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针对移动机器人单目视觉同时定位与地图创建(simultaneous location and mapping,SLAM)数据关联问题,提出一种Ransac抽样算法.该算法(Skinner-Ransac)基于Skinner操作条件反射原理,结合扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)运动模型获得的先验信息,对图像匹配点抽样集合中的每个匹配点对赋予权值,并根据判断函数对其权值进行更新.最后,针对数据关联的效率要求提出新的迭代终止条件,以公开图像数据集作为图像采集样本.实验结果表明:Skinner-Ransac算法高效可靠,SLAM的位姿估计结果可以达到移动机器人自主导航的需求. 相似文献
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针对现有文献对基于独轮机器人的动力学方程得到的状态空间方程有较多不足,其为了简化计算忽略了很多耦合因素的影响,导致系统不可控的问题,在深入分析独轮机器人动力学方程的基础上得到了其状态空间方程,并对各耦合项系数进行修正,确保了系统的可控性.通过设计LQR控制器实现了对独轮机器人的自平衡及偏航控制,并通过仿真和物理实验进行验证,设计了抗干扰实验.结果表明:所得出的状态空间方程是正确的. 相似文献
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考虑到星体表面的阴影区在航天器软着陆小天体时可作为导航路标以及壁障参考区, 提出一种基于地表阴影区的跟踪算法. 首先利用状态参数将拍摄到的前后两帧图像矫正到相同的状态, 根据提出的二值化算法对图像的阴影区进行检测; 然后利用模板匹配找出阴影区的相关位置点, 并通过特征向量法找到相似性最大的位置点; 最后结合RANSAC算法去除错匹配对. 以两组433 Eros 的连续拍摄图像作为阴影区进行跟踪实验, 结果表明该算法具有一定的可行性.
相似文献4.
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为解决基于视觉的情感识别无法捕捉人物所处环境和与周围人物互动对情感识别的影响、单一情感种类无法更丰富地描述人物情感、无法对未来情感进行合理预测的问题,提出了融合背景上下文特征的视觉情感识别与预测方法。该方法由融合背景上下文特征的情感识别模型(Context-ER)和基于GRU与Valence-Arousal连续情感维度的情感预测模型(GRU-mapVA)组成。Context-ER同时综合了面部表情、身体姿态和背景上下文(所处环境、与周围人物互动行为)特征,进行26种离散情感类别的多标签分类和3个连续情感维度的回归。GRU-mapVA根据所提映射规则将Valence-Arousal的预测值投影到改进的Valence-Arousal模型上,使得情感预测类间差异更为明显。Context-ER在Emotic数据集上进行了测试,结果表明,识别情感的平均精确率比现有最优方法提高4%以上;GRU-mapVA在三段视频样本上进行了测试,结果表明情感预测效果相较于现有方法有很大提升。 相似文献
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针对认知机器人的自主学习问题,提出一种基于操作条件反射原理的学习模型(OCLM).该模型采用状态空间、操作行为空间、概率分布函数、仿生学习机制、系统熵等进行描述,给出状态的"负理想度"的概念,定义了取向函数的计算方法.运用模型对机器人避障导航问题进行仿真实验,并对参数设置进行了讨论.实验结果表明,基于OCLM模型的机器人能通过与环境的交互获得认知,成功避障到达目的地,具有一定的自学习能力,从而表明了模型的有效性. 相似文献
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为探索认知机理、模拟认知机能进而提高机器人的认知及智能水平,提出了一种具有操作条件反射机能的人工感觉运动系统.该系统以复现感觉运动系统的方式重现了生物的运动神经认知,实现了从感知到运动的映射关系,同时借鉴了斯金纳的操作条件反射理论,使得该系统具有操作条件反射机能,遵从"刺激-反应-强化"的逻辑形成了感知与运动之间的闭环系统.为验证系统的正确有效性,复现了行为心理学及《控制论》中的两个经典实验.对比实验结果证明,本系统成功地模拟了生物感觉运动系统,使机器人具有类似生物的自学习能力,能自主的认知环境,实现对环境的自适应. 相似文献
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提出了一种新的DNA序列的3D图形表示方法,该方法能体现较多的DNA序列的特征,而且避免了信息的丢失。为了进行DNA序列之间的相似性分析,在此方法的基础上对图形进行特征提取并利用高维数据降维算法对提取后的高维数据进行降维,并降到3维,降维后的数据不但保持了原有高维数据的特征而且能很方便地观察它们之间的关系。通过对10个物种的β-球蛋白基因的第一个外显子的相似性分析,得到了较好的结果。 相似文献
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