多目移动机器人实验平台的研究

带有多目视觉系统的移动机器人能在同一时间获取更多关于周围环境的信息,从而可以更好地判断周围环境的情况以及自身的处境。提出一种基于双目立体视觉、全景视觉、低位避障视觉的多目视觉移动机器人实验平台,介绍该系统的硬件结构、电机驱动系统、软件结构,重点分析视觉系统的构成与功能。该移动机器人在同一时刻能获得丰富的周围环境信息,从而可以更快地进行自我定位、目标跟踪以及路径规划。     

双曲面折反射全景图像的柱面解算研究

折反射全景视觉导航是自主移动机器人研究领域一项新兴技术,但由该视觉传感器生成的原始图像是严重畸变的,不适合机器人的目标定位和跟踪等任务。基于此,提出一种全景图像中心定位方法,将双线性内插值法应用于图像的采样,实现双曲面折反射全景图像的柱面还原解算。实验结果显示,还原后的图像人机交互性能有一定的提高。     

基于多手段融合的便携式无线视频传输系统

针对利用3G网络传输实时视频存在的问题,提出一种基于超短波通信和3G网络的便携式无线视频传输系统,介绍了系统的组成结构和工作原理,着重阐述了多链路聚合和超短波通信等关键技术.该系统拓展了移动通信网络的应用范围,提高了无线视频传输系统的灵活性和稳定性,具有广泛的应用前景.     

基于SOM映射网络的人群流量预测在节能照明中的应用

通常比较常见的照明控制都是事先设定好的时间控制模式,不可调节且也不能满足精细化控制以及智能化的要求。运用SOM自组织映射网络将人流量历史数据进行特征提取并分类,再将各类数据结果运用BP神经元网络方法进行预测,并将预测结果结合照度需求,不同等级人群流量给予不同等级的照度输出,最后在节能方面也与传统照明方式做了对比。实验结果表明,SOM-BP神经元算法预测下的短期人流量预测数据比BP算法精度更高,结合照明调节后在节能方面具有更好的效果,为照明系统提供了新的节能方案。