基于道路几何特征的地图匹配方法研究

从地图匹配技术的基本原理出发,比较了几种典型的点到线型地图匹配算法的优缺点以及适用范围。结合实际行车轨迹连续、特征明显的特点,提出了一种基于道路几何特征的地图匹配方法,并从候选路径确定、匹配路径确定和匹配点求取三方面对算法进行了详细说明。最后通过设计试验,验证了其可行性和准确性。经验证,采用此地图匹配方法可将惯性定位定向的定位精度提高到20m以内。     

基于对数极坐标变换的快速相关匹配算法

成像制导过程中,需要在导引头获得的图像中搜索目标所在位置。基于对数极坐标变换的相关匹配算法能够有效处理在尺度、旋转等情况下目标的匹配问题,但是计算量大、匹配效率低,因此提出一种基于对数极坐标变换的多分辨率快速相关匹配算法。首先,通过定义主梯度方向,并将该方向作为对数极坐标变换的角度变换基准,有效避免了模板与目标特征矩阵基准不同的问题;其次,在多分辨率金字塔搜索过程中,采用图像方差作为判断依据,跳过同质区域和杂乱区域等非目标区域,加快搜索效率。仿真结果表明,该算法相比传统多分辨率相关匹配算法能够保证匹配精度并提高算法对于非线性光照变化的鲁棒性,匹配效率显著提高,具有实时处理的潜力。     

基于几何特征关联的室内扫描匹配SLAM方法

为实现室内结构化环境中仅依靠激光雷达数据进行实时自定位并创建精确的特征地图,提出了一种基于几何特征关联的室内扫描匹配SLAM方法.几何特征关联与匹配方法的优劣很大程度上影响SLAM的实时性和精度.结合室内结构化环境的特点,提出了一种完备端点定义与提取方法,将直线段特征与完备端点进行关联,优化几何特征扫描匹配过程.此外,姿态角收敛是SLAM进行机器人位姿估计和求解一致性的关键.为确保姿态角准确收敛,采用了基于直线拟合认知的姿态角加权几何平均求解方法.实验证明,提出的SLAM方法得到的定位精度在100mm内,建图精度也较高,能胜任室内SLAM.     

航拍视频拼图中基于特征匹配的全局运动估计方法

 主要研究了航拍视频拼图中的全局运动估计问题。根据航拍视频成像过程的特点,得出相邻帧之间全局运动的4参数近似变换模型,该模型参数较少,鲁棒性好且计算简单,任意帧之间的变换模型通过“帧到帧”的方式递归获得。提出了一种双向最近邻距离比的尺度不变特征(SIFT)的匹配方法,提取出有效的匹配点,并采用随机采样一致性(RANSAC)方法去除外点和估计全局运动参数。从试验结果可以看出,该方法估计出的全局运动参数精度高,鲁棒性好。     

基于注意力机制和特征匹配的空对地多目标检测与跟踪算法

多目标跟踪算法是实现无人机自主导航的关键技术，为解决现有方法存在的小目标检测能力弱、计算能耗大、鲁棒性差等问题，提出一种基于注意力机制和特征匹配的多目标空对地跟踪算法，以实现航拍视角下对目标的精准高效跟踪。首先，引入通道可分离卷积，实现目标检测模型的轻量化；其次，构造融合空间注意力机制的小目标检测分支，提高对小微目标的检测精度，最后，优化目标跟踪算法的外观重识别网络，提高多目标跟踪效率。使用Visdrone2019-MOT数据集对所提算法进行验证，实验结果表明，所提算法的MOTA值提高了0.６%，FPS值为21.31帧/s，在模型大小和跟踪精度上实现了较好的平衡。     

