地月平动点导航仿真程序设计及可行性验证

由于我国地面测控资源有限和全球导航卫星系统对深空导航覆盖效果不足，有必要寻找自主导航方式。平动点导航是一种利用星间测距的深空自主导航方式。本文设计了包含 4 个模块的仿真程序，并利用仿真程序进行可行性仿真。地月 L1Halo 轨道卫星与绕月轨道卫星进行测距测速滤波导航定轨，平动点轨道卫星综合位置误差小于 50m，绕月轨道卫星综合位置误差小于 20m，验证了平动点导航的可行性。     

基于双树复小波的无参考立体图像质量评价

随着3D技术的不断发展，立体图像的使用领域越来越广泛，同时人们对图像的清晰度要求越来越高，因此，立体图像的质量评价成为关注点，基于此，提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理，生成纹理结构图像，且根据最小能量误差的原理，获取左右视图的视差图；对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征；使用AdaBoosting BP神经网络，进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明，新方法预测得分与主观得分有较好的一致性，获得了比较好的实验结果。     

平面散乱点云凸包快速求解算法

提出一种平面散乱点云凸包快速求解算法,该算法建立点云的最小外包围盒,分别求解距该外包围盒的四个顶点最近的点,依据该最近点集建立最大内包围盒,可证明该最大内包围盒内的点不是凸包,将其排除,实现点云精简,通过对精简后的点集求解凸包,近而实现对整个点云的凸包求解,实例表明该算法实现简单,且可显著提高凸包的求解效率.     

基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取

在分析现有轮廓线提取方法不足的基础上，提出基于虚拟格网的建筑物轮廓线自动提取方法。该方法利用建筑物点云生成虚拟格网并进行二值填充；采用邻域分析方法进行边界格网的标记与追踪；为了避免边界追踪错误，设计了基于方向的单边缘格网抑制方法及基于距离的连接关系调整方法以改善提取结果质量；根据格网追踪结果，从原始建筑物点云中提取真实轮廓点以保持原始建筑物轮廓形态；采用随机抽样一致性估计及最小二乘拟合方法进行轮廓线规则化处理，实现建筑物轮廓线的自动提取。实验结果表明，该方法能快速从建筑物点云中提取轮廓线，可为建筑物轮廓线的自动提取提供一种可行的解决方案。     

双足机器人五质心模型的预测控制实现方法

为提高双足机器人的步行性能，提出了基于五质心模型的预测控制实现方法。该方法按照机器人的结构，将机器人质量分配在躯干、双臂、双腿中的五个质心，并推导出基于机器人腰部的零力矩点变换公式。应用模型预测控制方法，控制机器人在线跟踪优化的行走轨迹。为验证算法正确性，进行了3D动态仿真实验和现实环境中步行实验。实验结果与基于单质心模型和三质心模型的模型预测控制算法对比，证明这里算法具有更高的步行轨迹跟踪精度。