生物工程微操作机器人视觉系统的研究

针对生物工程领域显微操作的要求和特点,设计并实现了一个显微视觉系统.该系统采用基于相关系数的模板匹配算法和基于形态学运算的识别算法,能同时获得至少3个目标的二维位置信息.这两种算法均可由能够用硬件并行实现的离散卷积运算来实现,从而能够快速地计算目标的位置信息,实现了实时视觉伺服控制.实验结果表明视觉伺服控制能有效地提高系统的性能;视觉系统能够满足实时控制的要求.     

按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法

解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性.     

基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采用遗传模拟退火算法和分布式并行计算MPI(Message Passing Interface)技术,实现多进程的分布式集群计算.该算法通过个体迁移策略来协调优化各个子种群,使用计算效率来判断计算负载状态,采用动态种群来进行负载平衡.通过运用标准测试算例IEEE14节点和一个实际电力系统的无功优化计算,结果表明这种算法具有很高的稳定性,有较好的并行效率,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.      

二维跨音速Euler方程分区并行算法

对二维跨音速流动的Euler方程分区算法、并行算法以及多区计算的有效内边界耦合条件进行了探讨,应用Van Leer矢通量分裂方法和一维数组方式,研究了多种区域分解数目的分区计算效率.并行计算中采用"先进先出"的同步控制等待机制,采用纯结点并行编程方式进行了单区、二区和四区并行计算对比,分析了影响并行效率和通讯过载比的主要因素.     

光栅式双目立体视觉传感器光条快速匹配算法

光栅式双目立体视觉传感器用于物体三维形貌测量,其难点之一是光栅光条的匹配与识别.利用可见光条数和光条序列组合间的关系,提出了一种基于空间三维搜索的快速光条匹配算法.将光栅式双目立体视觉传感器看作两个光栅结构光传感器,分别进行标定后,可计算各光条中心点的三维坐标.搜索不同光条中心点集之间的距离最小且模型编号相同的光条即为匹配光条.分析了可见光条数目和光条序列组合间的关系后,列出各种可能的组合情况,设计了搜索算法,排除了冗余计算,大大减少了计算量,实验证明了方法的有效性.     

计算机实时生成典型二次曲面图象的研究

描述一种实时生成典型二次曲面－球面的新算法，这种算法只需分别画出面上漫反射和镜面反射的等亮度曲线，就能得到具有高真实感的球面图象，与传统的逐点计算亮度算法相比，这种算法的计算量小得多，并且该算法适于用并行流水硬件实现，理论分析和仿真证明本算法适合实时ＣＩＧ系统。     

面向火星自主漫游任务的视觉-惯性感知系统

精确的位姿估计以及对周围环境中的障碍物的实时感知,是探测器在火星表面进行自主漫游的基础.然而,火星探测器受到自身质量、体积和能源供应等因素的影响,计算资源和设备功率受到严格限制,这给感知系统的设计与实现提出了挑战.本文针对火星探测器计算资源严重受限的问题,设计了一种基于视觉-惯性多传感器滤波融合的智能感知系统,其主要包括两个模块:1)基于多状态约束卡尔曼滤波MSCKF(multi state constrained Kalman filter)算法的视觉-惯性里程估计模块,实现了相对误差小于1.5％的较高定位精度;2)使用GPU加速的高程地图构建算法,实现了稠密地形图的实时构建.其中,高程地图与机器人位姿采用概率最优的方式进行融合,保证了感知系统整体的概率一致性.相比于现有感知系统,本文所提出的方法可以仅使用双目视觉和IMU实现机器人的位姿估计和周围环境高程地图的构建,并通过合理的算法设计、GPU硬件加速等方法,最终整套系统在30W板载系统上实现了位姿估计输出频率400Hz、地图输出频率4.2Hz的实时运行效果,充分验证了本系统的轻量化特性,能够有效应用于火星车的自主探测任务.     

基于投影寻踪的高光谱图像异常检测并行算法

投影寻踪方法能有效提取数据中的非高斯结构凸显异常信息,但在求解最优投影方向时存在计算量大、运行时间长的问题,为提高处理效率,提出一种机群环境下的并行算法.选用偏度和峰度组合作为投影指标,将所有像素光谱作为特定投影方向集依次搜索,求解最优投影方向.在并行计算各候选方向投影指标时,分割图像数据分布存储于各机群结点,数据子块朝候选方向并行投影后,将指标计算式变形分解,使各结点在指标计算过程中所需数据均为本地数据,解决数据局部性问题,并采用一种"轮流作主"的机制提高算法负载均衡程度.利用实用型模块化高光谱仪数据在机群系统上进行测试,达到了较好的加速效果,表明该并行算法具有良好的并行性能.     

