基于立体视觉的无人机位姿测量方法

现有的无人机位姿视觉测量方法大多基于诸如关键点等几何尺寸在图像和模型间的对应关系完成位姿计算;然而,在复杂情况下易出现关键点图像坐标定位失效的问题,而针对特定机型的算法设计泛化性不佳。针对这一问题,本文提出了一种基于立体视觉的固定翼无人机位姿测量方法,通过立体视觉重建目标无人机三维点云,基于无人机组件三维点云拟合鲁棒地完成位姿测量。首先,使用一种二维、三维数据结合的方式,利用卷积神经网络完成组件的分割。其次,分别利用机翼和机身点云拟合无人机坐标系的z轴和x轴,进而完成目标无人机位姿的计算。整个计算过程无需已知具体机型或尺寸。经试验验证,本文方法在10m的范围内达到了1.57°和0.07m的位姿测量精度,具有较高的精度和鲁棒性。     

基于四元数的单目视觉物体位姿测量方法

对基于点特征的单目视觉定位算法进行了研究,设计了一种5点平面靶标,在五个特征点的基础上提出了一种基于四元数的单摄像机位姿测量方法。建立了四元数空间变换矩阵,然后再根据特征点在世界坐标系下的坐标值以及特征点在CCD成像面上的坐标值,在空间投射的基础上利用最小二乘法求解出靶标的四元数空间变换矩阵,从而求得靶标的空间位姿。通过实验对该单目视觉定位方法进行验证,实验结果表明：测量模型平移定位精度达到了,旋转定位精度达到了。     

无人机自主着陆视觉相对位姿测量误差分析方法

卫星拒止条件下无人机自主安全回收的关键是全自主、高精度的测量无人机相对着陆场站的相对位姿信息。视觉相对位姿测量直接敏感高动态运动体之间的相对位姿信息,具有全自主、高精度等优势,为无人机自主安全回收提供新的技术途径。针对视觉相对位姿测量精度易受目标特征提取精度和相机内参数标定误差影响的问题,提出了一种无人机自主着陆视觉相对位姿测量误差分析方法,该方法通过研究测量机理模型确定关键误差影响因素,计算相关参数变化对测量精度的影响,最后利用仿真分析验证本文所提方法的有效性。     

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.     

一种基于视觉成像的快速收敛的位姿测量算法及实验研究

 由三维目标与其二维图像估计相对于目标的位置和姿态是计算机视觉成像中的一个重要问题。正交迭代(OI)算法是一种快速、且能全局收敛的姿态估计方法，但是当数据恶化时，不能给出正确的旋转矩阵。本文改进了该算法中旋转矩阵求解方法，避免了旋转矩阵求解中出现的错误。建立了模拟实验系统，使用改进的算法进行测量，在0.45～5.20 m的范围内，摄像机到目标距离的相对误差小于±0.41%；在距离为3 m时，旋转角度测量误差小于±1.8°。数学仿真结果表明，改进后算法的抗噪声能力得到改善，结果更为准确，且能快速收敛。     

单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

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。     

非完备先验知识下的滑动轴承摩擦状态识别

针对监测系统通常无法全部获取轴承摩擦退化状态的先验知识,无法建立全摩擦状态的识别模型,从状态间的相似性出发,提出一种无先验知识下的基于灰色B型绝对关联度（AGRDB）和稀疏编码的滑动轴承状态识别方法。针对稀疏表示不具有监督性的缺陷,在稀疏编码的目标函数中引入AGRDB算法,训练类间距离最大、类内距离最小的正常润滑和严重摩擦的编码;在相同字典下建立具有一致判别性的稀疏表示模型,通过比较当前状态与正常润滑、严重摩擦的稀疏编码与重构误差,进一步识别当前轴承的状态,仿真信号和柴油机轴承实验的结果表明:所提方法能够在较少先验知识下识别出滑动轴承的早期摩擦状态（100~216min）和严重摩擦状态（216~384min）,且算法简单,适合较少样本下的滑动轴承摩擦故障在线监测。      

基于欧拉角的炮弹位姿参数光学测量解析算法

炮弹空间位置和姿态参数的解算是研究其飞行弹道特性和弹道控制的非常重要的内容。利用4个已知空间坐标的非共面控制点,通过建立控制点的过渡坐标系,提出了一种基于单目视觉,采用欧拉角直接参与计算的炮弹位姿参数的测量方法,建立了位姿参数测量的误差修正模型。最后对该算法进行了完整的数学仿真。仿真结果表明,该算法简单有效且稳定,能满足位姿参数测量的精度要求。     

一种三维物体的视觉识别方法研究

研究了一种利用二维图像识别三维物体的方法。通过颜色特征提取物体的有效区域．使用链码描述了区域中三维物体的形状特征，并形成物体的形状特征向量。将该特征向量作为所设计的BP神经网络的输入进行物体匹配识别，网络输出为属于某种物体的隶属度。通过在各种光照环境下不同三维物体的二维彩色图像进行实验，证明了所提出方法的有效性。     

