基于速度积分位姿融合的改进Cartographer算法

针对Cartographer算法在多传感器数据处理中,存在点云中的离群点和噪声影响点云匹配的精度,以及位姿融合算法精度不高的问题,提出一种基于混合滤波算法和速度积分位姿融合的改进Cartographer算法.首先,改进选点策略优化体素滤波算法的重采样过程,提高滤波效率,并引入直通滤波和半径滤波,提出一种混合滤波算法,提...     

基于兴趣倾向机制的仿生SLAM算法

该文针对同时定位与地图创建(SLAM)闭环检测算法易受复杂环境因素干扰,导致定位误差较大、闭环检测精度低等问题,受哺乳动物空间认知机理启发,提出一种基于兴趣倾向机制的仿生SLAM算法。采用反Hebbian网络(Lateral Anti-Hebbian Networkm, LAHN)对网格细胞进行建模,通过不规则复杂环境边界信息对网格细胞进行校正来提高算法定位精度。利用兴趣倾向机制对提取的显著性区域进行兴趣赋值,减小冗余显著性区域带来的影响,提高系统闭环准确率。将位置感知模型获取的位置信息与视觉感知模板相关联构建认知地图。在公开数据集及真实环境中进行测试,测试结果表明该文算法在构建认知地图的准确率、实时性以及对环境的适应能力具有优势。     

变结构的鲁棒语义SLAM算法

基于深度学习的飞速发展,语义信息逐渐成为SLAM(Simultaneous Location and Mapping)领域的研究热点.由于环境以及传感器本身带来的噪声问题,现有大多数语义SLAM算法所构建的语义地图中存在一些异常点,导致构建的语义地图缺乏一致性,并且影响算法精度.损失函数可以调整对异常点分配的权重,从而...     

基于测量误差不确定性加权的快速相机位姿估计算法

在相机位姿估计任务中,参考点位置的测量容易受测量仪器或者所处环境影响,出现一定程度的测量误差,其中误差较大的点对最终求解精度的影响很大,被称为野值点。文章针对现有算法抗野值点能力较弱的问题,提出一种基于测量误差不确定性加权的快速相机位姿估计算法。该算法以经典的正交迭代算法为基础,引入M估计方法,对目标函数根据参考点的测量误差赋予相应大小的权值,最大程度地将野值点的影响排除,并引入Kronecker积对计算过程进行优化,减少了迭代过程中的冗余计算,提高运算速度。仿真实验结果表明,改进后的算法提升了原算法的抗野值点能力,且计算速度更快。     

移动机器人同时定位与地图构建技术研究

移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）是实现未知环境下机器人自主导航的关键性技术,具有广泛的应用前景,也是目前机器人研究的热门课题之一。本文针对近年来关于移动机器人同时定位与地图创建的研究工作进行了总结和分析,重点介绍了移动机器人SLAM的问题描述、关键性技术、SLAM方法的发展现状及存在的不足。     

基于多特征场景描述的闭环检测方法

针对同时定位与地图构建(SLAM)的闭环检测方法在多歧义复杂场景下易发生感知偏差的问题,基于闭环概率模型提出了一种结合局部SURF特征和全局ORB特征的闭环检测方法。首先,分别采用鲁棒SURF特征和全局ORB特征对图像进行局部和全局的场景描述;其次,构建多特征场景描述的离散贝叶斯闭环概率模型,对多特征空间分别构建观测似然概率,其中,局部特征空间基于词袋模型的方法计算观测似然概率,全局特征空间基于KNN最近邻的方法计算观测似然概率;最后,考虑图像的时间一致性,基于极线约束设计多步闭环候选帧提取方法,进一步减少感知偏差问题。实验结果表明,在多歧义场景下所提方法可以消除绝大部分的误正匹配情况,对比FAB-MAP2.0和BoW方法具有更好的闭环检测效果,可以达到更高的闭环准确率。     

基于帧间似然比的关键帧提取算法

借助基于内容分析的关键帧提取算法的基本思路，提出了一种基于帧间似然比的关键帧提取算法，算法利用Y、Cb、Cr3个颜色分量的均值和方差作为图像帧的特征参数，有效地描述了帧间相似性，对镜头突变和渐变有较强的鲁棒性，实验表明该方法能较好地提取出视频序列的关键帧。     

分布视频编码中基于帧间相关性的自适应关键帧选取算法

针对分布式视频编码(DVC)系统中固定周期关键帧选取(PKFS)方法忽视了帧间相关性的缺陷,提出了一种自适应关键帧选取(AKFS)算法。利用图像特征点检测与匹配的方法,将相邻图像的非匹配点作为帧间相关性的近似,把累积或平均非匹配点数超过阈值的帧判定为关键帧。在此基础上,提出改进的帧内插方案,以适应不同长度序列组的边信息生成;将零运动强度的关联帧合并为一帧图像参与编解码,进一步提高了系统的压缩效率。实验结果表明,对于不同运动特性的序列,本文提出的算法可以明显提升边信息帧的重建质量,使系统的率失真性能提高0.9～2.0 dB,并有效降低了编码传输码率。     

