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1. 面向工作者能力评估的众包任务分配方法的研究进展综述

马华, 陈跃鹏, 唐文胜, 娄小平, 黄卓轩

《计算机应用》唯一官方网站 2021, 41 (8): 2232-2241. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101629

摘要（357）

PDF （1533KB）（521）

随着互联网技术和共享经济模式的快速发展，作为一种新型的群体计算模式，近年来众包（Crowdsourcing）已经得到了广泛的应用并成为研究热点。针对众包应用的特点，为确保众包任务的完成质量，现有研究从工作者能力评估的角度出发已提出了各种不同的众包任务分配方法。首先介绍了众包的概念和分类，阐述了众包平台的工作流程及其任务特点，并在此基础上总结了现有的工作者能力评估的相关研究工作；然后从基于匹配、基于规划和基于角色协同等三个方面综述了众包任务分配方法及其遇到的挑战；最后提出了未来工作的研究方向。

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2. 凸松弛全局优化机器人手眼标定

李巍, 吕乃光, 董明利, 娄小平

计算机应用 2017, 37 (5): 1451-1455. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.05.1451

摘要（557）

PDF （814KB）（520）

针对机器人运动学正解及相机的外参数标定存在偏差时，基于非线性最优化的手眼标定算法无法确保目标函数收敛到全局极小值的问题，提出基于四元数理论的凸松弛全局最优化手眼标定算法。考虑到机械手末端相对运动旋转轴之间的夹角对标定方程求解精度的影响，首先利用随机抽样一致性（RANSAC）算法对标定数据中旋转轴之间的夹角进行预筛选，再利用四元数参数化旋转矩阵，建立多项式几何误差目标函数和约束，采用基于线性矩阵不等式（LMI）凸松弛全局优化算法求解全局最优手眼变换矩阵。实测结果表明，该算法可以求得全局最优解，手眼变换矩阵几何误差平均值不大于1.4 mm，标准差小于0.16 mm，结果稍优于四元数非线性最优化算法。

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