基于改进Cycle-GAN的光流无监督估计方法CSCD

卷积神经网络为光流的计算提供了一种新的方式,但作为一种数据驱动技术,用于训练网络的大规模光流真值在现实世界中不易获取。为了解决这个弊端,基于Cycle-GAN的循环对抗机制,提出了一种光流无监督估计方法。首先,引入双判别器机制在生成器生成的光流样本的底层和高层特征上进行鉴别,迫使生成器提高光流生成的精度。其次,引入Spynet作为教师网络,在生成器训练前期对其进行指导,防止网络陷入模式崩塌。最后,改进损失函数,提出了光流一致性损失和轮廓一致性损失函数,进一步提升光流估计精度。实验结果表明,与现有的先进算法相比,提出的方法达到与有监督算法相同的精度水平。     

基于旋转搜索的相机位姿估计和对应点匹配

传统的同步位姿计算和对应点匹配（SPCD）算法采用两阶段交替迭代的方式计算相机位姿，求解精度较低。除此之外，传统SPCD算法依赖于局部搜索策略，无法保证找到全局最优解。为提升求解SPCD问题的精度和全局收敛能力，推导出了一种新的基于点和点约束的SPCD问题求解模型。基于新模型从角度距离出发构建优化目标函数，并利用分支定界搜索的方法寻找最优相机位姿和3D/2D匹配关系。实验证明：相比于传统SoftPOSIT算法，本文算法具有更高的求解精度和收敛率，并且可适用范围更广。     

基于视惯融合的大型空间碎片质心位置辨识

大型自由翻滚碎片的质心是在轨操作基坐标系下的不动点，也是碎片连体基下动力学参数向卫星坐标系转换的基准，对其精确识别是提高碎片动力学参数辨识精度的关键。提出基于惯性单元测量数据与双目视觉定位数据融合的大型空间碎片质心位置识别方法。基于无力矩欧拉方程，获取附着到空间碎片表面的惯性单元间转换关系，利用该转换关系对惯性单元冗余测量数据优化，再优化求解惯性单元到质心点距离；利用双目视觉获取惯性单元上标记点动态坐标，再利用惯性单元到质心点距离，基于三点定位原理识别大型空间碎片的质心位置。以加入高斯白噪声的惯性单元与双目视觉测量数据进行仿真，结果表明优化解算后惯性单元实时测量数据的误差降低到1%以下，解算的质心位置三轴误差小于0.47mm；开展了地面试验，结果表明，解算的质心位置三轴误差小于0.49mm。仿真和试验证明，该方法能够为大型空间碎片的消旋、捕获任务提供准确的数据基准。     

面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

基于轨迹拐点滤波的激光雷达里程计定位算法研究

在GPS拒止环境下，激光雷达里程计可以利用帧间匹配跟踪车辆实现定位，但是定位误差随时间累积的特性造成激光雷达里程计(LO)缺乏持续性。为解决LO的误差累积问题，引入轻量级地图OSM。基于粒子滤波框架，以LO作为运动模型的输入，通过两次筛选提取拐点，利用拐点匹配完成与地图的对齐，并以粒子的均值作为车辆校正后的位置，实现对定位误差的校正。提出了一种新的粒子权重模型，利用不同节点的相似度模型及测量值作为粒子权重的更新依据，避免拐点与路网节点的错误关联导致定位误差加大。经由KITTI数据集上的实验验证，该算法可以有效克服LO误差漂移问题，相较于原始LO定位精度至少提高了49.22%，且具有较好的实时性。     

一种提高捷联惯性/里程计组合导航系统定位精度的后处理方法

测绘用捷联惯性/里程计组合导航系统多采用离线后处理技术.此类系统利用里程计位移微分获得的速度作为观测量,采用速度匹配,并通过待测路径中预置的Mark点校正航位推算的位置信息.本文建立了基于速度匹配的16维Kalman滤波模型,对全程采样数据进行正反向导航和滤波处理,以估计惯性器件和里程计的误差;在补偿相关误差后,再次进行正向导航和滤波解算,以获得更精确的姿态矩阵.随后,根据相邻两个Mark点之间的姿态信息进行航位推算,并更新里程计刻度系数、里程计与惯导间的姿态误差矩阵;若此Mark点间的位置误差过大,则重新进行航位推算以减小位置误差.结果表明,与传统正向滤波相比,采用该方法后系统的最大位置误差由1.72m降低到0.08m,定位精度提高了95％以上.     

采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合

为了提升视觉信息在低能见度条件下的适用性,提出了一种采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合方法。首先,采用K均值奇异值分解算法从海量的训练样本中完成过完备字典的学习。其次,在考虑着舰导引实时性任务需求的前提下,采用局部约束线性编码完成融合系数的非迭代求解,相较于压缩感知理论架构下的匹配追踪算法,极大地降低了计算复杂度。此外,设计了一种基于融合系数最大绝对值的融合规则,并根据过完备字典和融合后的局部约束线性系数实现融合图像的重建。最后,利用圆周滤波器提取舰船图像的候选区域。大量试验结果表明,在融合图像质量方面,所提方法在保留高频细节的同时将图像中的舰船目标有效增强了,MI、Q_w、Q^AB/F等客观评价指标优于同类算法;在实时性方面,所提算法的计算速度相比于采用匹配追踪算法的图像融合方案有明显提升。     

基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法

基于大脑导航神经细胞机理的类脑认知地图构建方法,为发展智能同步定位与地图构建(SLAM)技术提供了新思路.针对现有类脑认知地图构建精度不高的问题,提出了一种基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法.首先阐述了类脑三维认知地图系统的工作原理,然后论述了不同视觉里程计对认知地图精度的影响,研究了基于双目视觉里程计的类脑三维认知地图精度优化方法,最终完成了基于视觉数据集的类脑三维认知地图构建试验.试验结果表明,所提方法构建的视觉里程计地图的三维位置误差为总行程的2.14％,认知地图的三维位置误差为1.56％;认知地图精度与里程计精度呈正相关;系统通过模板匹配进行回环检测与校正,提高了认知地图的精度.     

基于FLoFTR算法的无人机实时在线地理定位

研制高效鲁棒的智能视觉定位方法是解决全球导航卫星系统（GNSS）拒止条件下无人机导航定位的重要途径之一。传统视觉定位方法存在精度较差、容易丢失定位的问题。本文提出一种FLoFTR算法，通过对高精度影像匹配算法LoFTR进行改进优化，在无人机计算平台上实现实时高精度定位。FLoFTR采用知识蒸馏方法压缩模型规模，提升推理效率，并通过改进特征提取模块和应用基于余弦距离的特征匹配方法，进一步降低了匹配时间并维持相当的匹配性能。在研制的软硬一体的平台上试验表明，优化后模型平均定位误差损失维持在0.1m以内，定位平均处理时间为47ms，定位速度提升超过7倍，可满足无人机定位的精度和实时性要求。