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1、粒子滤波的目标跟踪算法研究与实现No.15,2011现代商贸工业ModernBusinessTradeIndustry2011年第15期粒子滤波的目标跟踪算法研究与实现韩雪王元亮(云南财经大学信.g-学院,云南昆明650221)摘要:通过已经获得的运动目标的先验特征点,以及基于这些特征点在各种噪声的干扰下多呈现非线性和非高斯的特点,我们可以利用粒子滤波的方法进行运动估计和跟踪.由于粒子滤波具有对非线性和非高斯的有效逼近的性质,获得粒子的后验概率分布,估计目标状态,实现目标的有效跟踪.为了有效避免粒子退化问题,采用累加权值,聚类算法并且引入高斯分布函数进行采样,保证粒
2、子的多样性.经过程序测试,结果很有效.关键词:粒子滤波;高斯分布;目标跟踪;先验概率分布中图分类号:TB文献标识码:A文章编号:1672—3198(2011)15—0271—03目标存在变化多样和跟踪设备对环境适应性不完善等问题,复杂环境下的运动目标跟踪是个难题.例如:由于检测结果不连续,在连续帧间,有些帧没有检测结果.为了有效跟踪运动目标,必须对运动对象进行有效的估计,利用已有的信息,获得当前运动物体估计状态,然后利用现有观察数据对运动状态进行修正.该类问题经常采用广义卡尔曼滤波方法.广义卡尔曼滤波依赖于模型的线性化和高斯假设.不过卡尔曼滤波存在许多缺点:在估计系
3、统状态和方差时,由于线性逼近,可能导致滤波发散;如果密度函数不是高斯分布,该方法估计精度不高;在多维,多因素等复杂性的限制情况下,其结果计算量往往几何倍的增长.近年来出现一种新的最优非线性方法——一粒子滤波,它源自序列蒙特卡罗方法.该方法不受动态系统各个随机变量的限制,能够有效地应用于非线性,非高斯的运动系统中.粒子滤波的核心思想是利用一系列随即样本的加权和表示所需的后验概率密度,得到状态的估计值.当样本点数增至无穷大时,蒙特卡罗特性与后验概率密度的函数表示等价.一般都是用序贯粒子滤波算法,由于此方法会产生退化现象,随意在此基础上用重新采样方法.但这又会导致有大量重
4、复的粒子构成,增加了计算量.而文中的方法加入了聚类算法和当前帧的特征点,进一步减少了粒子退化.1蒙特卡罗法基本原理粒子滤波的理论基础是基于蒙特卡罗方法,即利用一系列随机抽取的样本,计算后验概率分布的方法.因为当这个抽样足够大的时候,这样计算的结果和实际后验分布的概率分布近似.而且粒子滤波还有一个优点,那就是它的复杂度和精度只与粒子数量相关,而与空间维度无关.这样,就算维度增加,也不会导致算法的性能和复杂度的增加.假设所要求量是随机变量的数学期望E(),那么近似确定z的方法是对进行N次重复抽样,产生相互独2O,焊瘤占1O,未熔合占5,夹渣占15,气孔占5.由于焊接一次
5、合格率偏低,造成返修工作量大,返修困难,同时对人力,物力及工期均造成很大浪费,很难满足今后该装置的大批量生产任务.所以焊接一次合格率还需要进一步提高,现针对不同缺陷性质及存在位置分析存在的原因:(1)内凹,未焊透:焊接线能量偏小?;焊缝组对间隙偏小;接头位置运条停留时间稍短;焊接经验技术不足;(2)焊瘤:运条时停留时间稍长;焊缝组对间隙过大;(3)未熔合:立焊时熔合不完全造成层间未熔;(4)夹渣:层间清理不彻底;施焊角度限制,运条不均匀造成脱渣不净;(5)气孔:起弧时电弧稍高,焊缝内残留杂质.5优化初步焊接技术方案通过对不同缺陷性质进行综合分析,我们对初步方案进行了
6、局部调整,首先对坡口加工角度由45.改为4O.,焊条直径由J5O7R93.2改为J5O7Rtp4.o,在保证焊接条件的同时,降低焊接工作量和焊接成本,从而提高生产效率;其次在焊接线能量不变的条件下,适当调整焊接工艺参数,增强熔池的熔合速度,保证接头能够全焊透;最后在焊接经验技术方面,在每根焊条的焊接接头处,重新接焊时应在接头末端尽可能压低电弧并稍做停留后然后将电弧拉高至正常施焊位置,同时在最后收弧时也应压低电弧稍做停留,以保证整道焊缝达到检测一次合格的要求.6优化后焊接技术方案最终效果按照优化初步焊接技术方案施焊一道焊缝,经外观检查及超声波检测,整道焊缝累计长约4.
7、35(累计长度220mm)部位存在缺陷,总体分布在三处,其中未焊透2处,夹渣1处,焊接一次合格率已由原来的73提高为(5050—220)÷5050×100=95.6,经过全年大量对这结构的施焊,最终熟练掌握了这一技术,焊接一次合格率也达到了100,使焊接效率和焊接质量同时得到提高,从而为公司创造了很大的经济效益,同时在焊接技术方面也积累了成功的技术资料,为焊接技术的发展做出了微薄的贡献.参考文献[1]中国机械工程学会焊接学会蝙《焊接手册》(1)焊接方法与设备[2]上海市焊接学会编《现代焊接生产实用手册》.[3]压力容器相关标准法规.作者简介:韩雪(1986一),
