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HIT-1型月球车的运动学分析 总被引:3,自引:1,他引:3
为解决轮式移动机器人在崎岖地形中的运动问题,提出了基于摇杆-转向架的带有弹簧和移动滑块的月球车运动学分析方法,在此基础上详细分析了HIT-l型月球车的3D运动机制,推导了月球车的正向运动和反向运动求解.通过使用弹簧和关节滑块改变车体的质心分布,可加强车体运动重构性,提高车体的牵引力,有效地规划和控制月球车的动作. 相似文献
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提出了一种显著对象非监督粗糙认知算法.算法首先定义了一种粒计算模型,然后按双概念拓扑划分论域,依据尺度过滤掉过小拓扑等价类;用拓扑连通强度、拓扑分布密度等计算出拓扑等价类的拓扑显著度;借改进Fisher线性判别算法找到最大跃变点,裁掉拓扑显著度过小的拓扑等价类,得到候选区;以维扫梯度等捕捉拓扑等价类间的渐变模式,完成局部粗糙分割,得到候选对象,更新候选对象的拓扑显著度;再次调用Fisher线性判别算法裁减,如果还剩多个对象,用位权选择最终显著对象.最后,以实验分步验证了算法的执行过程,并与同类3种算法的提取结果作了比较分析,证实了新算法有着较优的语义逼近能力和快捷的速度. 相似文献
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一种有效的移动机器人行为融合避障方法 总被引:1,自引:0,他引:1
移动机器人避障路径规划问题一直是移动机器人自主导航问题的关键。现有的避障路径规划算法多数针对某一指定目标寻优过程,经常出现为了获得最优解或最优路径而导致死锁或震荡现象。引进多目标优化理论,提出一种基于动态区间权重的多目标优化避障算法,该算法把避障过程划分为3种动作行为融合过程,通过赋予行为函数不同的权重,实时动态改变不同动作行为的输出比率。不是获得当前时刻最优解或最优路径,而是仅获得当前时刻的最有效解、最满意路径。从理论上分析并证明多行为输出避障导航系统的有效性和鲁棒性。试验表明该算法可以在确保移动机器人避障过程的实时性和鲁棒性前提下有效地提高避障过程的灵活性和安全性。 相似文献
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混合高斯模型是环境监控的一种有效方法,能及时侦测环境的异常变化,其基本思想为当环境与建立的模型相匹配时为背景,否则为前景.利用混合高斯模型在图像内进行目标检测,在模型替换的时候,前景容易误替换进模型内,影响背景差分效果.同时采用像素为单位做前景判断,信息量往往不足,不能有效地表示环境特征.高斯模型也存在对光照影响消除能力不足的问题,光照发生时,背景会发生变化,如果不及时检测出来,排除光照,就会造成误检,影响系统的准确性.文中针对这些问题提出了一种解决方案,并用实验证明了其有效性. 相似文献
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自然路标提取与匹配是vSLAM的基础。文中提出了一种基于特征点三维信息的自然路标提取、局部特征描述与快速匹配方法。采用双目视觉获取环境图像,提取左右目图像的特征点,并进行匹配。建立左摄像机坐标系下的每个匹配点的三维信息,提出视场约束规则对特征点进行过滤。在此基础上基于改进的MeanShift聚类算法进行自然路标提取。提出一种路标描述符,可以快速进行两个聚类的匹配。该方法可以有效提取非结构化环境中的自然路标,对机器人位姿估计精度要求较低。 相似文献
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