基于加权最小二乘的卡尔曼滤波算法

为了将卡尔曼滤波(KF)应用于非线性系统中,利用了离散采样点将非线性模型线性化.通过加权最小二乘原理.得到近似的线性化模型,再将KF算法应用于这个线性模型中.结果表明,加权最小二乘与KF结合的方法在非线性模型中的计算结果同扩展卡尔曼滤波(EKF)算法接近,且不需要EKF那样求偏导就能很容易地应用到非线性系统中.这种方法实现容易,预测可靠,具有实际应用的价值.     

模仿学习综述：传统与新进展

模仿学习是强化学习与监督学习的结合,目标是通过观察专家演示,学习专家策略,从而加速强化学习。通过引入任务相关的额外信息,模仿学习相较于强化学习,可以更快地实现策略优化,为缓解低样本效率问题提供了解决方案。模仿学习已成为解决强化学习问题的一种流行框架,涌现出多种提高学习性能的算法和技术。通过与图形图像学的最新研究成果相结合,模仿学习已经在游戏人工智能（artificial intelligence,AI）、机器人控制和自动驾驶等领域发挥了重要作用。本文围绕模仿学习的年度发展,从行为克隆、逆强化学习、对抗式模仿学习、基于观察量的模仿学习和跨领域模仿学习等多个角度进行深入探讨,介绍了模仿学习在实际应用上的最新情况,比较了国内外研究现状,并展望了该领域未来的发展方向。旨在为研究人员和从业人员提供模仿学习的最新进展,从而为开展工作提供参考与便利。     

自然景物中大气退化模型的研究

从大气中水汽对光照的影响入手，探讨了自然景物图像的退化机制，通过以典型天气情况的观察，总结并推导了基于输运理论的大气光线变化的亮度、饱和度和色度变化的公式，采用该模型对三维地形立体显示进行退化效果表现，其处理结果令人满意。     

一种机器人多传感器联合系统的逻辑和代数分析方法

从信息单元处理流程和缓冲设计的角度探讨了机器人多传感器联合系统的逻辑和代数分析方法.在分析几种典型的多传感器的结构和缓冲设计模型的基础上,文章引入基于Petri Nets的逻辑表达方法和基于[Max, ]半环的代数分析方法.以自主式移动机器人的多传感器联合系统为背景,文章系统探讨了多传感器联合系统的逻辑和代数分析方法的具体应用.实验数据表明,这种多传感器联合系统的逻辑和代数分析方法可以满足自主式移动机器人系统分析和仿真的需要     

大气效果的绘制技术综述

户外场景的一个重要特征就是大气的存在，大气对户外光照的影响直接关系到户外景物绘制的正确性。因此，大气效果的绘制技术，即表现大气在户外景物中存在的绘制技术，在图形学界被广泛地探讨，成为最具挑战性，也是最具吸收力的图形学研究方向。文中回顾了该技术的发展，从辐射传输理论、 天空和太阳模型、大气模型和绘制方法4个方面介绍现有的图形学技术，并对使用这些技术的图形学应用软件以及技术的发展方向作了简要的介绍。     

基于双目立体视觉的人体运动仿真

为辅助运动员训练,建立一个基于双目立体视觉的人体运动仿真系统。使用无标记的动作捕获算法,获取人体关节点在图像上的像素坐标。根据双目立体视觉的原理,计算出人体关节点的世界坐标,建立三维人体模型。通过求解能量函数的最优问题,优化人体模型,并仿真人体运动。实验结果表明,该系统能够较精确地完成动作捕获及运动仿真。     

优化路径分配的多作业机器人任务规划

提出一种优化路径分配的多机器人任务规划框架。对任务规划问题进行形式化描述,在此基础上,探讨实现优化路径分配的任务规划的关键技术,包括追索最短道路求解方法、多目标任务分配的随机化求解和概率框架的更新模型。实验结果表明,该理论框架具有可行性和实用性。     

模板图像匹配中互相关的一种快速算法

基于归一化互相关系数的算法在模板匹配和特征跟踪中运用十分广泛,但缺点是其计算量很大.为此提出了一种在空间域利用盒形基简化互相关的快速算法,在不修改归一化互相关匹配原理的前提下,用原模板图像在一组正交盒形基张成的子空间上的投影取代原图像来进行互相关计算,以降低图像精度来缩减计算复杂度.实验说明,当搜索窗口大小较小时,此快速算法计算量明显小于传统的频域快速归一化互相关算法.     

一种优化梯度计算的改进HS光流算法

HS(Horn&Schunck)方法是光流计算中的经典方法之一。在经典HS方法中,图像中两点间的灰度变化被假定为线性的,而实际上灰度变化是非线性的。因此,在HS算法中最小均方差迭代的最终收敛点会产生偏移,从而导致光流计算结果的不准确。为此,详细分析了灰度估计不准确造成的偏差,提出了一种改进HS算法。实验部分给出了改进算法和其他经典光流计算方法的计算结果比较。实验结果表明,改进HS算法可以得到较好的计算结果,并能明显减少光流计算的迭代次数。     

视频故事结构的描述与浏览

提出了对视频故事结构的描述与浏览方法。通过改进的视频分段算法寻找视频镜头边界,实现对连续视频流的有意义切分。提出了基于内容相关性与相似性的优化匹配算法,实现了从一维视频流到二维视频故事结构的描述。通过把视频故事结构表达为故事板和时序结构图,实现了对视频内容的概要性浏览。