移动机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法

针对机器人定位过程中传感器感知信息存在野值,加剧粒子退化,导致机器人状态参数滤波值失真,甚至出现定位失败的问题,提出一种机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法。在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差,同时有效提升系统的抗噪声能力。同时利用抗差估计原理构造抗差方差分量统计量,并由该统计量引入的自适应因子调节增益矩阵,减弱野值对滤波的影响。实验结果表明,当观测数据中存在野值时,该算法能够有效地控制观测异常误差的影响,定位精度得到了很大提高,并在不同系统噪声和观测噪声方差下,具有较强的鲁棒性和实时性。     

静止图像快速小波算法研究

提出一种基于小波变换静止图像压缩的快速算法.在兼顾压缩比和峰值性噪比的同时,采用离散小波变换的快速算法,对量化和熵编码两部分进行优化,提高了算法的快速性,并经过了实验验证.     

一种基于激光测距的机器人地图创建方法

针对未知环境中机器人局部地图的构建问题,提出一种激光测距的离散数据自适应曲率估计算法。采用该算法对预处理后的激光扫描数据进行环境特征分割,然后提取并描述环境特征,最后根据特征元素集构建局部地图。仿真和实验结果表明,该方法能准确地描述结构化室内环境,有效地描述和表征了实验环境。     

融合异质传感信息的机器人粒子滤波定位方法

针对机器人采用视觉传感器和激光测距传感器单独定位的缺陷,提出一种融合视觉传感器和激光测距传感器感知信息的移动机器人Monte Carlo自定位方法.视觉目标识别过程中,只采用激光测距信息单独进行粒子集更新; 当视觉目标识别完成,利用码盘信息对视觉定位信息进行修正,然后融合激光测距信息进行粒子集的同步更新.视觉信息的全局...     

一种基于小波压缩的图像检索系统的研究

介绍了一种采用ZTE／改进SPIHT算法的图像检索系统的设计方法。ZTE／进SPIHT算法把图像编码成多层比特流，即底层和加强层，这种特性使得该方法在图像检索系统中优于其它压缩方法。底层比特流同时作为缩小图，消除了数据的冗余，而加强层比特流的快速传输性则改善了检索系统的传输性能。     

一种扩展的嵌入零树小波算法

首先采用阶梯型量化方法对小波系数进行减少孤独零符号的预处理,然后将嵌入零树小波算法进行了小波系数符号流的扩展从而提高了算法的扫描效率.实验表明,与嵌入零树小波算法相比,提高了算法的压缩比和快速性.     

基于小波变换的静止图像快速编码算法

基于小波变换静止图像压缩提出一种快速算法.在兼顾压缩比和峰值性噪比的同时,采用离散小波变换的快速算法,对量化和熵编码两部分进行优化,提高了算法的快速性,并进行了实验验证.     

基于单目视觉的机器人Monte Carlo自定位方法

针对单目视觉机器人定位问题,提出一种基于改进的尺度不变特征变换(SIFT)的Monte Carlo自定位方法.应用改进的SIFT方法提取特征,既能保证对图像光强变化、尺度缩放、三维视角和噪声具有不变性,又能减少SIFT算法产生的特征点及其抽取和匹配的时间.在机器人移动过程中,环境特征点的观测信息和里程计信息通过粒子滤波相融合,获得了更准确的环境标志点坐标.仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

具有零动态的SISO仿射非线性系统的神经网络自适应跟踪控制

针对具有零动态的SISO仿射非线性系统提出了一种神经网络直接自适应跟踪控制方法.采用梯度下降算法最小化未知理想控制器与神经网络控制器的误差代价函数以获得参数自适应律,控制器中无需另加鲁棒控制项.基于Lyapunov稳定性定理证明了在该控制器的作用下能保证输出跟踪误差及相应闭环系统的所有状态最终一致有界及神经网络参数的收敛性.仿真结果验证了该文方法的有效性.     

一种基于激光测距的机器人地图创建方法

针对未知环境中机器人局部地图的构建问题,提出一种激光测距的离散数据自适应曲率估计算法。采用该算法对预处理后的激光扫描数据进行环境特征分割,然后提取并描述环境特征,最后根据特征元素集构建局部地图。仿真和实验结果表明,该方法能准确地描述结构化室内环境,有效地描述和表征了实验环境。