视觉惯性SLAM研究进展

近年来视觉惯性SLAM是机器人及计算机视觉领域中的研究热点问题,在无人驾驶、增强现实、三维重建等领域有着广泛的应用.简述了视觉惯性SLAM的关键技术,并从统一的贝叶斯框架出发介绍了后端的两种形式——滤波和优化.对几个代表性视觉惯性SLAM系统进行深入对比分析,讨论了近年研究热点与发展趋势,并做出总结与展望.     

黄庭坚把酒作诗赞“五粮”

宜宾市郊之北,天柱山横亘之际。山下,一巨石中开,形成天然峡谷,谷底有清泉缓缓流出,十分奇特。北宋年间,请居于此的大诗人、大书法家黄庭坚不以迁谪介意,泊然处之,寄情于戎州(今宜宾)山水诗酒之中,讲学不倦,蜀士慕从之,于此凿石引水为池,曰"流杯池"。据传,宋哲宗元符元年(1098年),某日,天柱山下,曲径通幽处,流杯池旁,谈笑风生。黄庭坚携名流雅士在流杯池两旁依次而坐,效仿王羲之《兰亭集序》中"流筋曲水"意境,将盛     

传感器/武器——目标分配问题的两种规划模型及求解

通过分析现代火力打击作战中传感器——目标分配与武器——目标分配间的相互关系,在武器——目标分配问题基础上提出了传感器/武器——目标分配问题.依据目标被毁伤概率的两种计算方法,给出了该问题的两种规划模型,在武器目标分配时一种模型考虑所有可能被截获的目标,而另一种模型则只考虑被传感器截获的期望目标集合.根据模型特点在应用遗传算法对问题进行求解时,设计了异体交换算子和段内交换算子等两种新的遗传操作算子.最后通过仿真算例对两种模型进行了验证.     

基于自适应动态分簇的二元传感器网络目标跟踪算法

针对二元传感器网络的目标跟踪问题,提出了一种通过设置簇内传感器节点数目门限自适应地调整簇的激活半径、利用少量被激活的节点进行跟踪的方法,并利用一种改进的分布式粒子滤波算法进行目标位置估计以减少粒子数和计算量。仿真结果表明:与传统的IDSQ算法相比,所提出的算法能够在保证一定跟踪精度的基础上,有效降低网络的能量消耗,提高网络寿命。     

利用地球磁场进行弹丸飞行姿态的测试

研究了基于地磁场测试弹丸姿态的工作原理和测试方法;建立了使用地磁传感器测试弹丸姿态的数学模型;给出了某弹丸姿态的实测曲线;提出了地磁传感器实际测试中需要注意的问题,给出了解决这些问题的方法.     

RSSI与凸规划相结合的无线传感器网络定位算法

凸规划定位算法是无线传感器网络中一种较为常用的非测距定位算法。针对该算法中信标节点的重叠区域过大导致未知节点定位精度不高的问题,提出了RSSI与凸规划相结合的改进定位算法。算法利用RSSI值与距离的相对关系,将原有凸规划定位中未知节点的存在区域进一步缩小,提升定位精度。由于算法中只增加了一次未知节点与信标的RSSI值通信过程,基本保留了原有凸规划算法实现简单实时性好的优点。仿真数据及基于CC2430平台的实验表明,改进后的算法相对原有凸规划算法定位精度有明显提升,平均可提升20%～25%。     

基于能量均衡的无线传感器网络生命周期延长策略

为了从能量均衡角度出发解决无线传感器网络生命周期延长问题,从而延长整个物联网生命周期,针对无线传感器网络节点遭遇"路由空洞"的时候出现路由中断和生命周期缩短现象,分析能量消耗原理,构建最优跳数模型和能量均衡协议,并提出采用能量均衡的思路减少节点能量消耗。实验仿真发现,应用能量均衡协议使无线传感器网络节点能量分布更加均匀,节点能量消耗时间明显变长,而个别节点能量消耗速度明显大于其他节点的情况得以减少,达到延长无线传感器网络生命周期的目的。仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于信息损失最小的预警卫星传感器调度模型

科学合理地调度预警卫星传感器资源是提高弹道导弹预警作战效能的重要手段.在预警卫星传感器资源(主要是凝视探测器)有限而进攻弹道导弹目标数量较多时,利用最小信息损失准则,将传感器调度问题转化为最优访问路径问题进行建模研究,满足了导弹预警资源调度的需要,仿真结果验证了模型的可靠性和可用性.     

水面舰船流噪声基本声场的数值研究

流诱发的噪声主要由流场中的非定常性引起,这种非定常性包括各种尺度的旋涡及湍流引发的脉动.由于流致发声的复杂性,经典声学中一些较为成熟的数值分析方法在解决一个具体的实际工程问题时常常显得不够,CFD技术的发展使得用数值方法处理流致发声问题成为可能.VOF方法和SSTk-ω两方程湍流模型被用于求解水面舰船三维非定常粘性流场,基于Lighthill声类比理论,对船体绕流场的噪声进行了数值计算,并对流噪声的近、远场特性进行了数值分析.研究表明:对近、远场而言,船艉的声辐射要大于船艏,而船舯即横向的声辐射又显著大于船艏艉即纵向的声辐射.     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.