基于D-S证据理论的多源图像分割算法

针对多源图像分割问题,提出了一种可靠的分割算法.采用被污染的高斯分布描述待分割图像,MRF模型描述分割图像的先验分布,并利用D-S证据理论融合多源数据的不确定性,依据置信度最大的原则,确定多源图像数据的分割标记类别.用仿真图像和多源遥感图像的分割结果,证明了该算法提供了更准确、可靠的分割结果.     

基于修正蚁群算法的多机器人气味源定位策略研究

为了使多机器人系统能够模仿蚁群寻找食物源的行为方式来搜索室内环境中存在的气味源,通过对蚁群算法的修正,形成一种新的多机器人协作策略．修正的蚁群算法包括局部遍历搜索、全局随机/概率搜索和信息素更新三个阶段．为了实现多个气味源的定位,在迭代搜索中加入了气味源确认机制．仿真结果表明,局部遍历搜索能够保证机器人逐步靠近气味源,而在全局搜索中设置气味浓度检测阈值可以避免机器人“群聚”现象的形成．最后验证了从不同入口点分散进入搜索区域时,机器人对多个气味源的搜索定位效果．     

基于头脑风暴优化算法的多机器人气味源定位

针对现有室内湍流环境下多机器人气味源搜索算法存在历史浓度信息利用率不高、缺少调节全局与局部搜索的机制等问题,提出头脑风暴优化（BSO）算法与逆风搜索结合的多机器人协同搜索算法。首先,将机器人已搜索位置初始化为个体,以机器人位置为中心聚类,有效利用了历史信息的指引作用;然后,将逆风搜索作为个体变异操作,动态调节选中一个类中个体或两个类中个体融合生成新个体的数量,有效调节了全局和局部搜索方式;最后,根据浓度和持久性两个指标对气味源进行确认。在有障碍和无障碍两个环境中将所提算法与三种群体智能多机器人气味源定位算法进行定位对比仿真实验,实验结果表明,所提算法的平均搜索时间减少33%以上,且定位准确率达到100%。该算法能够有效调节机器人全局和局部搜索关系,快速准确定位气味源。     

一种基于动物捕食行为的机器人气味源定位策略

提出了一种基于动物捕食行为的机器人味源定位策略;该策略融合了气体传感器、风向传感器、超声传感器等传感器信息,考虑了搜寻味源过程中的避障及重复搜索问题,并给出了确认味源的条件.在动态的室内环境下,令机器人搜寻酒精泄漏源,结果表明,这种策略具有较高的搜寻效率和成功率.     

基于改进D-S证据理论的多源空战信息博弈融合方法

多传感器系统与单传感器系统相比能够更大限度地获取被探测目标的信息量,但在空战中无人机传感器探测得到的数据在一定程度上具有欺骗性,利用博弈融合技术对多传感器数据进行融合,能够获得更加符合空战实际需要的信息。为此,研究了一种基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多源空战信息博弈融合技术,在信息融合前采用Jousselme距离进行预处理,并利用费雪信息进行冲突数据博弈,所得策略集使空战数据更加可靠。在此基础上,根据邓熵方法对基于D-S证据理论的融合方法进行改进,与传统D-S证据理论方法相比,融合数据符合空战实际。最后对存在冲突的多源空战信息进行博弈融合仿真,仿真结果验证了该方法的可行性与优势。     

基于小波网络和证据理论的多源信息融合系统研究

在多源信息融合中，不确定、不完整和冗余现象普遍存在。为了解决这个复杂问题，本文首先利用相空间重构理论对输入的信息在相空间中进行重构，以充分提取相关信息。然后在重构相空间上，利用模糊理论、小波网络和遗传算法对上述重构信息进行了时间域信息融合。最后，利用D—S证据理论将时间域融合结果进行了空间域信息融合，并根据决策规则进行了决策。结果表明．据此形成的分布式多源信息融合系统具有良好的目标探测能力、抗干扰能力和容错能力。     

湍流环境中多弱感知机器人气味源搜索算法

针对湍流环境中机器人空间感知能力的不足, 提出一种多弱感知机器人气味源搜索算法. 该算法建立了气味源位置概率分布的近似表达式, 机器人通过自由能最小化获得移动方向. 各机器人之间通过共享位置信息实现协同, 通过设定内部温度达到搜索过程中探索和利用的平衡. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.

     

基于P-PSO 算法的室内有障碍通风环境下的多机器人气味源搜索

受湍流影响, 室内通风环境下的烟羽分布表现出波动变化且不连续的特性; 在一些角落处, 较大的漩涡会产生长时间的局部浓度极值区; 另外室内的障碍物也会改变烟羽的分布状况. 因此室内有障碍通风环境下的机器人气味源搜索问题变得很复杂. 本文提出了基于概率适应度函数的粒子群优化(Probability-fitness-function based particle swarm optimization, P-PSO)算法并用于多机器人气味源搜索. P-PSO算法的特点是采用概率而非确定数来表达适应度函数值. 针对气味源搜索问题, P-PSO算法的适应度函数值由贝叶斯和变论域模糊推理估计的气味源概率表达. 为验证提出的搜索策略, 构建了对应实际边界条件的室内通风环境的烟羽模型. 仿真研究证明了本文提出的P-PSO搜索算法用于解决气味源搜索问题的可行性.     