基于Matlab的改进边缘提取算法

在图像的预处理过程中,边缘提取是非常重要的一个环节。针对目前边缘提取算法不能提取有效的图像边缘,提出了对现有图像边缘提取算法进行改进的方案。方案改进的思路是对现有图像预处理算法进行整合和优化一些重要参数,并使用Matlab仿真平台对改进方案进行仿真。在此过程中,使用了Canny边缘提取技术、自适应阈值分割技术和形态学滤波技术等,并对这些方法的处理流程进行分析。仿真结果表明,合理的算法整合能够有效地改进边缘提取的效果。     

一种基于负熵最大化的改进的独立分量分析快速算法

在深入分析FastICA算法的基础上，提出了一种基于牛顿迭代算法和最速下降法相结合的独立分量分析改进算法，仿真结果表明，改进的算法能有效提高收敛速度，避免原算法中收敛速度不均匀问题。     

一种改进的快速块匹配运动估计算法

为了提高运动向量估计算法的速度和精度,提出了一种改进的快速块匹配运动估计算法:依据之前宏块的运动向量,估计当前宏块各可能的运动向量对应的概率值,组成和搜索窗口同样大小的概率矩阵,并根据概率大小限制搜索的次数。仿真结果表明:与标准菱形搜索法相比,在精度略有提高的同时,有效的提高了搜索效率。     

一种改进的基于SIFT特征的快速匹配算法

对SIFT特征匹配算法进行改进,采用D2OG金字塔的过零点检测代替DOG金字塔的局部极值点检测,建立DOG金字塔后,利用DOG金字塔相邻层相减得到D2OG金字塔并在其上进行过零点检测;采用改进RANSAC算法二次消除错配,匹配点对经过RANSAC算法筛选后,再次利用RANSAC算法对匹配点对做进一步筛选.实验表明,改进的SIFT特征匹配算法在保证了较高精度的同时提高了算法的速度,能适应于实时性要求较高的领域.     

基于新扫描策略的快速立体匹配算法

为提高立体匹配的运算速度,提出一种新的图像匹配扫描策略改进传统算法。在匹配扫描过程中,将图像由左至右的三列作为一组,各组内除首行外扫描次序为中间列、左列、右列像素点,按照文中扫描策略及像素点,在图像中所处位置,分别给出了各种情况下,以较小的存储空间,利用水平和竖直方向相邻像素点的模板已计算值,减少算法执行时间的方法。通...     

基于快速标量乘算法的椭圆曲线数字签名方案

计算标量乘kP是ECC快速实现的关键,也是ECC研究的热点问题。文中介绍了基于Montgomery思想的快速标量乘算法,重点介绍了白国强等人的运算多标量乘kP+lQ的算法,并分析了其局限性,同时对其进行了改进。在此基础上,设计了一种分段快速标量乘算法,将改进的算法与分段标量乘算法运用到ECDSA中。经分析验证,分段快速标量乘算法,提高了效率,对ECDSA的快速实现具有一定意义。     

一种改进的基于小波变换的快速EZW算法

研究了一种适合在高速DSP上运行的基于小波变换的快速嵌入式零树编码（EZW）算法。通过分析传统EZW的数据压缩流程以及DSP的处理机制,对EZW算法进行了改进,使之在DSP上运行的速度得到了极大的提高,并已在某高输入数据率的图像压缩项目上使用,效果良好。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面的分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法.该算法不仅克服了Pal.King模糊检测算法定义的不足,简化了复杂的变换和逆变换运算,而且针对Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足,提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的自动算法;并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取.仿真结果证明,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广,是一种很有实用价值的图像处理算法.     

基于二次匹配策略的RANSAC算法研究

为了提升RANSAC算法的匹配正确率,提出了一种基于二次匹配策略的RANSAC算法.该方法首先将所有样本点中误差过大的特征点进行剔除,以减小迭代次数,提高算法匹配速度;再通过反向匹配的方式进行二次匹配,保证了算法匹配的准确率和可靠性.实验结果证明,所提算法匹配正确率和速度都有所提升,并且在光照变化、模糊环境的干扰下,仍...     

基于改进图像自适应算法的车道线识别研究

针对图像自适应阈值分割中最佳阈值的计算问题,提出了一种根据图像结构相似度计算最佳分割阈值的方法。该方法分为模型建立和目标图像阈值计算两部分。模型建立时,首先选取场景标准模板图像,再计算训练图像与标准模板图像对比后的结构相似度,并依据图像质量评价标准判定最佳的阈值,建立特定场景下的最佳阈值与结构相似度的关系模型;阈值计算时,首先计算目标图像与标准模板图像对比后的结构相似度,再根据关系模型,直接计算最佳分割阈值。为验证此方法,选用晴天高速公路场景下的图像进行测试。结果表明,所提算法的阈值分割效果优于传统自适应阈值分割算法,并且具有更高的运算效率。