应用特征估计的距离图像多尺度滤波

为了提取含有噪声的激光扫描距离图像中的特征,提出了一种多尺度自适应滤波方法.该方法由特征估计和多尺度滤波两部分组成.利用无嗅卡尔曼滤波器构建白适应特征估计器,估计扫描点间的几何拓扑关系,并用估计过程中所获得的Mahalanobis距离构建扩散滤波核,对原始距离像进行多尺度滤波处理.为了能够仅依靠单一模型实现对环境中不同...     

移动机器人自然路标特征提取方法

介绍了一种基于2 维激光测距仪的自然路标特征提取方法．本方法由3 部分组成：数据聚类、滤波平 滑以及特征提取．该方法根据计算机图形学中的尺度空间理论,利用无迹卡尔曼滤波器（unscented Kalman filter） 构建曲线模型估计器,对描述环境局部区域形状的扫描点间的几何拓扑关系进行估计．根据估计过程中获得的 Mahalanobis 距离构建滤波卷积核对原始范围图像进行自适应滤波平滑处理,利用距离数据的曲率函数对聚类后的 数据进行分割并提取特征．该方法对噪声鲁棒稳定,并且可以有效地提取非结构化环境中的自然路标特征．实验结 果证明本文所提出的方法对自然路标特征提取是行之有效的,可以为自主移动机器人导航系统提供丰富的路标特 征．     

EMT用于金属结构裂纹图像重建的仿真研究

针对港口企业对港机探伤可视化的需求,进行了电磁层析成像(EMT)技术用于港机金属结构裂纹成像的仿真研究。Landweber迭代算法是一种常用的经典图像重建算法,但用于EMT金属结构探伤成像中则多有不足。为了提高图像重建质量,首先对经典Landweber算法进行了改进,根据传感结构的特点定义了图像重建的"感兴趣区域",通过裂纹定位、移位等过程使其位于"感兴趣区域",然后再进行Landweber图像重建;这种改进后的Landweber图像重建效果较好,但缺点是不能一次成像。然后,基于金属结构裂纹稀疏分布的特性,采用一种稀疏重建方法,即子空间追踪(SP)算法对裂纹进行图像重建,仿真结果表明,SP算法在图像重建质量、算法鲁棒性等方面明显优于经典Landweber算法,且重建过程耗时短,可以一次成像。     

三维距离图像基于特征估计的自适应平滑

为了抑制激光测距仪采集3维距离图像的噪声与畸变,提出了一种各向异性自适应平滑去噪方法。该方法集成了随机信号处理和尺度空间表述技术,根据邻域点构建特征估计模型,对距离图像中局部区域内测量点间的流形拓扑关系进行预测,并利用无嗅采样技术计算原始图像和估计模型间的马氏距离作为相似性测度构建卷积滤波核,实现三维距离图像各向异性扩散平滑去噪。通过该方法能够有效抑制原始图像发生的变形或偏移,在抑制噪声的同时突出主要特征。试验结果表明:在噪声方差为4.0×10~(-4) m~2时,经自适应平滑处理后的图像的峰值信噪比增益达16.41dB,均方误差减小66.16%。本文方法能够有效提高三维距离图像的质量,为基于激光测距仪的三维环境感知与测量建模提供技术支撑。     

基于IHT算法的EMT金属探伤稀疏成像方法

为提高电磁层析成像(electromagnetic?tomography,EMT)技术在金属结构缺陷检测时图像重建的效果,研究了基于迭代硬阈值(iterative?hard?thresholding,?IHT)算法的稀疏成像方法.该文对传统图像重建算法的出发点、计算过程进行分析,再根据金属结构上缺陷分布的稀疏特性,选择...     

基于三目视觉系统的服务机器人自动充电系统的设计研究

针对移动机器人自动充电问题,介绍了一种新型基于三目视觉系统的自动充电系统,并详细阐述了其机械结构与控制系统设计。通过多次实验,验证了所设计自动充电系统的合理性。     

服务机器人的语音情感识别与交互技术研究

分析语音情感识别技术的发展现状和关键技术,将基于隐马尔可夫模型的语音情感识别方法应用在机器人中,目的在于使机器人能够识别人的语音信号中的情感信息,并做出相应的情感表达.这在我们研制出的服务机器人中得到了较好的应用,该机器人能够识别人的语音情感并能与人进行一定的交互.     

基于二次开发的液货舱逆向建模技术

逆向建模是逆向工程中的重要环节,激光测量技术的发展及其广泛应用对逆向建模技术提出了更高的要求。以Imageware和UG为开发平台,利用Imageware内嵌的Scoll二次开发语言以及UG/OPEN API技术,结合中长距离激光测量设备,进行液货舱逆向建模技术的探讨。将该项技术应用于液货舱的逆向建模中,为船舶液货舱舱容计算及船舶改造提供一种新的方法。     

基于外存的点云拓扑结构建立的八叉树算法

使用激光扫描法获得的点云存在数据量大,杂乱无序的特点,尤其当点云数据量达到百万以上量级时,对于计算机内存也提出了较高的要求,普通PC机无法处理如此巨量的点云.提出一种基于外存(Out-of-core)的数据处理方法,借助于八叉树理论在普通PC机上完成巨量散乱点的前期处理,并使用一种八叉树邻域的搜索方法构建出散乱数据的拓扑结构.