基于ILCS的多机器人强化学习策略

提出了一种基于改进学习分类器的多机器人强化学习方法。增强学习使机器人能发现一组用于指导其强化学习行为的规则。遗传算法则在现有的规则中淘汰掉较差的,并利用较优的种群规则产生出新的学习规则。规则合并能提高多机器人的并行强化学习效率,使多个机器人自主地学习到相互协作的最优策略。算法的分析和仿真表明,将改进的学习分类器用于多机器人的强化学习是有效的。     

基于红外图像的地面自主车导航的道路边界检测

讨论了用于地面自主车(ALV)视觉导航的红外道路图像的特点, 论述了红外道路图像的预处理策略和方法, 分析了一些常用的图像处理方法在处理红外道路图像时的缺陷, 指出由于温差的渐变性, 红外道路图像的路边检测特别适合使用阈值穷举法, 并给出了在温度渐变的路边上边缘强度的求取方法和使用二阶微分算子得到边界线段的精确位置的方法。同时使用了边缘信息和灰度信息来提取道路边界信息, 阈值穷举法和二阶微分算子得到的道路边界线段相互融合, 得到候选的道路边界线段, 在ALV 的实际应用中取得了很好的效果。     

自适应有源噪声控制的滤波-LMAD算法

本文研究了稳定非高斯环境下的自适应有源噪声控制问题，提出了滤波－ＬＭＡＤ（ｌｅａｓｔｍｅａｎａｂｓｏｌｕｔｅｄｅｖｉａｔｉｏｎ）算法及归一化滤波－ＬＭＡＤ算法，仿真结果表明，与常用的滤波－ＬＭＳ算法和归－化滤波－ＬＭＳ算法相比，本文提出了算法收敛速度更快。     

基于证据理论处理移动机器人视觉信息的一种方法

本文阐述了一种表示多源视觉传感信息的有效方法和一种基于Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据理论的多传感器信息融合技术。着重分析了移动机器人视觉传感器信息中存在的相关性及其解决方法，提出了相关函数、相关证据等概念，并针对证据之间存在的相关性给出了一种改进的综合函数。     

无线传感器网络多路径路由协议研究进展*

在研究目前存在的多径路由协议特点及核心路由机制基础上,总结了多路径路由协议的特征,并对不同的多路径路由相关项进行了比较。最后指出了多路径路由的研究思路以及未来的发展趋势。     

一种新兴信息处理技术:多传感器集成技术发展综述

概括地介绍了目前国际上一项应用广泛的新兴信息处理技术－多传感器集成技术，比较全面地介绍了该技术目前在国际、国内的研究发展状况，特别着重介绍了该技术的主要基本概念和技术方法，主要有信息融合的层次，信息集成的方法（或计算与控制结构）和信息融合的方法。     

基于分块PCA的人脸识别方法

本文提出了一种称为M2PCA＋FDA的新的人脸识别方法．新方法从模式的原始数字图像出发，先对样本图像进行分块，对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取，从而得到能代替原始模式的低维的新模式，然后，对新模式施行“Fisherfaces”方法，实现模式的分类．其特点是能有效地抽取图像的局部特征，正是这些特征使此类模式区别于彼类．在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCAA-FDA方法进行了测试，实验的结果表明，本文提出的方法在识别性能上优于“Fisherfaces”方法和PCA方法．     

一个描述机器人团队形成的动态演化模型

目前在多机器人领域，对组织、团队和群体概念比较混乱，团队形成的研究大都停留在定性分析阶段。借鉴Markov过程和进化计算，从协作主体层和能力层研究了机器人团队和组织的区别及团队的形成机制。提出并全面描述了一个机器人团队形成的动态演化模型，目前国内外尚无类似模型。该模型不仅能对机器人团队有一个整体描述，而且能定量描述团队形成时的动态演化过程。     

一种基于光流的障碍物估计算法

移动机器人在行进过程中必须能够检测和躲避障碍物,文章提出了一种使用光流场估计障碍物区域的算法。使用结合从粗到精策略的最小加权二乘法的方法计算光流,从而估计图像序列中可能的障碍物位置,为后续的接近时间计算提供了良好的基础。大量实地实验验证了该方法的有效性和可行性。