社会网络和团队认知对团队知识转移的影响

文章整合社会网络理论和知识转移等理论,分析团队中的社会网络结构对团队认知、团队知识转移的影响,结果表明社会网络结构有助于团队认知的形成和团队知识转移。因此,应该充分利用团队内部的社会网络关系,增强团队成员的团队认知,促进团队的知识转移,提升企业绩效。     

基于特征参数趋势进化的故障诊断和预测方法

 采用时间序列方法对可以表征系统故障状态的特征参数的趋势进化进行预测,同时考虑特征参数的概率分布特性,给出了对系统进行故障诊断和预测的方法。在已获得特征参数监测数据的基础上,分别对具有广义强度/故障阈值确定分布或故障模式特征参数空间分布两种形式的故障判据,提出了利用二次指数平滑预测模型对系统未来某时刻的故障状态进行预测的方法。给出包括故障概率和故障指数在内的故障诊断和预测结果形式,可进一步为系统的维修决策等提供参考。     

基于知识工程的航空制造业知识管理系统的研究和实现

航空制造企业是知识密集型企业,知识在航空制造企业中是一种重要的隐性资产。一个良好的知识应用系统能让员工快捷掌握并使用知识,从而创造价值。文中重点介绍基于知识工程的知识应用系统在航空制造企业中的实现技术,通过构建多维知识库,从企业内部和外部吸取显性知识与隐性知识。系统通过工艺服务接口知识岗位伴随、知识智能化应用等手段服务于企业运转的每个流程节点中,最终达到提升员工工作效率的目的。     

基于亚像素的圆孔几何参数立体视觉高精度测量

针对工业现场当中圆孔尺寸测量的问题,提出了基于亚像素边界提取和圆拟合的圆孔几何参数双目立体视觉高精度非接触测量方法.该方法包含了经过Canny算法的一次边界定位后的基于灰度矩的亚像素边界二次高精度提取算法,以及采用基于空间三维圆最优拟合求取空间圆的几何中心和半径等参数的算法.实验证明,该方法对于工件上圆孔的测量不仅提高了测量精度,并且减小了空间圆透视投影畸变引起的测量误差,从而满足了现场实验环境要求,保证了圆孔几何参数测量的高精度和高速度.     

基于改进Yolov3 算法的舰船目标检测识别系统

针对复杂战场环境下对海目标检测识别的需求,设计了一种基于改进Yolov3 算法的海面舰船目标实 时检测识别系统。使用微调分类网络、增加训练尺度、聚类目标边框维度、二级特征分类等方法对Yolov3 检 测识别网络模型进行了优化,在提高识别精度的同时有效降低了漏检率和虚警率。实验结果表明,优化后的网 络模型在自建的舰船图像数据库中将检测识别平均准确率提高到了79.3%,对真实海上航拍视频中舰船目标识 别的平均准确率达到了81% 以上。     

仿射坐标系下多视点的三维物体识别方法研究

多个视角下三维物体的识别一直是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。对平面区域或适当的变换区域中以不同视角观察时图像中的点集所具备的性质进行了研究．并得出了在仿射变换下点模式匹配所具备的重要性质，即基于不同视角下平面图形的傅立叶描绘矩阵，得到形状匹配的数学约束，并将其应用于多个视角下物体的形状识别。理论分析及仿真实验表明，该方法在形状识别中是简便、快速、有效的。     

飞机框肋类零件外形样板三维快速设计原理及算法

作为近年来飞机型号研制中常用的内外形控制与协调方式,飞机样板因其使用便捷、成本低廉、技术成熟等优势,在当前飞机研制中仍具有不可替代性。在当前智能化技术快速发展的数字化环境下,依赖二维图纸的样板设计技术已明显成为制约飞机研制效率和周期的重要因素,研究和开发以框肋类零件三维几何模型为基础的样板三维设计技术已成为当前航空产业的迫切需要。针对上述问题,对框肋类零件样板的一大分支--外形样板的三维快速设计原理及算法展开研究,提出钣金零件几何属性提取及外形样板三维快速设计算法,主要内容为:提出框肋类零件基础结构特征定义及提取方法,基于提取结果构建零件弯边特征并计算样板设计所需几何属性,提出外形样板轮廓计算及补加添加算法,最终实现零件外形样板三维模型生成。经由实例测试,验证此算法的可行性与有效性。     

一种基于3D扫描的航天器跨舱对接波导组件位姿测量方法

提出了一种基于Handyscan 700和Geomagic Control的非接触式位姿测量方法。该方法采用手持式便携3D扫描设备Handyscan 700,具有测量速度快、测量精度高的优点。在波导组件位姿测量试验中,本方法解决了航天器跨舱波导组件位姿无法高效测量的难题,实现了跨舱波导组件舱内部分在舱板合舱前就可安装到位,降低了总装风险,提高了波导组件总装效率。     

一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。