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1. 基于孪生自适应图卷积算法的点云分类与分割
李维刚, 陈婷, 田志强
《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3396-3402.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101552
摘要303)   HTML13)    PDF (2328KB)(296)    收藏

点云数据具有稀疏性、不规则性和置换不变性,缺乏拓扑信息,导致它的特征难以被提取,为此,提出一种孪生自适应图卷积算法(SAGCA)进行点云分类与分割。首先,构建特征关系图挖掘不规则、稀疏点云特征间的拓扑关系;其次,引入共享卷积学习权重的孪生构图思想,保证点云的置换不变性,使拓扑关系表达更准确;最后,采用整体、局部两种结合方式,将SAGCA与各种处理点云数据的深度学习网络相结合,增强网络的特征提取能力。分别在ScanObjectNN、ShapeNetPart和S3DIS数据集上进行分类、对象部件分割和场景语义分割实验的结果表明,相较于PointNet++基准网络,基于同样的数据集和评价标准,SAGCA分类实验的类别平均准确率(mAcc)提高了2.80个百分点,对象部件分割实验的总体类别平均交并比(IoU)提高了2.31个百分点,场景语义分割实验的类别平均交并比(mIoU)提高了2.40个百分点,说明SAGCA能有效增强网络的特征提取能力,适用于多种点云分类分割任务。

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2. 基于协方差矩阵自适应进化策略的机器人手眼标定算法
赵云涛, 谢万琪, 李维刚, 胡佳明
《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (10): 3225-3229.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022081282
摘要289)   HTML7)    PDF (1281KB)(136)    收藏

针对视觉传感器标定和机器人运动学求解过程中存在噪声干扰,导致传统的手眼标定算法求解误差较大的问题,提出一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)的机器人手眼标定算法。首先,采用对偶四元数(DQ)对旋转和平移分别建立目标函数和几何约束,简化求解模型;其次,采用惩罚函数法将约束问题转化成无约束优化问题;最后,使用CMAES算法逼近手眼标定旋转和平移方程的全局最优解。搭建机器人、相机实测实验平台,将所提算法与Tsai两步法、非线性优化算法INRIA、DQ算法进行对比。实验结果表明:所提算法在旋转和平移上的求解误差和方差均小于传统算法;与Tsai算法相比,所提算法的旋转精度提升了4.58%,平移精度提升了10.54%。可见在存在噪声干扰的实际手眼标定过程中,所提算法具有更好的求解精度与稳定性。

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3. 基于离散灰狼算法的喷涂机器人路径规划方法
梅伟, 赵云涛, 毛雪松, 李维刚
计算机应用    2020, 40 (11): 3379-3384.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020040448
摘要567)      PDF (3282KB)(442)    收藏
针对目前用于复杂结构实体喷涂的机器人路径规划方法存在的效率低、未考虑碰撞以及适用性差等问题,提出一种用于求解多层决策问题的离散灰狼算法,并把该算法用于该路径规划问题的求解。为了将连续域灰狼算法改为用于求解多层决策问题的离散灰狼算法,采用矩阵编码方法解决多层决策问题的编码问题,提出基于先验知识与随机选择的混合初始化方法提高算法求解效率和精度,运用交叉算子与两级变异算子定义离散域灰狼算法的种群更新策略。另外,运用图论将喷涂机器人路径规划问题简化为广义旅行商问题,并建立了该问题的最短路径模型和路径碰撞模型。在路径规划实验中,相较于粒子群算法、遗传算法和蚁群算法,提出的算法规划的平均路径长度分别减小了5.0%、5.5%和6.6%,碰撞次数降低为0,且路径更平滑。实验结果表明,提出的算法能够有效提高喷涂机器人的喷涂效率,以及喷涂路径的安全性和适用性。
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4. 基于模拟退火的混合萤火虫Memetic算法
刘翱, 邓旭东, 李维刚
计算机应用    2016, 36 (11): 3055-3061.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.11.3055
摘要618)      PDF (992KB)(703)    收藏
针对标准萤火虫算法(FA),首先,从数学理论上分析并揭示了其存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,然后提出一种基于模拟退火的混合萤火虫Memetic算法。该算法利用标准萤火虫算法对上一代种群进行全局搜索以保持种群的多样性和算法的全局探索能力;使用模拟退火算子对当前种群中的部分个体进行局部搜索,以一定概率接受适应度较差的个体以避免算法陷入局部最优,该算法同步进行萤火虫吸引过程和模拟退火过程以降低算法复杂度。最后,对该算法在10个标准测试函数上进行对比仿真实验。实验结果表明,该算法在6个测试函数中均能找到最优解,最优值、平均值、方差等指标比对比算法高出一定数量级,在4个复合函数中效果均优于萤火虫算法。
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5. 基于自适应动态图卷积和无参注意力的点云分类分割方法
李维刚 李歆怡 王永强 赵云涛
《计算机应用》唯一官方网站    DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2024060878
预出版日期: 2024-10-29

6. 基于双注意力机制和多尺度融合的点云分类与分割网络
李维刚 邵佳乐 田志强
《计算机应用》唯一官方网站    DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2024091254
预出版日期: 2024-10-31

7. 基于自适应邻域特征融合的多阶段点云补全网络
李维刚 曹文杰 李金灵
《计算机应用》唯一官方网站    DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2024101437
录用日期: 2024-12-05

8. 基于自适应特征提取和特征融合的点云滤波
李维刚 王栋 王永强 李金灵
《计算机应用》唯一官方网站    DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2024111617
预出版日期: 2025-03-24