高效的定位算法是实现机器人自主运动的前提,由于激光模型受复杂环境的限制,传统自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法提供的位姿精度有限。提出一种增加扫描匹配(SM)和离散傅里叶变换(DFT)的优化AMCL算法,将传统AMCL的加权均值输出作为SM的初始值,通过构建激光雷达观测点与先验地图的匹配函数模型,利用高斯牛顿的方法优化求解,最终通过DFT滤波滤除位置处的小抖动,提升了系统的稳定性和鲁棒性。通过运动中的绝对定位实验和重复定位,实验验证了优化算法优于传统AMCL算法,优化算法有效提高了系统定位精度,同时保证了鲁棒性。

针对相关滤波器(CF)的目标背景因没有根据时间建模而导致的性能不佳的问题,在方向梯度直方图(HOG)的基础上,提出一种基于时间正则化及背景感知的滤波器跟踪算法。从真实的背景中提取训练样本,通过增加训练样本来增强滤波器的分类能力;引入时间正则化,构建遮挡情况下目标重定位模块;采用交替方向乘子法(ADMM)优化求解目标,降低计算复杂度;采用线性插值策略来更新目标的位置和尺度。采用目标跟踪基准(OTB-2015)数据集中的100个视频序列与评价标准对本文所提出的算法进行性能测试。实验结果表明,基于时间正则化及背景感知的滤波器跟踪算法的精确度得分达到0.801,成功率得分为0.762,相比核相关滤波器(KCF)算法分别提高了20%和46.8%。本文算法能很好解决目标发生平面外旋转、目标被遮挡、背景嘈杂等情况下的视觉跟踪问题,具有良好的应用前景和较大的使用价值。

提出了一种融合Gabor特征和局部三值微分模式(LTDP)的人脸识别算法，并在该算法中对LTDP方法进行改进，提出了自适应阈值算子。通过Gabor滤波器对人脸图像进行滤波，提取人脸多尺度、多方向的幅值特征；针对每个幅值特征图像，运用局部Gabor自适应三值微分模式(LGATDP2)方法提取局部方向关系模式；通过模式区域直方图统计，计算信息熵权重，加权串联后得到最终的人脸描述。识别过程中，采用χ2距离对特征直方图进行相似度匹配。分别在ORL和Yale数据库中进行仿真。结果表明，LGATDP2方法具有更好的普适性，在光照变化、表情变化和噪声干扰下具有更高的稳健性。

用全相对论多组态自洽场方法,计算了高离化类铥铋原子Bi XV的1s、2s、2p-、2p、3s、3p-、3p、3d-、3d、4s、4p-、4p、4d-、4d、4f-、4f、5s、5p-、5p、5d-、5d、5f-、5f、5g-、5g、6s、6p-、6p、6d-、6d、6f-、6f、6g-、6g、7s、7p-、7p、7d-、7f-、7f、7g-、7g、8s、8p-、8p、8d-、8d轨道的2249个精细结构能级和辐射寿命以及其他各种跃迁参数.能级和波长的计算值和实验值符合得好.另外还发现了一些辐射寿命较长的亚稳态能级.

用全相对论多组态自洽场方法，计算了类硅离子的1s、2s、2p-2p、3s、3p-、3p、3d-、3d、4s、4p-、4p、4d-4d、4f-、4f、5s、5p-、5p、5d-、5d、5f-、5f、5g、5g-、6s、6p-、6p轨道的912个精细结构能级和辐射寿命以及各种跃迁参数。能级的计算值和实验值符合得很好。从计算结果中发现了一些亚稳态能级。

用全相对论多组态自洽场方法,计算了类钴离子MoⅩⅥ和Fm LⅩⅩⅣ的1s、2s、2p-、2p、3s、3p-、3p、3d-、3d、4s、4p-、4p、4d-、4d、4f-、4f、5s、5p-、5p、5d-、5d轨道的1014个精细结构能级和辐射寿命以及其他各种跃迁参数,能级的计算值和实验值符合得较好.另外,还发现了一些寿命较长的亚稳态能级.