椭球状态定界的鲁棒算法

提出了一种计算鲁棒的线性离散时间系统的椭球状态定界算法.算法假设系统的过程和量测噪声以及初始状态由已知椭球来定界,然后利用椭球集合来描述系统真实状态的可行集.算法的时间更新和量测更新过程分别产生两个椭球的向量和与交.算法对椭球形状矩阵进行Cholesky分解,使得当存在舍入误差时椭球形状矩阵保持正定.为了不受病态矩阵求逆的影响,算法的量测更新过程采用了求次最小容积椭球的方法.采用在数字计算机上进行蒙特卡洛仿真来检验算法的性能.结果表明算法的精度与最优算法十分接近,并且具有很好的计算鲁棒性.算法同时具有易于在并行计算机上运行的优点.      

基于压缩感知的DSSS信号双阶段捕获方法

针对直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread Spectrum)信号的捕获性能与硬件消耗或计算复杂度的相互制约问题,基于压缩感知理论,提出了一种双阶段压缩捕获方法,第1阶段进行快速粗捕获,第2阶段在第1阶段基础上实现精确捕获.首先研究DSSS信号的相关域稀疏性,构造了稀疏变换矩阵;然后利用确定性沃尔什-阿达马矩阵,分别构造了2个阶段压缩测量矩阵及其检测算法;最后从检测概率和平均捕获时间两方面对提出算法的捕获性能进行了理论分析,并用蒙特卡罗法进行了验证.理论分析和仿真实验表明,该方法能够在显著降低相关次数的前提下,达到传统基于并行相关方法的捕获性能水平.      

基于一种匹配函数的ATS资源自动配置方法

提出采用匹配函数描述测试点与仪器端口的匹配程度,用来指导自动测试系统仪器选型和资源配置.匹配函数采用面向信号的方法构建,综合了测点信号属性与仪器性能参数、仪器可靠性、仪器成本、仪器操作复杂度等因素,使得仪器选型和资源配置策略的制定更符合工程需要.给出了资源配置策略和算法,并对资源配置进行了并行测试优化.通过给出一个典型实例,证明该方法能有效降低测试成本,增强系统可靠性,提高测试效率和吞吐量,并为自动测试系统硬件设计的自动化奠定了基础.      

基于视觉的无人作战飞机自主着陆导航方案

提出了基于视觉的无人作战飞机自主着陆组合导航方案.基于视觉的自主着陆 组合导航系统,可以根据视觉、惯导、高度表等传感器系统的特点,融合各机载传感器的测 量信息,在不依赖外部导航信息的情况下,得到无人作战飞机(UCAV)相对于跑道的着陆导 航信息.由于视觉信息在导航系统中的重要作用,对计算机视觉算法及其实时性进行了讨论 .对如何将视觉信息与惯导、高度表信息融合,构造多速率扩展Kalman滤波器进行了阐述. 通过自主开发的"UCAV自主着陆实时仿真验证平台"对该方案进行仿真,得到了满意的结果.      

基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取

尺度不变特征变换（SIFT）算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列（FPGA）设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符提取部分进行优化。通过降低梯度信息（包括梯度幅值和梯度方向）的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算和简化梯度幅值直方图索引的求解等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。实验结果显示,提出的低复杂度快速SIFT硬件架构,与软件相比,可以获得约200倍的加速;与相关研究相比,速度提高了3倍,特征描述符稳定性提高了18%以上。      

交替LU分裂算法及其在CFD中的应用

在CFD(Computational Fluid Dynamics)时间相关算法中,为了保证计算的稳定性,时间步长的取值通常会很小,这将导致计算过程收敛缓慢.针对这一问题,提出了一种新的迭代算法—交替LU分裂(ALUS,Alternating Lower-Upper Splitting)算法,可以有效加速收敛,提高计算效率.ALUS算法将系数矩阵分裂成上、下三角矩阵,因此仅需要利用追赶法求解两个三角矩阵,计算量较小,容易实现.给出了ALUS算法收敛的定理,并且通过线性问题以及CFD圆柱绕流的数值模拟对ALUS算法进行了检验.理论分析和数值实验的结果均表明:ALUS算法计算量小,大大节省了计算时间,而且该算法是鲁棒的.因此ALUS算法是高效的、稳定的算法,适用于CFD数值模拟.     

