基于点云聚类评估的激光雷达鲁棒定位方法CSCD

基于先验地图的激光雷达定位方法在封闭工业场景下得到了广泛应用,然而环境变化、行人和车辆等动态物体的干扰会影响激光雷达与先验地图的匹配精度。提出了一种动态环境下基于点云聚类评估的三维激光雷达鲁棒定位方法:通过设定角度和距离双阈值,对点云深度图像进行分割聚类,相较于传统分割方法,分割结果对点云噪声更为鲁棒;通过对原始点云进行分割聚类,在粗匹配结果下评估聚类的匹配度,剔除误匹配聚类进行二次匹配以提高匹配精度;通过聚类评估的结果判断匹配成功和失败的点对,进而对点云整体匹配结果的正确性进行评估,相较于传统仅基于距离阈值的判断准则,具有更高的准确性;最终,分别通过公开数据集和实际试验验证了该算法的有效性。试验结果表明,相较于传统匹配方法,该方法有效提高了动态场景下的定位精度和匹配结果评估的准确度,定位误差可以维持在10cm以内。     

Al—Li—Cu—Mg—Zr合金的断裂形态和断裂韧性

采用单边缺口三点弯曲试样测定了Al-Li-Cu-Mg-Zr合金的断裂韧性。还测量了拉伸性能和硬度。着重分析了裂纹形态和断口形貌。讨论了裂纹偏斜和分叉对裂纹尖端的屏蔽作用,分别计算了本征的和非本征的断裂韧性值。     

基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法

提出了一种基于地面图像和卫星图像集成的火星车定位新方法,该方法利用由导航相机立体图像得到的火星表面的点云数据提取石块,同时对高分辨率卫星图像局部灰度统计提取石块,通过地面和卫星图像中石块分布模式的匹配,实现火星车在卫星图像中的定位,从而消除仅利用地面传感器和影像定位产生的累计误差。采用NASA勇气号火星车在多个摄站获取的地面图像以及HiRISE卫星图像进行了实验验证,结果表明这种方法在石块较多的地区能够取得很好的自动定位结果,定位误差小于HiRISE卫星图像的一个像素（0．25m）。     

失谐大型天线结构的振动模态局部化研究

缠绕肋碟型星载天线属于典型的弱耦合周期结构,针对小量失谐的缠绕肋碟型星 载天线振动模态局部化现象进行了研究,建立了该类天线结构的动力学模型。利用该理论方 法进行动力学分析,建模简单,计算快捷。同时利用理论方法和ANSYS对算例结构进行了计 算,结果表明：小量的失谐即会导致结构产生明显的局部共振;且两种计算结果取得较好的 一致性,无量纲化频率误差小于3％。     

高精度室内定位系统的伪卫星布局研究

室内定位与室外GPS在误差源上有着明显的差别。文中针对某室内伪卫星定位系统精度达2cm的定位要求,在误差分析的基础上,提出三种伪卫星的布局。对其中两种布局进行HDOP仿真,并从布局的角度重点研究远近效应和多径效应,确定了在具体环境下伪卫星布局的最终方案。在此基础上进行发射天线的参数设计,为系统实现2cm的高精度定位打下基础。     

具有通信约束的分布式SOR多智能体轨迹估计算法

针对传统多智能体轨迹估计算法信息交换量大，计算量随群规模指数增长，可扩展性差等诸多不足，提出了一种基于超松弛迭代（SOR）的分布式多智能体轨迹估计算法，通过将最大似然（ML）准则下的轨迹估计转化为两级线性优化问题，并综合利用分布式超松弛迭代（Distributed SOR）和标记初始化方法，加快求解速度并简化信息交换流程，最终实现了多智能体位姿轨迹优化和协作定位。实验表明，所提的分布式方法能达到集中式算法的精度水平，在49个智能体规模条件下，位置估计误差小于0.15 m，姿态估计误差小于0.03°，且数据交换量仅到现有主流分布式方法DDF-SAM的0.06%，能很好用于大规模集群的场景。     

从欧美国家税制演变新趋势看我国税制改革道路的选择

随着全球经济一体化趋势的迅速发展，世界各国都面临着改革税收制度以适应新经济形势的问题，对于中国和其他发展中国家尤其如此。近年来，欧美国家一些税制演变的新趋势、新特点很值得我们研究和借鉴。当前中国需要建立起符合我国国情的税收制度，走出有中国特色的新路，减轻宏观税负，为保障经济又好又快地发展服务。     

Novel passive localization algorithm based on double side matrix-restricted total least squares

In order to solve the bearings-only passive localization problem in the presence of erroneous observer position, a novel algorithm based on double side matrix-restricted total least squares (DSMRTLS) is proposed. First, the aforementioned passive localization problem is transferred to the DSMRTLS problem by deriving a multiplicative structure for both the observation matrix and the observation vector. Second, the corresponding optimization problem of the DSMRTLS problem without constraint is derived, which can be approximated as the generalized Rayleigh quotient minimization problem. Then, the localization solution which is globally optimal and asymptotically unbiased can be got by generalized eigenvalue decomposition. Simulation results verify the rationality of the approximation and the good performance of the proposed algorithm compared with several typical algorithms.     

Coordinated target localization base on pseudo measurement for clustered space robot

This paper presents a coordinated target localization method for clustered space robot.According to the different measuring capabilities of cluster members,the master-slave coordinated relative navigation strategy for target localization with respect to slavery space robots is proposed;then the basic mathematical models,including coordinated relative measurement model and cluster centralized dynamics,are established respectively.By employing the linear Kalman flter theorem,the centralized estimator based on truth measurements is developed and analyzed frstly,and with an intention to inhabit the initial uncertainties related to target localization,the globally stabilized estimator is designed through introduction of pseudo measurements.Furthermore,the observability and controllability of stochastic system are also analyzed to qualitatively evaluate the convergence performance of pseudo measurement estimator.Finally,on-orbit target approaching scenario is simulated by using semi-physical simulation system,which is used to verify the convergence performance of proposed estimator.During the simulation,both the known and unknown maneuvering acceleration cases are considered to demonstrate the robustness of coordinated localization strategy.     

传感器参数误差下的运动目标TDOA/FDOA无源定位算法

在运动目标无源定位系统中，许多算法的前提是精确已知传感器的位置以及速度，但实际情况下可利用的传感器的参数均会存在一些噪声扰动。针对这一问题，提出一种改进的两步加权最小二乘（TSWLS）时差（TDOA）与频差（FDOA）定位算法。该算法是一种闭式算法并且分为2步。第1步与经典的两步加权最小二乘算法相同，第2步进一步研究了额外变量与目标参数之间的关系并且建立了新的矩阵方程。随后，利用加权最小二乘技术给出了最终解。理论分析证明了在测量噪声较小时该算法能够达到克拉美罗界（CRLB）。所提算法具有计算复杂度低，实时性高的优点；另外，经过适当的维度调整，该算法同样适用于对多非相交源进行定位求解。计算机仿真进一步证明了理论分析的正确性。