测控中心计算机系统的自主可控技术研究

测控中心计算机系统是测控中心的核心枢纽,通过自主可控技术加强其安全性,摆脱对国外软硬件的依赖,是当务之急。在分析测控中心计算机系统特点的基础上,对测控中心计算机系统自主可控技术的研究与实践进行了总结,列举了实践中遇到的基础部件国产化程度不高、开源软件问题多、自主可控产品商品化程度不高等问题。针对自主可控技术不甚成熟的情况,提出了国产软硬件产品的技术摸底、详尽测试、加强基础软件的版本管理和控制等发展建议,以推动自主可控技术在测控中心领域的应用和发展。     

基于虚拟四目的立体视觉固定飞行昆虫运动参数测量系统

提出了基于单摄像机的测量高扇翅频昆虫飞行运动参数的虚拟四目立体视觉测量系统。文章首先分析了虚拟测量系统原理和立体视觉测量原理,并指出了采用虚拟四目立体视觉测量系统测量昆虫运动参数的必要性,最后给出了基于多平面的虚拟四目立体视觉测量系统的标定方法和实验结果。实验结果表明利用该测量系统可以较好的恢复昆虫双侧翅膀的运动信息,极大的降低了系统成本。     

基于自适应联邦滤波的相对导航信息融合

针对基于GPS/MV组合导航方式的无人机空中加油问题,分析了对接阶段GPS及视觉传感器存在的条件约束。在建立导航传感器非线性相对位置测量模型的基础上,设计了基于扩展卡尔曼滤波的自适应联邦滤波器,并与集中式滤波进行了对比仿真。结果表明,提出的算法保证了部分传感器失效时导航数据输出的平稳性和容错性,滤波精度完全满足无人机空中加油相对导航系统要求。     

基于Web Services的并联机床制造服务系统

针对并联机床加工曲面零件的优势与目前并联机床未得到广泛应用之间的矛盾,开发了并联机床的制造服务系统。该系统将并联机床原有制造系统中的后置处理功能封装成Web services,包括编译、工作空间计算、干涉校验和运动学变换,应用面向服务的架构使并联机床的制造服务与异地制造企业协同工作,并给出了此架构下该系统的工作流程和功能模块。实例说明,应用Web services和面向服务架构的制造服务系统与传统的分布式系统相比,具有易集成性、松耦合性及易操作性,可以为企业减少成本、提高效率。     

三维四步法编织复合材料结构的计算机仿真

针对三维四步法编织技术特点,分析了编织纱线的空间位置,通过计算机模拟编织纱线运动,并采用Bézier曲线对纱线运动轨迹进行拟合,利用计算机图形技术对三维编织结构进行显示,获得了一种设计与实现三维四步法编织复合材料的计算机仿真方法.根据编织工艺参数间的关系,在UG软件中实现了参数化设计,可方便生成不同编织尺寸和编织角情况下的三维编织预制件及复合材料的实体模型,所建立的实体模型形状和编织物真实结构非常接近,表明本文的仿真方法具有很好的效果.     

基于网络的高速切削参数优化和管理系统

对高速加工中切削参数优化的理论和方法进行了研究,并对来自生产现场、实验室以及资料收集的数据进行了检验、评价和应用。提出了一种基于遗传算法的切削参数优化算法。与通常的优化算法相比,该算法计算量小,计算速度快,能适应自动化制造系统对优化切削数据快速响应的要求。切削实验表明：应用经过优化的切削数据,不仅提高了机床的利用率,减少了切削时间,而且提高了工件的加工质量。在上述理论研究的基础上,开发了切削参数优化和管理系统。该系统的完成提高了整个数控加工中心的生产率。     

生成矩形毛坯最优两段排样方式的递归算法

提出一种递归算法生成矩形毛坯两维两段排样方式。这种算法将板材分成两段,同一段中所有条带的长度和方向都相同,二段的条带方向相互平行或垂直,不同尺寸的毛坯可以在一根条带中出现。通过递归在段上生成最优条带布局,隐式地讨论所有长度的段,确定所有两段组合的价值,选择价值最大的一个组合作为最优解。计算结果表明,该算法在计算时间和材料利用率两方面都有效。最后,一个实际问题的解表明:使用该算法,材料利用率较高。     

基于平面模板自由拍摄的双目立体测量系统的现场标定

 摄像机标定是基于光学摄像的立体测量技术中的一个十分重要的步骤，标定精度直接影响系统测量的精度和稳定性。本文提出并实现了一种简便易行的双目立体测量系统现场标定方法：利用一块特殊设计的具有不同大小圆形特征点的平面标定板，在无需控制任何运动参数的情况下，双目测量系统只需对标定板在不同角度自由拍摄一组图像即可方便地实现系统标定。该方法在已有单摄像机标定算法的基础上，加入对双摄像机相对位置和姿态的优化，同时考虑了镜头的非线性畸变，达到了较好的标定结果。另外，提出的图像点与其空间点的对应算法具有良好的稳定性，即使由于环境或摄像机摆放位置等因素的影响，一些标定板上的特征点不能被摄像机拍摄到，或者不能被正确识别时，仍然能进行标定工作。标定实验和系统标定后的三维重建结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于SIFT的鲁棒的宽基线特征点匹配计算(英文)

本文提出了一种鲁棒的宽基线特征点自动匹配算法,该算法基于Scott邻近矩阵,可以在多种宽基线图像中找到更多的正确匹配点对,并且具有较高的准确率。针对宽基线条件下Scott邻近矩阵存在的缺陷,首先在特征检测中引入具有尺度旋转不变性的SIFT描述子,用其距离来度量特征之间的相似程度;然后再使用尺度和方向自适应的归一化互相关(ASO-NCC)以增强对应矩阵的匹配测度。因为SIFT仅对线性光照变化具有不变性,所以使用ASO-NCC不但具有尺度旋转不变性,而且使得对应矩阵对于一般光照变化具有更好的鲁棒性。新算法同时避免了Scott邻近矩阵中使用的点对间的空间位置距离度量,该度量是宽基线匹配中产生错误匹配的主要原因。通过实验表明,该算法对于存在较大的尺度、旋转、亮度等宽基线变化的图像序列,相比其他方法,能够自动获得更多的正确匹配点对和较高的准确性,该算法对视角和仿射变换也有一定的鲁棒性。