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关键词： 图像亮度增强   Gamma校正因子   亮度阈值   光流法追踪   优化位姿  

摘要： 针对视觉同步定位与建图（SLAM）算法在低光照环境下轨迹误差较大与效率较低的问题，提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)-SLAM2算法的融合图像亮度增强模块与IMU(inertial measurement unit)信息的视觉SLAM算法。设计一种可依据图像亮度来实现自适应变化的Gamma校正因子，对亮度阈值筛选出的低光照图像进行自适应亮度增强后，再提取特征点，旨在增加算法在低光照环境下生成关键帧的数量；对提取到的特征点利用LK(LucasKanade)光流法进行追踪，并预估初始位姿，同时利用视觉加IMU信息的方式优化位姿，以提高算法的运行效率与鲁棒性。在公共数据集与冰达ROS(robot operating system)机器人上进行实验，结果表明：改进算法相比于ORB-SLAM2算法，平均绝对轨迹误差降低35%，平均相对位姿误差降低25%，平均每帧追踪时间减少24%，证明改进算法的精度与效率更高，对于低光照环境下的应用具有较好的实用价值。

关键词： 工业设计   NSGA-Ⅱ算法   电动叉车   造型设计   用户偏好  

摘要： 为提高电动叉车造型设计的科学性与合理性,文章从整合设计的视角出发,避免了用户调研中的主观偏差和系统性不足的问题.运用网络爬虫技术挖掘电商网站中的评论文本,借助NLPIR系统和因子分析法获取用户偏好词汇,采用NSGA-Ⅱ算法构建用户偏好与电动叉车形态要素之间的网络空间,并实施最终造型方案决策.文章构建了外观设计、技术性能、操作体验等用户偏好与造型形态间的匹配关系,进化出的最终方案能更好地满足用户偏好,相较于对比样本,其模糊评价综合得分最高,验证了所提方法的可行性与有效性.

关键词： 六维力传感器   压电式   解耦算法   长短期记忆神经网络   维间耦合  

摘要： 针对压电式六维力/力矩传感器存在的维间耦合所导致传感器测力性能下降的问题。提出一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的压电式六维力/力矩传感器解耦算法。首先，通过六维力传感器静态标定实验，获取解耦算法所需的实验数据集，并对实验数据进行处理；然后，通过分析传感器维间耦合产生的原因以及LSTM神经网络解耦原理，构建LSTM神经网络解耦模型；最后，采用基于LSTM神经网络的解耦算法对传感器输出的多维非线性特性进行优化，解耦后得到传感器输入、输出之间的映射关系及相对应的输出数据，并与径向基函数(RBF)以及最小二乘法(LS)解耦算法进行对比分析。研究结果表明：四点支撑式压电六维力传感器的最大重复性误差为1.55%；采用基于LSTM的神经网络算法解耦后，传感器输出结果的最大非线性误差、交叉耦合误差分别为0.55%和0.28%，均小于RBF和LS算法。LSTM神经网络解耦算法能有效减少六维力/力矩传感器的维间耦合，提高传感器的测量精度，对航空航天领域的发展具有重要意义。

关键词： 地质环境承载力   随机森林算法   组合赋权法   黄河中下游   巩义市  

摘要： 以黄河中下游典型地质环境脆弱区河南巩义市为例，综合运用遥感地表形变监测技术、随机森林方法、GIS技术等，选取涵盖地貌环境、地质环境、生态环境和社会环境4个方面的共20个评价指标，建立了研究区地质环境承载力评价指标体系，采用层次分析和变异系数（AHP-CV）组合赋权法和随机森林算法确定各评价指标权重，结合GIS空间分析功能，对巩义市地质环境承载力进行了评价，并基于地质灾害隐患点和地质灾害风险等级对地质环境承载力评价结果进行了优化。结果表明：AHP-CV组合赋权法和随机森林算法计算的地质环境承载力评价结果基本吻合，随机森林算法提高了地质环境承载力评价的可靠性，预测结果科学性、准确性更强，能够更好适用于地质环境承载力评价；基于地质灾害隐患点和地质灾害风险等级的优化评价结果，能够有效提高评价结果的精确性；地质灾害风险区划、工程地质岩组、黄土湿陷性和矿区破坏程度是影响研究区地质环境承载力提升的主要障碍因子。巩义市东部和南部受采矿活动影响，地质灾害频发，地质环境承载力等级为差，建议及时开展矿山生态修复和地质灾害防控治理；东北部及西北部受地质灾害和黄土湿陷性制约，地质环境承载力等级为较差，建议采取水土流失防治措施等。

关键词： 光纤形状传感器   光纤布拉格光栅   三维形状   形状重构算法  

摘要： 准分布式FBG(Fiber Bragg Grating)形状传感器利用波分复用技术将多个FBG组合后测量与光纤相连的被测物体位置和形状。由于它具有不受电磁干扰、易于集成、耐腐蚀和强波长选择性的特点，使其对梁、板和蒙皮等结构的三维形状变化具有较高的灵敏度和可靠性，可用于航空航天和医疗健康等领域关键结构健康状况监测。本文综述了基于准分布式FBG的三维形状重构算法国内外研究进展，讨论了FBG布设密度和温度对四种算法重构效果的影响，总结了各算法优缺点及适宜重构对象，对未来的改进方向作出了展望。

