基于半直接法SLAM的大场景稠密三维重建系统

当前三维重建系统大多基于特征点法和直接法的同时定位与地图重建(SLAM)系统,特征点法SLAM难以在特征点缺失的地方具有较好的重建结果,直接法SLAM在相机运动过快时难以进行位姿估计,从而造成重建效果不理想.针对上述问题,文中提出基于半直接法SLAM的大场景稠密三维重建系统.通过深度相机(RGB-D相机)扫描,在特征点丰富的区域使用特征点法进行相机位姿估计,在特征点缺失区域使用直接法进行位姿估计,减小光度误差,优化相机位姿.然后使用优化后较准确的相机位姿进行地图构建,采用面元模型,应用构建变形图的方法进行点云的位姿估计和融合,最终获得较理想的三维重建模型.实验表明,文中系统可适用于各个场合的三维重建,得到较理想的三维重建模型.     

基于RGB-D相机的SLAM算法研究

针对RGB-D相机的同步定位与地图构建算法中的相机位姿估计存在较大的累积误差以及算法时间代价较大的问题,本文主要通过使用EPNP算法结合ICP算法进行组合优化,提高位姿估算的准确度,实现一种快速简单的三维重建算法,通过与RGB-D SLAM的对比实验验证证明了该方法的实时性和准确性.     

面向室内动态环境的半直接法RGB-D SLAM算法

为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个步骤组成.首先,通过最小化图像光度误差,利用稀疏图像对齐算法实现对相机位姿的初步估计.然后,使用视觉里程计的位姿估计对图像进行运动补偿,建立基于图像块实时更新的高斯模型,依据方差变化分割出图像中的运动物体,进而剔除投影在图像运动区域的局部地图点,通过最小化重投影误差对相机位姿进行进一步优化,提升相机位姿估计精度.最后,使用相机位姿和RGB-D相机图像信息构建TSDF稠密地图,利用图像运动检测结果和地图体素块的颜色变化,完成地图在动态环境下的实时更新.实验结果表明,在室内动态环境下,本文算法能够有效提高相机位姿估计精度,实现稠密地图的实时更新,在提升系统鲁棒性的同时也提升了环境重构的准确性.     

基于目标检测的室内动态场景定位与建图

针对室内场景中动态对象严重影响相机位姿估计准确性的问题,提出一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与地图构建（SLAM）系统。当相机捕获图像后,首先,利用YOLOv4目标检测网络检测环境中的动态对象,并生成对应边界框的掩膜区域;然后,提取图像中的ORB特征点,并将掩膜区域内部的特征点剔除掉;同时结合GMS算法进一步剔除误匹配,并仅利用剩余静态特征点来估计相机位姿;最后,完成滤除动态对象的静态稠密点云地图和八叉树地图的构建。在TUM RGB-D公开数据集上进行的多次对比测试的结果表明,相对于ORB-SLAM2系统、GCNv2_SLAM系统和YOLOv4+ORB-SLAM2系统,所提系统在绝对轨迹误差（ATE）和相对位姿误差（RPE）上有明显的降低,说明该系统能够显著提高室内动态环境中相机位姿估计的准确性。     

一种融合稀疏几何特征与深度流的深度视觉SLAM算法

为了克服移动机器人在视觉退化场景下的位姿估计问题,通过将稠密的深度流与稀疏几何特征相结合,提出了一种实时、鲁棒和低漂移的深度视觉SLAM(同时定位与地图构建)算法.该算法主要由3个优化层组成,基于深度流的视觉里程计层、基于ICP(迭代最近点)的位姿优化层和基于位姿图的优化层.基于深度流的视觉里程计层通过建立深度变化约束方程实现相机帧间快速的6自由度位姿估计;基于ICP的位姿优化层通过构建局部地图来消除局部漂移;基于位姿图的优化层从深度信息中提取、匹配稀疏几何特征,从而建立闭环约束并通过位姿图来实现全局位姿优化.对本文所提出的算法分别在TUM数据集和实际场景中进行了性能测试.实验结果表明本文的前端算法的性能优于当前深度视觉主流算法,后端算法可以较为鲁棒地建立闭环约束并消除前端位姿估计所产生的全局漂移.     

