简介:针对1点RANSAC(RandomSampleConsensus)单目视觉EKF(ExtendedKalmanFilter)算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明:该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158?,俯仰角平均误差减小0.1782?;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5?以内。
简介:针对群体性突发事件在不确定环境下的演化问题,基于演化博弈理论研究了群体性突发事件中强势群体与弱势群体策略选择的演化过程,依据复制动态方程得到了两个群体的行为演化规律。考虑到群体性突发事件演化过程中的随机扰动,引入高斯白噪声来反映群体性突发事件演化过程中受到的随机干扰,建立了不确定环境下群体性突发事件的随机演化博弈模型,分析了弱势群体与强势群体行为策略的稳定性。运用随机Taylor展开理论和It^o型随机微分方程对模型进行了求解,并对模型进行情景仿真模拟,研究结果表明:在不确定环境下,受随机因素的干扰影响,当采取抗争策略成本较大时,随着白噪声强度减小,弱势群体会较快妥协,采取合作策略;当采取强硬策略获取额外收益较大时,随着白噪声强度增大,强势群体更倾向于采取强硬策略。结合不同情景仿真结果,为群体性突发事件“情景-应对”提供相关决策建议。
简介:针对突发事件情景下串联式需求系统遭受破坏问题,分析了突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度的特征。在对系统提供应急物资进行修复的基础上,以串联式需求系统修复的时间最短及成本最小为目标,分别构建了纵向配送的应急物资调度模型和纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模型,并设计一种遗传算法对两种模型进行求解。最后通过算例分析,求解得到两种模式下串联式需求系统应急物资调度的最优配送方案,比较解的结果,得出纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模式优于一般的应急物资纵向配送模式的结论,验证了该应急物资协同调度模式的有效性和可行性。