室内环境下基于图像序列拓扑关系的移动机器人全局定位

针对室内环境结构相似的特点,提出一种基于图像序列拓扑关系的移动机器人全局定位算法.首先,提取图像的Gist描述子,并提出一种局部极值算法,将环境划分成若干组不同的图像序列.然后,使用ESN(echo state network)对每一组图像序列在时间上进行双序训练,提取鲁棒的图像序列特征,再利用空间上的双向匹配策略实现图像序列特征的匹配.最后,采用HMM(hidden Markov model)对图像序列间的拓扑关系进行建模,将移动机器人全局定位问题转化成有向无环图中最长路径求解问题,并通过实验对该图像序列划分和序列建模方法进行验证.与基于单帧图像匹配的算法、SeqSLAM算法以及Fast-SeqSLAM算法相比,该算法在室内走廊环境和办公环境中均可实现100%的定位.特别是在室内办公环境中,机器人仅需要运动0.80 m便可以对自身进行准确定位.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性、较高的定位准确性和定位效率.     

室内环境下基于平面与线段特征的RGB-D视觉里程计

针对室内环境的结构特点,提出一种使用平面与线段特征的RGB-D视觉里程计算法．首先根据RGB-D扫描点的法向量对3D点云进行聚类,并使用随机抽样一致（RANSAC）算法对每簇3D点集进行平面拟合,抽取出环境中的平面特征;随后利用边缘点检测算法分割出环境中的边缘点集,并提取出环境中的线段特征;然后提出一种基于平面与线段几何约束的特征匹配算法,完成特征之间的匹配．在平面与线段特征匹配结果能提供充足的位姿约束的条件下,利用特征之间的匹配关系直接求解RGB-D相机的位姿;若不能,则利用匹配线段的端点以及线段点集来实现RGB-D相机位姿的估计．在TUM公开数据集中的实验证明了选择平面与线段作为环境特征可以提升视觉里程计估计和环境建图的精度．特别是在fr3/cabinet数据集中,本文算法的旋转、平移的均方根误差分别为2.046°/s、0.034m/s,要显著优于其他经典的视觉里程计算法．最终将本文系统应用到实际的移动机器人室内建图中,系统可以建立准确的环境地图,且系统运行速度可以达到3帧/s,满足实时处理的要求．     

基于协助校正方法的多机器人主动同时定位与建图

协作策略是多机器人主动同时定位与建图(SLAM)的关键。文中提出一种多机器人相互校正的协作策略, 称为协助校正。 该方法通过优化机器人对陆标的观测来提高定位与建图的精度, 共包括弱协助校正和强协助校正两种模式。 前者是一种间接的协助模式, 可应用于所有机器人自身定位均不准确的情形。 后者是一种直接的协助模式, 由自身定位精度较高的机器人主动校正其它机器人及相应陆标。 文中将这两种协助校正模式利用状态机统一到多机器人主动SLAM应用中。在仿真实验中将协助校正与其它多机器人主动SLAM方法进行对比以验证其精度优势, 并与单机器人主动SLAM对比以验证其导航代价极低的优势。最后在两台Poineer3-DX移动机器人上进行真实环境实验,实验结果证实协助校正方法可在实际应用中有效提高多机器人主动SLAM的探索效率和精度。     

双机械臂协调：以运动学为基础的模型分析与动态补偿控制方法

本文建立了双机械臂协调系统的主从式控制的非结构模型，并针对两臂具有相同特性和不同特性这两种情形作了稳定性分析，提出特性校正的方法，本文还利用内模原理设计出动态补偿器来克服标定约束的不确定性对系统控制品质的影响，最后给出了实验结果。     

智能交通系统中的数据处理与分析

智能交通系统是以提高路网通行效率、提高道路利用率、减少交通事故为目的,利用交通信息系统、通讯网络、定位系统和智能化分析与选线的交通系统的总称。文章以天津市智能交通示范工程为背景设计开发交通数据信息分析系统,讨论交通数据的组织形式、查询方式和查询结果的表示方法。该系统对由激光传感器采集的车高、车速和车型数据进行分析处理,提供给用户多种查询方法,并以表格、图形等多种方式展示查询的结果,帮助用户更好的了解交通状况,从而为科学决策提供依据。     

多查询相关的排序支持向量机融合算法

排序学习是目前信息检索与机器学习领域研究的热点问题.现有排序学习算法在学习时把训练样本集中的所有查询及其相关文档等同对待,忽视了查询之间的差异,影响了排序模型的性能.对查询之间的差异进行描述,并在训练过程中考虑这种差异,提出一种基于有监督学习的融合多个与查询相关排序子模型的方法.该方法为每一个查询及其相关文档建立一个子排序模型,并将子排序模型的输出进行向量化表示,将多个查询相关的排序模型转化为体现查询差异的特征数据,实现多排序模型的集成.以排序支持向量机为例,在查询级和样本级建立新的损失函数作为优化目标,并利用此损失函数调节不同查询产生损失之间的权重,提出多查询相关的排序支持向量机融合算法.在文档检索和网页检索中的实验结果表明,使用多查询相关的排序支持向量机融合算法可以取得比传统排序学习模型更好的性能.     

一种基于线段特征的室内环境主动SLAM方法

在SP模型的框架下,从激光扫描点中提取线段特征用于描述室内环境．提出一种基于最优控制的主动同时定位与建图方法;该方法综合考虑系统不确定性的大小和对环境的探索程度,为机器人确定最佳的控制输入,使机器人能够建立精确和完整的环境地图．在Poineer3DX移动机器人平台上进行了实验,实验结果验证了该方法的有效性．     

基于视觉的移动机器人同时定位与建图研究进展

同时定位与建图(SLAM)是实现移动机器人真正自治的必要前提, 视觉传感器由于能够提供丰富的环境信息而在SLAM研究中受到重视, 本文从视觉传感器配置方式、视觉特征提取方法、视觉SLAM实现机制、地图表示类型以及环境对视觉SLAM的影响五个方面综述基于视觉传感器的同时定位与建图研究的发展现状, 对已有的典型视觉SLAM方法进行分析和比较, 并展望了未来的发展趋势.     

基于BP神经网络的非线性网络流量预测

传统的流量分析建立在线性模型的基础上，但是由于复杂的拓扑结构和网络行为，网络流量表现为一个非线性的系统。根据实际网络中测量的大量网络流量数据，建立一个时间相关的基于神经网络的流量模型，预测和分析网络流量状况。相对于传统线性模型该模型具有较高的预测精度、自适应性和鲁棒性。     

一种深度优先挖掘Generator表示的有效算法

Generator表示方法使得基于频繁集的挖掘任务更加简洁高效。该文提出深度优先挖掘Generator表示的方法，通过候选剪枝和在树结构上通过保留挖掘后缀信息，完成Generator候选检测，而不需重复扫描数据库。同时采用的剪枝策略使挖掘冗余操作尽可能减少，取得了较好的效果。实验表明提出的算法是一种有效挖掘Generator表示的方法。