室内动态环境下基于网格分割与双地图耦合的RGB-D SLAM算法

为解决室内动态环境下现有RGB-D SLAM（同步定位与地图创建）系统定位精度低、建图效果差的问题,提出一种基于网格分割与双地图耦合的RGB-D SLAM算法。基于单应运动补偿与双向补偿光流法,根据几何连通性与深度图像聚类结果实现网格化运动分割,同时保证算法的快速性。利用静态区域内的特征点最小化重投影误差对相机进行位置估计。结合相机位姿、RGB-D图像、网格化运动分割图像,同时构建场景的稀疏点云地图和静态八叉树地图并进行耦合,在关键帧上使用基于网格分割和八叉树地图光线遍历的方法筛选静态地图点,更新稀疏点云地图,保障定位精度。公开数据集和实际动态场景中的实验结果都表明,本文算法能够有效提升室内动态场景中的相机位姿估计精度,实现场景静态八叉树地图的实时构建和更新。此外,本文算法能够实时运行在标准CPU硬件平台上,无需GPU等额外计算资源。     

RGB-D相机位姿估计不确定性与观测参数化分析

针对基于RGB-D相机的位姿估计问题,根据最大似然估计和协方差传播规律,分析了ICP(迭代最近点)与PnP(n点透视)两种算法的位姿估计不确定性;并从数据关联的角度探究了2种算法在实际应用中的差异.此外,对比了不同的特征观测参数化形式对视觉里程计定位精度的影响,并提出了一种参数化方法.基于ICP与PnP算法的区别与联系,提出RGB-D SLAM(同步定位与地图创建)系统中2种PnP算法的切换策略,并在优化问题中根据观测的不确定性对各误差项赋予不同权重.在两大公开数据集上的实验表明,与主流RGB-D SLAM算法相比本文所提算法在弱纹理、相机快速运动和动态物体等多种场景下具有更高的定位精度和鲁棒性.同时,本文所提算法的时间效率较ORB-SLAM2算法提高了约10％.     

基于RGB-D图像的室内机器人同时定位与地图构建

同时定位与地图构建（SLAM）是机器人在未知环境实现自主导航的关键技术，针对目前常用的RGB-D SLAM系统实时性差和精确度低的问题，提出一种新的RGB-D SLAM系统，以进一步提升实时性和精确度。首先，采用ORB算法检测图像特征点，并对提取的特征点采用基于四叉树的均匀化策略进行处理，并结合词袋模型（BoW）进行特征匹配。然后，在系统相机姿态初始值估计阶段，结合PnP和非线性优化方法为后端优化提供一个更接近最优值的初始值；在后端优化中，使用光束法平差（BA）对相机姿态初始值进行迭代优化，从而得到相机姿态的最优值。最后，根据相机姿态和每帧点云地图的对应关系，将所有的点云数据注册到同一个坐标系中，得到场景的稠密点云地图，并对点云地图利用八叉树进行递归式的压缩以得到一种用于机器人导航的三维地图。在TUM RGB-D数据集上，将构建的RGB-D SLAM同RGB-D SLAMv2、ORB-SLAM2系统进行了对比，实验结果表明所构建的RGB-D SLAM系统在实时性和精确度上的综合表现更优。     

基于RGB-D图像的室内机器人同时定位与地图构建

同时定位与地图构建（SLAM）是机器人在未知环境实现自主导航的关键技术,针对目前常用的RGB-D SLAM系统实时性差和精确度低的问题,提出一种新的RGB-D SLAM系统,以进一步提升实时性和精确度。首先,采用ORB算法检测图像特征点,并对提取的特征点采用基于四叉树的均匀化策略进行处理,并结合词袋模型（BoW）进行特征匹配。然后,在系统相机姿态初始值估计阶段,结合PnP和非线性优化方法为后端优化提供一个更接近最优值的初始值;在后端优化中,使用光束法平差（BA）对相机姿态初始值进行迭代优化,从而得到相机姿态的最优值。最后,根据相机姿态和每帧点云地图的对应关系,将所有的点云数据注册到同一个坐标系中,得到场景的稠密点云地图,并对点云地图利用八叉树进行递归式的压缩以得到一种用于机器人导航的三维地图。在TUM RGB-D数据集上,将构建的RGB-D SLAM同RGB-D SLAMv2、ORB-SLAM2系统进行了对比,实验结果表明所构建的RGB-D SLAM系统在实时性和精确度上的综合表现更优。     

基于传感器和视觉SLAM的双目相机虚拟注册研究

在无标记增强现实中,针对基于视觉特征的同时定位与地图构建(SLAM)增强现实注册算法在图像模糊、运动过快和特征缺失等情况下存在精度急剧下降问题,提出一种在视觉SLAM基础上融合惯性测量单元(IMU,Inertial measurement unit)改进的相机定位与虚拟注册方法.所提注册方法,在进行特征点匹配时通过IMU预积分模块减小匹配特征点的搜索空间,加速特征点匹配过程,提高时间效率;确定相机位姿时,采用视觉SLAM和IMU数据联合求解相机位姿,提高了注册精度.再根据相机位姿变化信息计算出变换矩阵,完成对虚拟对象的注册.最后,通过EuRoC数据集验证该方法的性能,对比其他方法,所提方法具有更高的时间效率和注册精度.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。