基于亚像素的乒乓球机器人本体位姿视觉测量

提出一种基于亚像素精度的特征点提取算法,结合PnP方法和正交迭代(OI)算法计算乒乓球机器人本体的位姿.根据摄像机成像时弥散斑的近似高斯分布,以亚像素精度精确求取色标块的边缘,利用边缘直线交点得到高精度的角点作为特征点.基于PnP算法利用上述特征点求取机器人位姿的初值,再通过OI算法进行优化,以保证其姿态矩阵的正交性.实验结果表明,该方法能快速准确地实现机器人本体的位姿测量.     

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.     

基于粒子滤波的单目视觉SLAM算法

针对携带有单目摄像机和码盘的微小机器人的定位与建图问题,提出了基于粒子滤波的SLAM(同时定位与建图)算法.从摄像机中提取图像特征点,并在图像序列中加以匹配,根据相应时刻的摄像机位姿计算得到对应的环境标志点坐标;机器人的大致位姿估计由码盘运动模型获得.在机器人移动过程中,环境标志点的观测信息和码盘信息通过粒子滤波相融合,从而提高了机器人定位的精度,同时也得到了更为准确的环境标志点坐标.仿真实验结果表明本算法有效、可靠.     

一种基于CI因子图的多机器人2D地图融合算法

针对地图融合时多机器人位姿估计过程中互协方差未知的问题,提出了一种基于协方差交叉点(covariance intersection,CI)因子图的2D地图融合算法.首先通过坐标变换矩阵实现机器人坐标到全局坐标的转换,然后以最小化非线性性能指标为原则求取局部的估计信息权重,通过算法融合各局部估计信息,计算出融合点的位姿和互协方差.最后通过协方差通用公式,计算出融合点到下一级变量节点的概率约束(协方差),进而完成因子图融合.实验结果表明,该算法具有一定的可行性.     

基于Kinect和视觉词典的三维SLAM

针对传统滤波器方法解决机器人同时定位与地图创建(SLAM)时的误差积累问题,提出了一种基于视觉词典(BOW)的三维SLAM算法,以有效解决机器人长时间运动下误差积累的问题。相比图优化SLAM中常用的随机检测和Kd树(Kd-Tree)算法,采用基于树结构的视觉词典闭环检测算法来提高相似场景的检索效率。首先采用基于GPU的特征提取算法提取图像特征,并利用交叉匹配和k最近邻(kNN)算法取得图像中鲁棒性较强的内点;然后通过基于随机抽样一致性奇异值分解(RANSAC SVD)算法计算出相邻帧的初始位姿变换,并利用通用迭代最近点(G-ICP)算法进行优化,得到高精度的位姿变换;最后利用增量平滑和建图(iSAM)图优化方法得出最终位姿,拼接出高精度的点云地图和运动轨迹。标准数据集的测试表明,所提算法在复杂情况下具有良好的鲁棒性和精度。     

基于深度学习SuperGlue算法的单目视觉里程计

基于特征点法的视觉里程计中,光照和视角变化会导致特征点提取不稳定,进而影响相机位姿估计精度,针对该问题,提出了一种基于深度学习SuperGlue匹配算法的单目视觉里程计建模方法。首先,通过SuperPoint检测器获取特征点,并对得到的特征点进行编码,得到包含特征点坐标和描述子的向量;然后,通过注意力GNN网络生成更具代表性的描述子,并创建M×N型得分分配矩阵,采用Sinkhorn算法求解最优得分分配矩阵,从而得到最优特征匹配;最后,根据最优特征匹配进行相机位姿恢复,采用最小化投影误差法进行相机位姿优化。实验结果表明,在无后端优化的条件下,该算法与基于ORB或SIFT算法的视觉里程计相比,不仅对视角和光线变化更鲁棒,而且其绝对轨迹误差和相对位姿误差的精度均有显著提升,进一步验证了基于深度学习的SuperGlue匹配算法在视觉SLAM中的可行性和优越性。     

基于特征分解的快速位姿图优化算法

位姿图优化(pose graph optimization, PGO)是计算机视觉领域中广泛应用的高维非凸优化算法,很难直接求解,主要依赖于迭代技术,对初始值的质量要求较高,在实践中很难得到保证。针对位姿图优化问题进行了研究,提出了基于特征分解的位姿图简单封闭解算法,该算法首先对PGO问题的最大似然估计进行半定松弛,然后将其转换为特征分解问题,并利用数据的稀疏性设计了改进的模型降阶方法进行求解,进一步提高了算法的计算速度。算法具有可伸缩性、计算成本低和精度高等优点。最后,在模拟和真实的位姿图数据集上进行实验评估,结果表明在不影响精度的情况下,该算法可以快速地进行位姿图优化。     

