,而3 mm边长的三角片剖分,使得飞行器的三角片单元的数目巨大,给前置处理带来难度.对此,提出了一种裁剪曲面三角网格剖分的方法.利用飞行器外形设计的特点,在以拱高为逼近误差的前提下,把曲面离散一系列等参数线,等参数线上等弦长布点,两两参数值相邻的参数线生成网格单元.根据网格单元与裁剪区域的位置关系,将落在裁剪区域外的网格单元进行裁剪处理.然后对曲面间边界处的网格进行相容性处理,最终实现多张裁剪曲面的三角网格剖分.      

基于日心坐标系的PDQG-R剖分模型及编码研究

随着空间数据的海量增长, 为了提高数据存取效率和数据可视化效率, 需要对 数据进行有效的组织和管理. 基于现有的二维表面剖分模型, 针对过太阳质心 的黄道面和子午面, 提出一种新的PDQG-R格网模型--平面退化四叉树格网, 并给出了相应的网格编码方案. 以太阳风模型数据为例, 给出了具体的组织实 例并验证, 结果表明该剖分模型不仅解决了日心附近网格过密问题, 还可以满足径向分辨率与经(纬)向分辨率不同步的需求, 同时还能提供多分辨率层次的数据, 有效地支持海量空间数据的组织管理.      

R*-树结点自适应聚类分簇算法

为提高逆向工程中点云、三角网格等数据的索引效率,提出一种R^*-树结点自适应聚类分簇算法,采用均匀分布数据作为参考点集,基于间隙统计法及k-均值算法获得使结点相似度之和开始收敛的自然簇数,进而实现R^*-树的结点自适应聚类分簇.实验证明,该算法可实现各类复杂几何对象的R^*-树结点分簇问题,并能降低R^*-树结点分簇的参数依赖性,减少结点重合度,提高R^*-树空间数据查询效率.     

基于日心坐标系的三维立体剖分模型及编码

随着空间数据的大量增长,对数据可视化和数据存取效率提出了更高要求,迫切需要对数据进行有效的组织和管理.对庞大的日地空间,采用SDOG-R方法将日地空间剖分为不同分辨率等级的格网,并针对该网格提出相应的编码方案.以太阳风模型数据为例,给出了具体的组织实例,经实验验证,该剖分模型不仅解决了球心处网格过密问题,还满足了径向分辨率大于经纬球面分辨率的需求.基于三维立体剖分的太阳风LOD空间数据模型,不但能提供多分辨率数据,而且显著提高了大规模数据检索和存取速度,有效地支持海量空间数据的组织管理.     

散乱点云自适应滤波算法

提出一种散乱点云自适应滤波算法,该算法采用改进的R*-树组织散乱点云的拓扑近邻关系,基于该结构快速准确获取局部型面参考数据,自适应调节二维高斯分布的数字特征计算滤波权值,计算局部型面参考数据对原始型面数据的影响因子,以此作为权值计算各点滤波后的坐标,采用加权平均方法实现散乱点云的自适应滤波.实验证明该算法可有效提高点云的滤波效率,在保留原始型面特征的基础上,减小点云的随机误差,提高光顺性.     

基于DSI插值的三角网格质量优化

通过对三角网格的单元顶点进行几何位置调整,提高了网格的质量,实现了网格的质量优化.几何位置调整是使用离散点光滑插值(DSI,Discrete Smooth Interpolation)实现的,针对在计算时影响质量优化的邻接边界的单元顶点,采用了在边界处补偿三角形的方法,消除了单元收缩,提高了网格的质量.与加权拉普拉斯算法进行了比较和分析,优于拉普拉斯算法;为了使三角网格在位置调整时保持原始网格的几何细节特征,在插值算法中施加了控制点约束.最后使用算例对算法进行了验证.      

基于经验模态分解的点云数据平滑与增强

在计算机辅助设计与逆向工程应用中,针对缺乏拓扑连接关系的点云数据,提出了基于经验模态分解(EMD)的点云数据平滑与增强算法。首先,以点云模型的拉普拉斯矩阵坐标与法向的内积作为EMD输入信号,提取点云模型输入信号的极值点作为插值节点计算信号的上下包络;然后,为实现特征保持的EMD信号分解,通过检测点云数据上特征点,并在计算信号上下包络的过程中作为约束,克服传统EMD算法无法保持特征的局限;最后,迭代地从输入信号中减去上下包络的均值得到内蕴模态函数(IMF)和余量,并通过设计滤波器实现了点云数据平滑和增强。实验结果表明,本文算法有效地将EMD推广到三维散乱点云数据中,扩大EMD在三维几何中的应用范围,并在点云数据平滑和增强方面取得了很好的效果。     

防空导弹最优弹道的协态估计优化算法

为了快速精确地得到防空导弹中段最优弹道,在拟勒让德谱变换法的基础上提出了协态估计优化算法.该算法克服了采用拟勒让德谱变换法所得非线性规划NLP(Non-Linear Programming)问题优化变量过多、收敛速度慢的缺点,并能在避免求解两点边值问题TPBVP(Two Point Boundary Value Problem)的前提下,快速解得近似满足最优解必要条件的解.针对防空导弹中段弹道优化问题的特点,应用提出的协态估计优化算法进行优化得到结果,与拟勒让德谱变换法所得结果相比,表明该算法具有收敛速度快,优化精度高的优点.     

