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《基于PSOGA的立體視覺測量系統(tǒng)優(yōu)化布局.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、2014年1月機床與液壓Jan．2014第42卷第1期MACHINETOOL&HYDRAULICSVo1．42No．1DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2014．01．019基于PSO／GA的立體視覺測量系統(tǒng)優(yōu)化布局陳杰春，孫志明，趙麗萍(1．東北電力大學(xué)自動4Co-r-~學(xué)院，吉林吉林132012；2．東北電力大學(xué)理學(xué)院，吉林吉林132012)摘要：探討一種基于PSO／GA(粒子群優(yōu)化／遺傳算法)混合算法的立體視覺測量系統(tǒng)優(yōu)化布局方法。以空間點目標(biāo)的三維重構(gòu)不確定度最小為目標(biāo)，構(gòu)建了立體視覺測量系統(tǒng)優(yōu)化布局的目標(biāo)函數(shù)。通
2、過實例闡述了使用PSO／GA混合算法求解系統(tǒng)最優(yōu)布局參數(shù)的過程，并且在MATLAB環(huán)境下對該方法做了驗證。仿真實驗結(jié)果表明：與傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法相比，使用PSO／GA混合算法得到的最佳個體適應(yīng)度曲線上升速度最快，而且求得的系統(tǒng)最優(yōu)布局參數(shù)使空間點目標(biāo)的三維重構(gòu)不確定度最小。關(guān)鍵詞：立體視覺；優(yōu)化布局；PSO／GA；混合算法中圖分類號：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001—3881(2014)1—071—4PSo／GABasedOptimalPlacementofStereo-visionMeasurementSystemcHEN
3、Jieehun，SUNZhiming，ZHAOLiping(1．CollegeofAutomationEngineering，NortheastDianliUniversity，JilinJilin132012，China；2．CollegeofScience，NortheastDianliUniversity，JilinJilin132012，China)Abstract：APSO／GA(particleswam]optimization／geneticalgorithm)basedmethodforoptimalplacementofaste
4、reo-visionmeasurementsystemwasdiscussed．Withthegoaloffindingtheoptimalvariablestominimizetheuncertaintiesassociatedwiththere—constructionof3Dpoints，anobjectivefunctionforoptimalplacementofastereo—visionmeasurementsystemwasconstructed．Thepro—eedureforsolvingtheoptimalparameter
5、sofastereo-visionmeasurementsystemwasdescribed，andtheproposedmethodwasverifiedusingMATLAB．Thesimulationresultsshowthatthecurveofbest—of-generationfitnessvalueobtainedbyPSO／GAhybridalgorithmraisesmorequicklythanthoseobtainedbythetraditionalparticleswarmoptimizationandgenetical
6、gorithm，andtheoptimalsolutionsminimizetheuncertaintiesassociatedwiththereconstructionof3Dpoints．Keywords：Stereo—vision；Optimalplacement；PSO／GA；Hybridalgorithm作為一種非接觸式的測量方法，立體視覺測量技研究熱點，比如OLAGUE等已經(jīng)將遺傳算法應(yīng)用于術(shù)在幾何量測量、變形量測量和反求工程等多個領(lǐng)域立體視覺測量系統(tǒng)優(yōu)化布局問題的求解中。除了得到了廣泛的應(yīng)用。研究結(jié)果表明：通過合理布置立遺傳算法，目
7、前可以使用的啟發(fā)式算法還有粒子群優(yōu)體視覺測量系統(tǒng)，可以明顯提高其測量精度和可靠化算法、蟻群算法和模擬退火算法等。研究結(jié)果表性。因此立體視覺測量系統(tǒng)的優(yōu)化布局方法一直是機明：不同的啟發(fā)式算法有不同的特點，如果將不同的器視覺和近景攝影測量領(lǐng)域中的研究重點之一。啟發(fā)式算法組合成一個混合算法，可充分利用每種算立體視覺測量系統(tǒng)的優(yōu)化布局是一個比較復(fù)雜的優(yōu)化法的優(yōu)點。WFABD—EL—WAHED等使用粒子群優(yōu)化問題，因為其目標(biāo)函數(shù)是一個復(fù)雜的非線性函數(shù)，此算法和遺傳算法構(gòu)建了一個PSO／GA混合算法，并且外還要考慮景深、可視性和分辨率等約束條件的限使用該算法
8、求解了若干典型的優(yōu)化問題，實驗結(jié)果表制。對于這樣的優(yōu)化問題，如果采用的方法不當(dāng)，將明：使用該算法可以成功求得這些優(yōu)化問題的全局最無法獲得