基于SURF特征匹配的优化RatSLAM类脑导航方法

RatSLAM是模拟鼠类感知环境机制提出的一种定位与构图的导航算法。针对复杂环境如光线影响导致RatSLAM产生误差的问题,提出了基于SURF特征匹配与位置细胞校正算法的优化RatSLAM类脑导航模型。本方法通过一套移动视觉系统采集环境信息,构建的局部场景细胞通过SURF特征匹配算法获取到载体在环境中的方向与位置信息,头朝向细胞与位置细胞通过连续吸引子神经网络共同表示载体当前的位姿,利用上述细胞所获取的位姿与时间信息,通过路径积分计算当前载体在坐标系中所处的位置,最后构建基于认知点的拓扑经验地图。此外,在局部场景细胞获取环境信息的同时,通过SURF特征匹配算法来进行闭环检测与检测预先设置好的位置细胞节点,对当前运动轨迹进行修正。实验结果表明,在有光线影响的情况下,本文所提出的方法将绝对定位误差大大降低。     

改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法

针对密集杂波和复杂多目标情况下,特征匹配跟踪算法定位跟踪精度较低的问题,提出一种改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法。首先,从单帧雷达图像检测结果中提取目标的面积、位置、不变矩信息,在运动目标得到判定后,利用卡尔曼滤波的预测位置以及上一帧特征信息进行目标匹配;然后,根据匹配位置和预测位置给出目标估计位置,并进行特征信息更新;最后,输出目标的特征信息、位置信息和运动参数。利用某型导航雷达上采集的实测数据验证了算法的有效性。     

基于产品三维模型的工艺几何特征快速建模方法

开展基于产品三维模型的工艺几何特征快速建模的研究,深入分析工艺几何特征建模所依据的各个要素,研究依据这些要素进行快速建模的算法流程并开发实现,从而实现工艺几何特征的快速建模.     

基于特征匹配的飞机外表面缺陷差异检测研究

针对光线差异、角度差异影响下,飞机外表面缺陷图像失真造成缺陷差异特征难以提取的问题,构建基于特征匹配的飞机外表面缺陷差异自动检测模型。使用融合Canny算子的改进SIFT算法构建飞机外表面缺陷图像异常特征匹配金字塔生成机体图像特征描述子,结合复合阈值约束与K-means聚类算法投影变换描述子并进行自适应阈值缺陷差异标定,实现自动检测标记不同光线及角度下的机体缺陷异常特征。实验结果表明,所提飞机外表面缺陷差异识别模型能自动检测实时拍摄的飞机外表面缺陷图像异常,具有较强抗变换性。     

传递对准姿态匹配的优化算法

 推导了4种传递对准姿态匹配算法,分析了这4种姿态匹配算法的优缺点,证明并验证了其中的“最优姿态匹配法”在姿态匹配算法中的最优性。首先介绍了传统的“姿态角匹配法”及其改进算法,即“姿态矩阵匹配法”,接着引入了量测失准角的概念,经过理论推导,提出了利用量测失准角进行传递对准姿态匹配的“量测失准角匹配法”。上述3种姿态匹配算法都是在子惯导安装角是小量的条件下推导而获得的,只能适用于安装角是小量的条件,具有一定的局限性。基于此,对“量测失准角匹配法”进行了完善,推导出了一种可在多挂点下使用的现代姿态匹配算法——最优姿态匹配法。从理论上证明了4种姿态匹配算法的相互关系。最后,采用“速度＋姿态”匹配方案进行的传递对准仿真结果表明：4种姿态匹配算法具有相同的估计精度;推导的“最优姿态匹配法”在保证精度的同时,可应用于子惯导安装角是任意角度的情况,具有更广的应用范围。     

一种结合角距特征的改进栅格星图识别算法

针对栅格算法易受邻域星点影响导致误匹配的问题,提出了一种结合角距特征的改进栅格星图识别算法。首先介绍了改进栅格算法的原理,其次设计了融合栅格识别模式和星角距识别模式的算法实现流程,最后开展了基于不同视角下的大视场仿真星图的算法试验验证和性能分析。结果表明,由于角距特征具有旋转不变性和不易受观测星邻域星点分布影响等特点,结合角距特征对失效观测星进行再匹配的改进栅格算法,在兼顾存储量需求小、运行速度快等优势的同时,识别率和鲁棒性也得到了提升,最高识别率可达98.88%,在位置噪声干扰以及缺失星干扰下,改进算法的识别率仍可保持在95%,说明算法鲁棒性强,具有较好的应用前景。     