一种结合ORB特征和视觉词典的RGB-D SLAM算法

同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是机器人领域的研究热点,被认为是实现机器人自主运动的关键。传统的基于RGB-D摄像头的SLAM算法（RGB-D SLAM）采用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征描述符来计算相机位姿,采用GPU加速的siftGPU算法克服SITF特征提取慢的缺点,但多数嵌入式设备缺乏足够的GPU运算能力,使其应用性受到局限。此外,常规算法在闭环检测时效率较低,实时性不强。针对上述问题,提出了一种结合ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）特征与视觉词典的SLAM算法。在算法前端,首先提取相邻图像的ORB特征,然后利用k近邻（k-Nearest Neighbor,kNN）匹配找到对应的最临近与次临近匹配,接着采用比值检测与交叉检测剔除误匹配点,最后采用改进的PROSAC-PnP（Progressive Sample Consensus based Perspective-N-Point）算法进行相机姿态计算,得到对相机位姿的高精度估计。在后端,提出了一种基于视觉词典的闭环检测算法来消除机器人运动中的累计误差。通过闭环检测增加帧间约束,利用通用图优化工具进行位姿图优化,得到全局一致的相机位姿与点云。通过对标准fr1数据集的测试和对比,表明了该算法具有较强的鲁棒性。     

基于Quaterion EKF的未标定机器人视觉伺服系统位姿估算

针对单目未标定机器人视觉伺服系统中目标位姿估算问题,设计了一个基于Quaternion(四元数)的扩展卡尔曼滤波器,该算法引入四元数描述目标姿态角,以四元数、目标在相机坐标系中的位置、运动速度作为状态向量,以目标特征点在成像平面的像素坐标为观测向量。利用MATLAB分析协方差矩阵R、Q对算法的影响,并确定最优的协方差矩阵。文末通过MATLAB仿真和实验研究对该算法进行了验证,并与传统EKF进行了比较。结果表明,本文提出的算法能显著提高目标位姿估算精度,可以满足应用要求。     

一种普适机器人系统同时定位、标定与建图方法

机器人定位、传感器网络标定与环境建图是普适机器人系统中三个相互耦合的基本问题, 其有效解决是普适机器人系统提供高效智能服务的前提. 本文提出了普适机器人系统同时机器人定位、传感器网络标定与环境建图的概念, 通过分析三者之间的耦合关系, 给出同时定位、标定与建图问题的联合条件概率表示, 基于贝叶斯公式和马尔科夫特性将其分解为若干可解项, 并借鉴Rao-Blackwellized粒子滤波的思想分别求解. 首先, 联合传感器网络对机器人的观测、机器人对已定位环境特征的观测以及机器人自身控制量,设计了位姿粒子的采样提议分布和权值更新公式; 其次, 联合传感器网络对机器人运动轨迹及已定位环境特征的观测,设计了传感器网络标定的递推公式; 然后, 联合传感器网络和机器人对(已定位或新发现)环境特征的观测,设计了环境建图的递推公式. 给出了完整的同时定位、标定与建图算法, 并通过仿真实验验证了该算法的有效性.     

Graph OLAPing 的建模、设计与实现

提出了一系列Graph的OLAP模型和算法,实现了以Graph数据为中心度量的OLAP操作.主要贡献包括:(1)提出了面向Graph的数据仓库概念模型——双星模型;(2)提出了Graph的数据立方概念和创建过程;(3)设计了信息维聚集算法I-OLAPing;(4)设计了拓扑维聚集算法T-OLAPing;(5)实现了Graph OLAP的原型系统Graph OLAPer1.0.实验结果表明,设计和实现的Graph OLAPing算法及原型系统Graph OLAPer1.0能够有效地进行科研合作网分析.     

基于图结构描述的几何约束模型的研究与建立

本文提出了一种基于图结构描述的二维图形几何约束模型的建立及存储方法。该方法利用图论的概念和原理,提出用无向图的结构描述一个几何约束系统,用约束图表示图形的约束信息,规则图则用来表达几何推理的过程,同时利用面向对象的技术建立一种扩展的图的领接表的数据结构来存储约束模型。这种方法对约束的分类及表达清晰、直观,能够处理各种约束信息,效率及可靠性较高。     

基于社交网络的图数据挖掘应用研究

社交网络数据的高度复杂性给数据挖掘研究带来了巨大的挑战,而社交网络数据挖掘更注重实体之间相互关联的特点,使得图数据挖掘技术的研究与应用逐渐成为该领域的热点。传统数据挖掘,如聚类、分类、频繁模式挖掘等技术逐渐拓展到图数据挖掘领域。文中首先介绍了现阶段图数据挖掘算法（其中包括图查询、图聚类、图分类和图的频繁子图挖掘）的研究内容和存在的问题;其次介绍了图形数据库研究现状,以及对比了主流图形数据库管理系统的优劣;最后介绍了图挖掘技术在社交网络中的应用。     

