基于改进关键帧选择的ORB-SLAM2算法

针对同时定位与建图（SLAM）算法精度不高且跟踪易失败的问题，提出了一种改进关键帧选择的ORB-SLAM2算法。通过ORB-SLAM2算法计算帧间相对位姿；在原有算法的基础上，增加旋转与平移量作为判定依据，决定是否创建新关键帧；针对移动机器人所安装的相机与机器人产生相对运动引发误拍摄，导致劣质关键帧生成的问题，设计了劣质关键帧剔除算法；基于RGB-D数据集与自主研发的移动机器人进行了实验验证。实验结果表明:改进的关键帧选择算法能够准确及时地选择关键帧，最优情况下定位误差约为原误差的51.9%，有效消除了相机与机器人之间相对运动产生的影响，直线误差仅为原误差的82.1%。改进算法能够有效提高定位精度，减少跟踪失败。      

信息非完备下多航天器轨道博弈强化学习方法

针对信息非完备约束下航天器轨道博弈难以自主决策的问题，基于多智能体强化学习提出一种多航天器轨道博弈决策方法。首先建立轨道博弈动力学和信息非完备约束。其次建立用于训练和决策的神经网络模型，依据分布式系统架构对网络的输入输出结构进行设计，并引入具有记忆功能的长短期记忆网络(LSTM),根据航天器轨道运动在时间、空间连续的属性，补偿位置、速度测量信息的非完备性。然后采用近端策略优化(PPO)算法开展红蓝左右互搏式学习训练。最后通过三组对比训练实验，验证了所提出的方法在信息非完备约束下能够有效增强学习训练过程的稳定性，并提升任务完成率和降低燃料消耗。     

一种求解低速跨流域流固耦合问题的离散统一气体动理学格式

运动边界及流固耦合问题是低速及高速、连续流域及稀薄流域流动中常面临的多场耦合问题。本文在原始离散统一气体动理学格式基础上，采用任意拉格朗日-欧拉方法及动网格技术，并耦合计算结构动力学，实现适用于低速流动运动边界及流固耦合问题的计算方法。在方法验证方面，进行连续流域圆柱绕流强迫振动和自由振动数值模拟，计算结果与参考文献结果吻合良好，准确捕捉圆柱在锁频区和非锁频区的流动特性。在稀薄流域范围，将方法中的连续流D2Q9离散速度模型替换成跨流域离散速度模型，对比低速圆柱绕流强迫振动算例在两种离散速度模型下的数值结果。虽主要关注低速流动问题，但发展的算法仍具备模拟高超声速运动边界问题的能力，对此进行了Ma=5.0稀薄流振动圆柱研究。低速和高速运动边界模拟能力显示了方法在考虑稀薄气体效应流固耦合问题方面的潜在应用价值。