面齿轮齿面的自适应采样方法

面齿轮齿面的数字化是齿面检测的关键技术之一.针对在三坐标测量机上进行的齿面采样,提出一种根据给定精度确定采样网格点数量的方法:对采样网格边界线进行初步自适应,利用截平面法得到初始采样网格;同时根据给定的采样网格点数量,借助基于形状的采样算法,对初始采样网格进行迭代,生成自适应采样网格,最终实现面齿轮齿面数字化检测采样的自适应规划.     

基于几何方法的洲际航空编队飞行路径规划

针对洲际航空编队飞行路径规划,首先,基于编队飞行空气动力学的研究结论和球面度量特征,建立了编队飞行路径规划的基本模型;其次,基于编队路径的拓扑特征,将编队路径规划问题抽象为球面点集上基于测地线的加权Steiner最小树规划问题(WGSMT),建立了WGSMT的有限几何简化原则;针对避障编队路径规划,证明衔接点的引入仅改变紧邻的Steiner 点的拓扑特征,而不降低规划结果的准确性,以支持OAWGSMT编队路径规划.最后,构造一种基于“构造-修复”思想的编队路径规划方法,通过实际算例验证了算法的有效性.研究形成洲际航空编队路径规划的几何基础,使问题复杂度依赖于航班集规模而非球面离散化网格规模.      

基于边界保持的非闭合细分曲面小波变换

针对非闭合Loop细分曲面,提出一种小波变换的方法.该方法利用网格边界所在的平面作为映射镜面,将非闭合的网格曲面转换为具有对称形状的闭合网格曲面.在此情况下,原网格边界上的顶点变为新生成闭合网格的内部顶点,在对其进行小波变换后将镜像复制的部分去除即可得到新网格及其边界.该算法同时能够保证网格曲面边界在进行小波变换过程中始终保持在同一平面内,为基于多分辨技术的细分曲面数控加工定位面的确定带来方便.     

Using consecutive point clouds for pose and motion estimation of tumbling non-cooperative target

This paper proposes a consecutive point clouds-based estimation scheme to resolve the state estimation problem for tumbling non-cooperative space target during the rendezvous phase without a prior knowledge about its structure. First, a consistent pose estimation algorithm is realized by maintaining a global structure of the target that is reconstructed upon the pose graph optimization. Then an extend Kalman filter on Lie group is adopted to estimate the motion and inertia parameters of the target using the pose measurements of the point clouds. Finally, a semi-physical experimental study is carried out to evaluate the performance of the proposed estimation scheme. The result shows that the structure, motion and the inertia parameters can be estimated, and the total computation time is approximately linear with the number of point clouds.     

面向航空电子云的混合式时间同步算法

针对航空电子云对时间同步的需求,建立了相应的网络模型、时钟模型和延时模型.给出了节点在不同网络状态下的同步操作流程,基于贝叶斯估计对同步消息的接收处理时间进行补偿,结合集中式同步和分布式一致同步机制,提出了混合式时间同步算法.通过仿真实例比较了该算法与传统同步算法的性能.对比结果表明,该算法在具有更高同步精度和最高收敛速度的同时,仍然能够在链路失效率低于50%的情况下维持与传统分布式算法相当的鲁棒性.该算法为解决航空电子云的时间同步问题提供了参考.     

自研激光雷达三维点云配准技术

为了实现激光雷达点云与图像重建点云的三维空间配准,基于自研三维扫描激光雷达系统,提出了新型的快速多尺度因子（FMSR）点云配准算法,研究了空间点云配准技术。该算法主要包括初始配准和精确配准2个步骤:初始配准使用基于尺度自适应关键点质量（ASKQ）的点云特征提取算法,提取关键点的特征匹配对,求解点云配准初始参数;精确配准利用K-邻近（KNN）算法全局搜索,提升计算效率,多次迭代得到2组点云之间的最优旋转矩阵、最优平移向量和最优尺度因子。仿真和实验结果表明,所提出的算法对空间目标（尺寸为20.30 m×7.85 m×26.56 m）实现空间点云配准,配准精度达到0.194 m,运行时间为16.207 s;与多尺度迭代最近点（S-ICP）算法相比,配准精度提高了0.131 m,运行时间提高了30%。所提出的空间点云配准技术可为场景重建和纹理匹配提供算法基础。      

带权优化约束Delaunay三角化算法

Delaunay细化算法是目前大多数约束Delaunay三角化算法的主要思想,针对其要求输入的约束条件中不能包含夹角较小的尖角的问题,给出了Delaunay细化算法收敛的充分条件,并通过在尖角点和尖角边处引入带权点和带权Delaunay空圆/球准则的方法提出了一种带权优化约束Delaunay三角化算法,解决了经典的细化算法在尖角处算法不收敛时需引入辅助控制区域以及过多辅助点的问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了相应的算法应用实例,可以应用于复杂几何对象的科学计算和工程分析.