一种基于视觉二维码/惯性融合的室内高精度定位定姿方法

当前基于视觉二维码的定位定姿方法依赖连续清晰的图像,当图像出现丢失或模糊现象时,性能难以保证。针对这一问题,提出了一种基于视觉二维码/惯性融合的室内高精度定位定姿方法,具有成本低、灵活和便携的特点。所提方法以捷联惯导算法为核心,通过拍摄预先布设且坐标已知的二维码（ArUco码）获得高精度的位置修正信息,并使用扩展卡尔曼滤波进行信息紧耦合。采用反向平滑算法融合二维码观测信息提升定位定姿精度,结合惯性的位姿推算能够有效地应对摄像头短暂遮挡或图像模糊等问题,提升系统的鲁棒性。实验结果表明,视觉观测出现中断时,所提方法也能够连续可靠地实现3.2 cm(RMS)的定位精度,并达到与参考系统的定姿差异优于0.1°（RMS）。     

极坐标激光直写系统原点定位的实验研究

分析了旋转线性光栅法对准光轴与旋转机械轴中心的理论准确度,实验研究了极坐标激光直写系统的原点定位.在极坐标激光直写系统下进行了圆环线条写入实验,得出了原点定位的准确度,原点定位准确度优于0.5 μm,实验与理论定位准确度基本一致.     

基于多小波变换的红外目标探测与识别

针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息,其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光学相关探测结果与基于GHM多小波提取的边缘图像光学相关探测结果进行比较发现,经多小波预处理后的边缘图像能有效增强相关峰强度.     

Hopkinson拉杆平板挂钩试件结构智能协同优化

与霍普金森拉杆装置中常用的螺纹、胶粘等固定连接方式相比，平板挂钩试件具有连接形式简单、可实现快速组装等优势。针对平板挂钩试件在拉伸过程中因结构几何效应引起的数据测量误差问题，基于影响拉伸试件测量精度的指标:应力平衡达到时间、变形均匀程度、过渡段相对变形以及非轴向力水平，采用正交试验设计、反向传播（back propagation，BP）神经网络与遗传算法相结合的多目标智能协同优化算法对平板挂钩试件的结构参数进行优化，得到了平板挂钩试件最优的结构参数组合，有限元模拟和实验验证了最优结构参数的有效性。该研究结果可为基于平板挂钩试件的霍普金森拉伸实验的数据可靠性分析提供参考。     

红外时间延迟积分点目标探测系统中速度失配影响研究

基于时间延迟积分的红外点目标探测系统在推扫成像过程中会受到速度失配的影响导致点目标的探测性能降低.基于调制传递函数的传统频域建模分析方法由于缺少相位传递函数的介入,无法对目标探测性能的影响进行有效分析.为了解决该问题,采用成像系统的点扩散函数以及线扩展函数建立了成像系统的速度失配模型,并对速度失配对目标检测系统的影响进行了研究.模型理论计算以及实际成像实验结果表明,当时间延迟积分级数为8级,速度失配量ΔV/V=25%时,点目标能量响应均值下降50%,当速度失配达到ΔV/V=12.5%时,点目标能量响应均值下降30%.研究结果可为后续红外时间延迟积分成像系统的设计提供参考.     

基于嵌入式GPU的红外弱小目标检测算法

红外弱小目标的目标像素少，目标对比度低，成像帧率高，图像数据量大，检测实时性强。针对红外弱小目标检测算法适合于GPU并行计算的特点，对其在嵌入式GPU平台Jetson TX2上进行了并行优化实现。在检测算法设计、内存访问、调试优化3个方面进行了优化设计。实验结果表明，对640×480像素分辨率的红外视频，并行优化后的目标检测算法能够在10 ms内完成计算，满足实时处理需求。     

一类广义凸多目标规划问题研究

首先引入了涉及高阶强Pre-invex函数的多目标优化问题m阶严格局部极小元的定义,在此基础上讨论了多目标优化问题的优化条件,最后研究了变分不等式的解与多目标优化问题高阶严格极小元之间的关系,其变分不等式的解正是多目标优化问题的高阶严格极小元,这些研究内容推广了Guneer-Bhatia给出的相关结论.