电动VTOL飞行器双目立体视觉导航方法

研究了在未知的、动态的室内走廊环境中,采用双目立体视觉引导电动VTOL(Vertical Take-Off and Landing)飞行器安全飞行的方法.使用安装在飞机上的两个微型摄像头从不同的位置获取图像,由双目立体视觉理论恢复其周围环境特征点的三维坐标.采用角点匹配方法计算视差,实现无人机在走廊中的横向坐标定位.采用区域灰度相关算法进行立体匹配获取视差图,从视差图上检测出障碍物,并给出避障导航点.初步实验验证表明,该方法可行性较高,可以作为进一步研究的基础.      

基于多处理器高距离分辨力雷达算法并行实现

介绍了一个用于跟踪高速目标的基于8片ADSP-TS201 TigerSHARC处理器的实时信号处理机的并行实现.讨论了并行处理机整体结构设计,包括处理器间拓扑结构、通信、同步与控制等.实现并行系统的一个关键是将应用问题优化映射到目标处理机硬件的各个并行部件中,文中在考虑算法复杂度、可分解度、并行度的同时,综合处理机平台处理能力、实时性、处理器间通信量及运算负载的平衡性等因素,实现了算法流程到硬件平台的高效映射.在此基础上,重点研究了系统级、运算级和指令级的并行流水线设计方法,分析了利用SIMD(Single Instruction Multiple Data),静态超标量,BTB(Branch Target Buffer)等并行结构和处理机制对并行汇编指令进行高效的优化.实际的校飞试验验证了该处理机设计与实现方法的有效性、实时性和可靠性.      

基于时域有限差分的微放电仿真算法

为克服传统微放电阈值预测方法建模粗糙、精度低的缺点,提高阀值预测精度和效率,研究了基于时域有限差分的精确微放电阀值预测算法。基于时域有限差分算法和粒子追踪算法,通过时空网格自洽互耦实现复杂结构微波器件微放电阈值准确计算。其中,共形和并行算法是提高微放电仿真精度和效率的关键。文章基于空间蛙跳策略实现了基于时域有限差分的微放电仿真算法,利用算法分析了典型微波器件的微放电阈值,仿真与实验结果吻合良好,误差小于0.3dB;同时,并行效率最高可达83%,验证了算法的准确性和高效性。     

一种地外天体路标图像的稀疏化表征方法

摘要： 针对用于地外天体着陆视觉导航的路标图像信息存在的计算量大和占用存储空间大等问题,提出一种路标图像的稀疏化表征方法.引入着陆路标图像的尺度估计和尺度变换,采用Harris 算法提取路标特征点,改进了FREAK特征描述子用以稀疏化表征天体路标信息;并针对图像旋转、尺度变化、图像噪声和尺度估计误差4种外界干扰,仿真对比改进算法与原FREAK算法、SURF算法的性能.仿真结果表明：提出的算法大幅减少计算量和特征描述子所占用的存储空间,同时能够正确匹配到更多的路标特征,鲁棒性更好,更适合地外天体着陆任务应用.     

基于视觉测量的太阳翼模态参数在轨辨识

针对传统接触式振动测量方法的缺点,提出一种基于视觉测量的太阳翼模态参数在轨辨识方法.具体过程包括相机标定、标志点检测、三维坐标解算和模态辨识等.利用两台相机和一台计算机构成的双目立体视觉测量系统进行了地面试验,测量得到了太阳翼测点处的振动位移响应,然后采用ERA算法辨识出了真实太阳翼的两阶主要模态参数.通过与激光测振仪测量结果进行比较,验证了上述方案的有效性.实验表明,视觉测量方法设备简单,灵活性高,是一种理想的在轨振动测量方法.     

一种高效准确的视觉SLAM闭环检测算法

同步定位与地图构建（SLAM）是视觉导航领域的关键技术之一,闭环检测是SLAM的基础问题。针对视觉SLAM闭环检测准确率不高的问题,提出一种高效准确的闭环检测算法。该算法由词袋模型、图像结构校验、跟踪预测模型3个模块构成。首先,将局部特征与全局特征相结合,设计了词袋模型与图像结构校验模块。词袋模型通过视觉单词比较图像之间的相似性,得到闭环候选帧。然后,图像结构校验模块灰度化、归一化当前图像与闭环候选图像。归一化之后的图像被直接作为局部特征的邻域,计算得到全局描述符,通过全局描述符判断闭环候选帧是否为有效的闭环。最后,针对传统闭环检测算法耗时随图像数量增加而显著增加的问题,设计了跟踪预测模块,以提高计算效率。实验中,与主流的DBoW算法相比,提出的闭环检测算法的准确率提升了20%以上,实时性也有更好的表现。