针对传统视觉同步定位和映射（SLAM）系统在动态环境中鲁棒性和定位精度低等问题，基于ORB-SLAM2算法框架，提出一种在室内动态环境中运行稳健的视觉SLAM算法。首先，语义分割线程采用改进的轻量化语义分割网络YOLOv5获得动态对象的语义掩码，并通过语义掩码选择ORB特征点，同时，几何线程通过加权几何约束的方法检测动态对象的运动状态信息。然后，提出一种给语义静态特征点赋予权值，并对相机的位姿和特征点的权值进行局部光束平差法（BA）联合优化的算法，有效地减少动态特征点的影响。最后，在TUM数据集和真实的室内动态场景中进行实验，结果表明，与改进之前的ORB-SLAM2算法相比，所提算法有效地提高了系统在高动态数据集中的定位精度，并且绝对轨迹误差和相对轨迹误差的均方根误差（RMSE）分别提升了96.10%和92.06%以上。

针对Informed-RRT*算法在路径规划中与动态障碍物的碰撞问题, 提出基于Informed-RRT*和人工势场法的改进路径规划算法。该算法引入椭圆区域采样策略和自适应步长策略提高了寻找可行全局路径的稳定性和效率, 在静态障碍物边界区域获得最优成本可行路径方案。当机器人按照全局路径运动遇到动态障碍物时, 引入裁剪路径分支策略和人工势场法对局部路径进行重规划, 实现动态避障功能。将改进算法应用于仿真环境, 结果表明改进算法实现了全局最优探索和局部避障功能, 验证了算法的有效性。

针对传统视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法在动态场景下定位精度低的问题,提出了一种基于动态目标检测的视觉SLAM算法。首先,在视觉SLAM系统的前端对输入图像帧进行预处理,通过目标检测网络YOLO v3(You only look once, v3)剔除图像潜在的动态区域。然后,通过重投影误差优化单应性矩阵,通过求解运动补偿帧得到四帧差分图,并对四帧差分图进行滤波、二值化和形态学处理。最后,结合YOLO v3网络对动态目标检测结果进行优化,以减小图像模糊和强视差产生的噪声。用静态区域的特征点进行视觉SLAM的跟踪、建图与回环检测,在公共TUM数据集上的实验结果表明,本算法能有效提高动态环境下视觉SLAM的精度。

针对未知动态环境下欠驱动USV的多障碍物实时自主规避问题，提出了一种在线避障路径规划算法。算法基于全局路径的引导，充分考虑环境多障碍约束、USV本体运动学与动力学约束、既定航线约束，同时采用多目标函数作为优化函数，通过障碍物运动预测与滚动优化方式进行在线实时避障；之后，通过仿真实验与分析验证了算法的正确性；最后，利用某无人艇对所提避障算法进行湖上实验，结果验证了算法在实际工程应用中的有效性。

针对在动态环境下受运动物体影响而不能准确进行机器人运动估计的问题,提出一种基于ORB特征区域分割的视觉里程计算法。利用相邻区域特征点三维空间距离不变性,对提取的特征点进行区域分割,将图像中运动物体产生的特征点与静态背景的特征点分割开,去除动态物体特征点的影响,再进行相机的位姿估计,从而去除场景中动态物体的干扰。实验结果表明,基于ORB特征区域分割的视觉里程计算法能够实时地在动态和静态环境中进行相机的位姿估计,具有很高的稳健性和精度。

对红外导引头进行光学性能有限元分析, 考核结构在动力学环境下的光学系统变形是否满足成像要求。本文利用模型修正的有限元方法对红外导引头进行了光学性能分析。首先, 在建模过程中采用复合材料单元模拟构件之间连接特性。进而, 通过反复修改复合材料单元的特性参数使模态计算与试验结果相一致, 获得正确和有效的有限元计算模型。最后, 对修正好的红外导引头有限元模型进行瞬态振动与过载仿真计算, 获得光学系统各光学元件镜面变化结果。分析结果表明: 结构在各动力学环境工况下的光学镜面相对转角小于 3″, 光学镜面位移值小于 1 μm。红外导引头光学系统在动力学环境下的镜面变形及倾角均在许用范围内, 光学性能满足成像要求。

设计了一种用于星载光学遥感器的调焦机构，该设计采用谐波减速器和滚珠丝杠、直线导轨配合使用的方案，弥补了传统调焦结构的不足。通过对调焦负载阻力矩的分析选择相应的电机，计算了该调焦机构的理论灵敏度为0.43 μm；将该机构随同整机进行了力学环境模拟试验，对其力学环境试验前后的调焦精度进行了对比。结果显示其试验前后直线偏角均小于20″，位移误差均小于5 μm，满足使用要求。试验结果表明，该空间调焦机构具有结构紧凑、刚度高、位移精度好等特点，能够满足空间调焦的设计要求。