关键词： 加工车间   自动导引车   调度   候鸟优化算法   多目标优化  

摘要： 在矩阵式排列的加工车间中，工件由自动导引车(automated guided vehicle,AGV)从加工站转运到下游物料超市，且需满足极其紧凑的下游交货期限制，以便稳定生产秩序、缩减在制库存、降低运输成本。为此，本文建立多AGV调度规划模型，并提出改进多目标候鸟优化算法，以实现及时送达率高、运输成本小的目标。其中，以目标为导向，提出基于最早交货期的交付时间确定和AGV分配规则，实现无延迟、少库存的可行解解码；设计融入贪婪操作、基于理想点的局部搜索算子，促成Pareto前沿推进；设计融入高价值信息的两点交叉算子与劣解接收准则，确保Pareto解集多样性和收敛性。实验表明所提算法可有效求解该问题，获得的Pareto前沿解集在超体积率和逆世代距离指标上性能更优。

关键词： 编码超表面   太赫兹波段   优化算法   雷达散射截面缩减   全息成像   排列方式  

摘要： 超表面编码技术凭借其对电磁波调控的灵活特性而受到广泛关注。本文设计了一种适用于太赫兹波段的编码超表面，用以实现波前调控。在雷达散射截面缩减方面，基于几何相位原理和漫反射理论，设计出2bit编码的四种超级单元，通过优化算法得到最佳排列方式，实现了宽带雷达散射截面缩减。在实现全息成像方面，基于几何相位原理和干涉、衍射理论，以2bit编码的四种基础单元为基础，通过优化算法得到最佳相位布局。结果表明，在0.8～1.8THz范围内，可降低超过10d～B的雷达散射截面，最高可减至30.5dB，且入射角度在0～40角度内性能保持稳定，同时全息图像也有高质量的重建。这种编码方法的应用为实现波前控制提供了一种便捷且高效的手段，展现了其广阔的应用潜力。

关键词： 船体分段   合拢面   点云分割   点云简化   超体素  

摘要： 随着激光扫描技术的快速发展,三维激光扫描技术逐步应用于船舶精度检测.三维激光扫描仪通过大范围扫描被测物体,可以获取物体表面数百万个点的三维坐标.这些点云数据能够详细地展现物体表面形状.然而,三维激光扫描数据量庞大,处理速度缓慢,对数据处理能力提出了更高的要求.针对这一问题,文章提出一种适用于船体分段合拢面点云的分割及简化算法,将船体分段合拢面点云中的典型构件与板材有效分割,并在简化点云的同时保留典型构件的特征,为后续合拢面点云典型构件识别及点云-模型配准提供数据基础.

关键词： 计算机视觉   立体匹配   病态区域   自适应空间卷积   GRU优化  

摘要： 双目立体匹配作为计算机视觉领域的研究热点，在自动驾驶、医学影像、机器人导航等诸多场景中有着广泛的应用。针对图像序列中病态区域匹配效果不佳的问题，本文提出了一种基于自适应空间卷积的立体匹配算法。首先，在上下文网络中引入自适应空间卷积块，通过加权聚合多个卷积核的响应，增强上下文网络在捕捉复杂场景中病态区域的特征提取能力，实现精确的特征表达。然后沿通道维度获取输入特征的注意力图。随后，算法采用多尺度GRU网络结构对初步视差结果进行优化，并利用自适应空间卷积生成的注意力图对GRU的输出结果进行加权，有效抑制噪声干扰，进一步提升视差估计的准确性。实验表明，本文算法在SceneFlow数据集上进行测试，平均端点误差为0.46像素，比基准方法误差降低了14.81%。在KITTI数据集上进行测试，在全部区域的3像素误差比例指标上达到了1.40%，与基准方法比降低了15.66%，取得了更优的视差估计效果。特别是在遮挡、光照反射等病态场景中，该算法能够有效保留图像的细节特征。

关键词： 三维目标检测   Voxel R-CNN   大卷积核   多头自注意力   可变形自注意力  

摘要： 针对目前三维点云目标检测算法中存在的对行人等小目标和被遮挡的困难目标检测精度较低，容易出现漏检、错检的问题，提出一种基于拆分大卷积核的VoxelRCNNSLCK三维目标检测模型。首先，设计了一种基于拆分大卷积核的SLCK3D特征提取模块，并将其嵌入到重新搭建的3D主干网络中，在达到与直接使用大卷积核相当的特征提取能力的同时，降低训练量；其次，在3D主干网络中添加多头自注意力模块，增强特征的上下文联系，提高对小目标和困难目标的检测效果；最后，在2D主干网络中引入可变形自注意力模块，进一步增强对小目标和困难目标的适应性，增强网络的特征提取能力。在KITTI数据集上，本文算法在汽车、行人、骑行者三种类型上困难目标的检测精度相比于原算法分别提升了0.82%、1.27%、0.62%。实验结果表明，本文模型的检测效果有明显提升。