双目视觉辅助的激光惯导SLAM算法

激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法在位姿估计和构建环境地图时依赖环境结构特征信息,在结构特征缺乏的场景下,此类算法的位姿估计精度与鲁棒性将下降甚至运行失败.对此,结合惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)不受环境约束、相机依赖视觉纹理的特点,提出一种双目视觉辅助的激光惯导SLAM算法,以解决纯激光SLAM算法在环境结构特征缺乏时的退化问题.即采用双目视觉惯导里程计算法为激光扫描匹配模块提供视觉先验位姿,并进一步兼顾视觉约束与激光结构特征约束进行联合位姿估计.此外,提出一种互补滤波算法与因子图优化求解的组合策略,完成激光里程计参考系与惯性参考系对准,并基于因子图将激光位姿与IMU数据融合以约束IMU偏置,在视觉里程计失效的情况下为激光扫描匹配提供候补的相对位姿预测.为进一步提高全局轨迹估计精度,提出基于迭代最近点匹配算法(iterative closest point, ICP)与基于图像特征匹配算法融合的混合闭环检测策略,利用6自由度位姿图优化方法显著降低里程计漂移误...     

基于点线特征融合的视觉惯性SLAM算法

针对目前视觉SLAM方法鲁棒性差、耗时高,使系统定位不够精确的问题,提出了一种基于点线特征融合的视觉惯性SLAM算法。首先通过短线剔除和近似线段合并策略改进LSD（line segment detection）提取质量,以提高线特征检测的速率和准确度;然后在后端优化中有效融合了点、线和IMU数据,建立最小化目标函数进行优化,得到更精确的相机位姿;最后在EuRoC数据集和现实走廊场景进行了实验验证。实验表明,所提算法可以有效提升线特征提取的质量和速度,同时有效提高了SLAM系统的定位精度,获得更为丰富的点线结构地图。     

RTM框架下基于点线特征的视觉SLAM算法

针对图像纹理较为单一及相对模糊时仅仅依靠点特征难以实现精确位姿估计的问题,采用分散模块化技术提出了一种基于点线特征的视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法.首先,提取相机采集环境中的点特征及线特征,并根据帧间特征匹配进行跟踪;随后,采用改进的NICP(normal iterative closest point)算法与关键帧匹配策略构建里程计系统.在此基础上,引入基于点线特征词典的闭环检测与GTSAM(Georgia Tech smoothing and mapping library)图优化方法获取具有全局一致性位姿的3维点云地图.以机器人技术中间件构筑系统框架,在提高系统实时性的同时增强功能模块的可扩展性与灵活性.标准数据集与实际实验室场景下的实验结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于在线光度标定的半直接视觉SLAM算法

为解决视觉SLAM（同时定位与地图创建）算法依赖图像亮度而对光照变化场景敏感的问题,提出一种基于在线光度标定的半直接视觉SLAM算法。首先,根据相机成像原理,提出基于光度标定的帧间位姿估计方法,在求解位姿的同时对原始的输入图像进行光度校正。其次,在特征追踪环节采取最近共视关键帧匹配策略,以提升特征点匹配效率。最后,对后端重投影迭代优化策略进行改进,降低光照变化对视觉SLAM算法的精度和鲁棒性的影响。在TUM、EuRoC数据集上的实验结果表明,本算法的轨迹估计精度优于LSD-SLAM和SVO 2.0算法,尤其是在中等难度、高难度的数据集序列上。在真实环境测试中,通过对比本算法与激光方法的轨迹估计结果,证明本算法有效提高了传统视觉SLAM方法在光照不均匀场景下的定位精度与鲁棒性。     

融合点线特征的视觉惯性SLAM算法

为使移动机器人在昏暗场景中获得更高的定位精度以实现更好的建图效果,针对特征点稀疏、相机移动过快所导致的SLAM算法初始化困难、定位精度较低等问题,提出了一种融合点线特征的视觉惯性SLAM算法。通过EDLines线特征提取匹配算法来引入丰富的线特征,进而提升特征跟踪的鲁棒性;利用惯性传感器和视觉传感器的互补优势,通过视觉惯性分步联合初始化方法在初始化阶段分三步进行优化,进而提升初始化的精度和速度。实验表明,该算法所使用的线特征提取匹配算法相比传统的LSD算法具有了更快的匹配速度和更低的误匹配率,并且该算法在视觉惯性数据集中相机位姿的估计精度更高、鲁棒性更强。     