基于图划分抽样算法的图表示学习

在基于神经网络的图表示算法中,当节点属性维度过高、图的规模过大时,从内存到显存的数据传输会成为训练性能的瓶颈。针对这类问题,该方法将图划分算法应用于图表示学习中,降低了内存访问的I/O开销。该方法根据图节点的度数,将图划分成若干个块,使用显存缓存池存储若干个特征矩阵块。每一轮训练,使用缓存池中的特征矩阵块,以此来减少内存到显存的数据拷贝。针对这一思想,该方法使用基于图划分的抽样算法,设计显存的缓存池来降低内存的访问,运用多级负采样算法,降低训练中负样本采样的时间复杂度。在多个数据集上,与现有方法对比发现,该方法的下游机器学习准确率与原算法基本一致,训练效率可以提高2~ 7倍。实验结果表明,基于图划分的图表示学习能高效训练模型,同时保证节点表示向量的测试效果。今后的课题可以使用严谨的理论证明,阐明图划分模型与原模型的理论误差。     

关于互连网络的几个猜想

n-立方体是著名的互连网络,星图、煎饼图和冒泡排序图是由凯莱图模型设计出来的重要的互连网络。对换树（transposition tree）的凯莱图是一类特殊的凯莱图,星图和冒泡排序图分别是对换树为星和路的凯莱图。给出了关于n-立方体、星图、煎饼图、冒泡排序图和对换树的凯莱图的各一个猜想;提出了对换图的凯莱图的概念,进而由这一概念设计出了两个互连网络——圈图和轮图,并证明冒泡排序图和星图分别可嵌入圈图和轮图。     

图数据库发展综述

随着数据关联关系的发现、管理和应用的深入,图数据库快速发展.归纳总结了图数据库概念、图模型、组成架构图和数据库的特点;详细阐述了图数据库的关键技术;分析比较了当前主流图数据库产品,归纳了当前图数据库主要应用场景;最后提出图数据库未来发展的趋势.     

一个大规模股市图交互式可视化分析系统

随着物联网、移动互联网、云计算以及各种数据自动采集技术的迅猛发展,许多领域迅速积累了大量具有图结构的可用数据。其中一个重要的图应用是股市图。如何分析股市图达到合理充分的投资决策支持一直是一个重要的课题。其中极大团(Maximal Clique)分析是分析股市图的一个重要方法。股市图的规模庞大,传统的极大团枚举算法仅仅罗列图中所有的极大团。但一个图中可以有指数级数量的极大团,而一支股票对应的点可以参与到任意多的极大团中。因此,传统的极大团枚举算法不能直接有效支持股市图分析。本文提出一个支持快速选择、自动分组及导航浏览三种股市图交互式可视化操作的大规模股市图分析系统。根据用户感兴趣的股市图节点,这三种股市图交互式可视化操作从股市图中快速枚举出与这些特定股票相关的极大团、查看这些特定股票之间的组合关系以及显示与这些特定股票相关的其他股票,是有效支持股市图分析的必要手段。同时基于对某些特定顶点或边相关的极大团枚举的需求,本文提出了从图中枚举出与特定顶点或边相关的极大团算法。我们使用真实数据验证了本文提出的算法的优越性。     

基于邻域的大规模图数据动态分割算法

随着图数据的规模日益增大,出现大量以动态图数据为基础的分布式处理需求,划分问题在动态图数据分布式处理领域尤为重要. 对大规模动态图数据上的划分问题进行研究,根据图结构性质及动态图特点,提出并实现基于邻域的动态图分割算法. 算法分为静态切分和动态调整两个阶段,其中基于割边算法整合现有最优化策略提出了大规模图数据的静态切割算法. 在优化后的静态切割算法的基础上,根据图数据的动态扩张的特性提出动态分割算法. 根据迁移顶点所达到的最小负载值进行顶点迁移,并在此基础上进行性能及割边控制优化操作. 最后,改进算法在各类图数据集上进行了验证,验证的结果显示在平衡度和割边等指标上优化后的算法效果显著,提高了划分的合理性,并且在保证割边不增加的情况下提高了图分割的平衡度.     

VB5.0中图形控件的应用分析

本文介绍了在ＶＢ应用程序中设计动态统计图表的两种方法,一是利用图形控件Ｐｉｎｎａｃｌｃｅ－ＢＰＳ Ｃｒａｐｈ Ｃｏｎｔｒｏｌ,一是利用ＯＬＥ技术链接嵌入电子表格Ｅｘｃｅｌ图表。     

知识图谱平台综述

近年来,知识图谱被广泛研究和应用。为了能够更加准确、高效地维护知识图谱的全生命周期,以及对知识图谱进行更多复杂的操作,大量知识图谱平台被设计、开发和应用。而开发者通常是基于他们所拥有的知识图谱而进行设计和开发的,缺少对知识图谱平台整体上的认识以及对应用场景特殊性需求的理解。通过调研当前主流的43个知识图谱平台,分别从知识图谱平台的功能、架构和应用三个角度对其进行系统性地分析和研究,旨在使平台开发和使用人员对知识图谱平台有更深入的认识,进而促进知识图谱平台被高效地开发和使用。