基于TERCOM-ICP联合算法的水下地形匹配方法研究

水下地形辅助导航一直是应用于AUV的热点和前沿问题,有助于修正惯导随时间积累的定位误差,以实现精确的导航定位。对经典地形匹配方法TERCOM算法进行了简单的介绍,引入点云配准领域的ICP算法,针对多波束测深系统可以获取地形剖面的特点,提出了一种TERCOM-ICP联合匹配算法。首先使用TERCOM算法粗匹配,将粗匹配后的大致位置作为指示输入ICP算法中进行精匹配,通过仿真实验对TERCOM算法的匹配结果和ICP算法的匹配时间作对比分析。仿真结果表明：TERCOM-ICP算法可以有效提高水下地形匹配精度,经过仿真实验测试,平均匹配误差可以达到20 m以内,所用时间在160 s以内,验证了该算法应用在水下地形匹配领域的可行性,更好地满足了水下辅助导航的要求。     

Matching suitable feature construction for SAR images based on evolutionary synthesis strategy

In the paper,a set of algorithms to construct synthetic aperture radar（SAR）matching suitable features are frstly proposed based on the evolutionary synthesis strategy.During the process,on the one hand,the indexes of primary matching suitable features（PMSFs）are designed based on the characteristics of image texture,SAR imaging and SAR matching algorithm,which is a process involving expertise;on the other hand,by designing a synthesized operation expression tree based on PMSFs,a much more flexible expression form of synthesized features is built,which greatly expands the construction space.Then,the genetic algorithm-based optimized searching process is employed to search the synthesized matching suitable feature（SMSF）with the highest effciency,largely improving the optimized searching effciency.In addition,the experimental results of the airborne synthetic aperture radar ortho-images of C-band and P-band show that the SMSFs gained via the algorithms can reflect the matching suitability of SAR images accurately and the matching probabilities of selected matching suitable areas of ortho-images could reach 99±0.5%.     

基于混合体制雷达网的弹道目标微特征及外形参数提取

针对弹道中段目标微特征难以识别与分辨的问题,提出了一种基于低分辨雷达和高分辨雷达相结合的混合体制雷达网的有翼弹道目标微特征及外形参数提取方法。依据非线性信号参量可分离模型,利用非线性最小二乘估计方法解算出有翼弹道目标群各散射中心的幅相参数,结合不同雷达提取的微特征的关联性,利用散射中心关联处理实现了各类散射中心的分离。在此基础上,利用弹道目标的微特征,结合弹道目标各散射中心的相对位置关系,重构出各目标的三维微特征及各散射中心的三维位置矢量,进而估计出目标的进动特征和结构参数。仿真结果表明:当信噪比(SNR)为5 dB时,该方法的重构精度保持在92%左右。     

出口轮毂形状对大型轴流风机性能影响的数值研究

针对某大型轴流风机设计了4种出口段轮毂匹配方案,采用数值模拟方法对比分析了4种方案下的风机特性和叶尖以及叶根流场结构.结果表明:出口轮毂形状的变化对该风机叶尖流场结构影响很小;该风机出口无轮毂时,在叶根区域出现约占20%叶高区域的分离流,损失严重,降低了工作效率;在相同的叶尖间隙下,风机效率随着出口轮毂扩压角的减小而提高;在风机出口增加一个匹配的平直轮毂或收缩轮毂可使叶根分离涡后移,分离区域减小至5%叶高以下,同时可使该风机效率至少提高2个百分点.     

面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。     

基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法

在惯性导航系统（INS）/合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中,SAR图像易受斑点噪声的影响,图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显,能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性,利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题,在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上,对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析,提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则,经过可信度筛选,将有效的匹配信息与INS进行组合;对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化,进而导致Kalman滤波精度下降的问题,研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整,使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够在合理的匹配误差范围内,有效地筛选出可信的图像匹配结果,相比常规Kalman滤波算法,显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。