动态环境下基于改进几何与运动约束的机器人RGB-D SLAM算法

室内移动机器人使用传统视觉SLAM算法在动态场景下进行位姿估计时精度低、鲁棒性差,其主要原因是错误地将运动的特征点加入了相机位姿计算.为了解决这一问题,本文将特征点分为静态特征点、状态未知点、可疑静态特征点、动态特征点和错误匹配点.其中,静态特征点使用严格的几何约束进行筛选,并将状态未知点使用多帧的观测信息区分为可疑静态特征点、动态特征点以及错误匹配点,并进行卡尔曼滤波.最后,将静态特征点、可疑静态特征点和动态特征点一起加入位姿优化.利用TUM数据集,在室内存在运动物体的场景下进行实验.结果表明,所提出的算法在动态场景下的综合性能(包括精度、鲁棒性、运行速度)要优于其他动态场景下的SLAM算法.     

鲁棒的非线性优化的立体视觉－惯导SLAM

针对基于视觉特征的同时定位与地图构建（SLAM）系统在图像模糊、运动过快和特征缺失的情况下存在鲁棒性和精度急剧下降甚至失败的问题,提出了紧耦合的非线性优化的立体视觉-惯导SLAM系统．首先,以关键帧的位姿作为约束,采用分而治之的策略估计惯性测量单元（IMU）的偏差．在前端,针对ORB-SLAM2在跟踪过程中由于运动过快导致匀速运动模型失效的问题,通过预积分上一帧到当前帧的IMU数据,预测当前帧的初始位姿,并在位姿优化中加入了IMU预积分约束．然后,在后端优化中,在滑动窗口内优化关键帧的位姿、地图点和IMU预积分,并更新IMU的偏差．最后,通过EuRoC数据集验证该系统的性能,对比ORB-SLAM2系统、VINS-Mono系统和OKVIS系统,该系统的精度分别提高了1.14倍、1.48倍和4.59倍;相比前沿的SLAM系统,该系统在快速运动、图像模糊和特征缺失条件下的鲁棒性也得到了提高．     

基于点云匹配的AR饰面作业系统跟踪注册方法

针对建筑机器人饰面作业过程中常因视觉遮挡导致作业效率低的问题,使用增强现实解决遮挡并提出一种基于点云匹配的增强现实跟踪注册方法。利用目标模型点云与作业环境点云的匹配进行目标的初始定位;利用改进的相关滤波跟踪算法对目标进行跟踪获取目标位置;基于迭代最近点法对目标位姿进行估计。在跟踪注册过程中加入位姿优化,保证目标位姿估计精度。为了更加准确地跟踪目标位置,提出一种特征融合和尺度自适应的改进相关滤波目标跟踪算法。通过板材安装实验,表明跟踪注册方法精确性、实时性均较好,最小识别误差达到2.88 mm,具有良好的虚实融合效果。     

基于K-Means聚类与深度学习的RGB-D SLAM算法

传统的RGB-D视觉同时定位与制图（SLAM）算法在动态场景中识别动态特征时会产生数据错误关联,导致视觉SLAM估计姿态精度退化。提出一种适用于动态场景的RGB-D SLAM算法,利用全新的跨平台神经网络深度学习框架检测场景中的动态语义特征,并分割提取对应的动态语义特征区域。结合深度图像的K均值聚类算法和动态语义特征区域对点特征深度值进行聚类,根据聚类结果剔除动态特征点,同时通过剩余特征点计算RGB-D相机的位姿。实验结果表明,相比ORB-SLAM2、OFD-SLAM、MR-SLAM等算法,该算法能够减小动态场景下的跟踪误差,提高相机位姿估计的精度和鲁棒性,其在TUM动态数据集上相机绝对轨迹的均方根误差约为0.019 m。     

动态环境下基于深度学习的语义SLAM算法

针对应用场景中存在的运动物体会降低视觉同步定位与地图构建（SLAM）系统的定位精度和鲁棒性的问题,提出一种基于语义信息的动态环境下的视觉SLAM算法。首先,将传统视觉SLAM前端与YOLOv4目标检测算法相结合,在对输入图像进行ORB特征提取的同时,对该图像进行语义分割;然后,判断目标类型以获得动态目标在图像中的区域,剔除分布在动态物体上的特征点;最后,使用处理后的特征点与相邻帧进行帧间匹配来求解相机位姿。实验采用TUM数据集进行测试,测试结果表明,所提算法相较于ORB-SLAM2在高动态环境下在位姿估计精度上提升了96.78%,同时该算法的跟踪线程处理一帧的平均耗时为0.065 5 s,相较于其他应用在动态环境下的SLAM算法耗时最短。实验结果表明,所提算法能够实现在动态环境中的实时精确定位与建图。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

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。