基于D2S 证据理论的移动机器人 多传感器信息融合方法研究与应用

针对全自主式移动机器人，以首届CCTV全国机器人电视大赛为背景，提出了通过D-S证据理论和模糊集合理论相结合的方法，对多传感器信息进行融合，较好地解决了机器人在复杂环境下运动的多传感器信息融合问题，实现了移动机器人的准确定位。     

基于无线传感器网络的气体泄漏源定位机器人设计

如何确定有害气体泄漏源的位置是机器人主动嗅觉要解决的关键问题。围绕移动机器人气体泄漏源定位问题,将Z字形算法和浓度梯度法相结合用于机器人气味源搜索运动控制,使其快速找到气味源。同时,在传统的移动嗅觉机器人上增加了无线传感器定位模块,使操作人员在远离泄漏源的电脑上即可获得气味源的坐标信息。实验证明：机器人可以找到泄漏源,并确定气味源位置,搜索效率比单独使用浓度梯度法高。     

基于D-S理论多源信息融合的电气设备故障诊断模型

电力系统中电气设备的动作状态信息获取较为困难,希望在一次动作发生时尽可能多地获取各种信息,为故障诊断提供理论依据和技术支持.提出一种改进的证据合成方法,该方法定义一种修正证据基本可信度及加权的新规则,解决传统D-S证据理论融合中存在的悖论问题,实现冲突证据的有效融合.结合M-ELM方法,构建基于多源信息融合的电气设备故...     

移动机器人基于多传感器信息融合的室外场景理解

本文研究了移动机器人多传感器信息融合技术,提出一种融合激光测距与视觉信息的实时室外场景理解方法．基于三维激光测距数据构建了高程图描述场景地形特征,同时利用条件随机场模型从视觉信息中获取地貌特征,并以高程图中的栅格作为载体,应用投影变换和信息统计方法将激光信息与视觉信息进行有效融合．在此基础上,对融合后的环境模型分别在地形和地貌两个层面进行可通过性评估,从而实现自主移动机器人实时室外场景理解．实验结果和数据分析验证了所提方法的有效性和实用性．     

面向气味跟踪与定位的机器人变步长搜索算法

面向在地面搜索地下气味源的任务,针对传统六边形路径搜索算法的不足,提出移动机器人依靠气体传感器的气味跟踪与气味源定位变步长搜索算法,并进行了非均匀土壤中实际扩散情况下的计算机仿真,证实改进算法是可行的、优越的和实用的,具有气味跟踪与气味源定位双重功能。     

基于模糊粗糙集和D-S证据理论的多源灌溉信息融合方法

针对多源灌溉信息决策过程中不确定性信息难以融合的问题,提出了一种基于模糊粗糙集和D-S证据理论相结合的决策融合方法。运用模糊粗糙集理论,建立基本概率分配函数,计算各灌溉因子与灌溉决策之间的依赖程度,构建多个融合灌溉因子对灌溉决策的识别框架;然后运用改进的D-S证据理论,进行多源灌溉信息决策层级的融合,最终解决不确定信息的表达和合成问题。应用上述方法对华北地区冬小麦土壤水分、光合速率和气孔导度等信息进行灌溉决策融合,结果显示：灌溉决策的不确定性由融合前的最高38%降至9.84%,该方法可有效地提高灌溉决策精度,降低灌溉决策的不确定性     

基于微粒群优化的有限通信多机器人气味寻源

考虑机器人间的通信受限约束,将机器人抽象为微粒,提出基于微粒群优化的多机器人气味寻源方法.首先,采用结合斥力函数的策略,引导机器人快速搜索烟羽;然后,基于无线信号对数距离损耗模型,估计机器人间的通讯范围,据此形成微粒群的动态拓扑结构,并确定微粒的全局极值;最后,将传感器的采样/恢复时间融入微粒更新公式,以跟踪烟羽.将所提出方法应用于3个不同场景的气味寻源,实验结果验证了该方法的有效性.     

基于分层词袋模型的室外环境增量式场景发现

场景理解是机器人在多样化环境中自主执行任务的前提,而场景发现是场景理解的一个重要内容.由于具体场景在空间和时间上存在连续性,可以假定移动机器人在某一段时间内处于同一场景,并且属于同一场景的图像序列的视觉观感是相似的,因此提出无需先验知识的增量式室外场景发现,通过分层词袋模型建立图像和场景的联系,使得场景发现过程更加类似人类认知模式.对于机器人实时获取的每一副图像,首先将其分块,然后利用动态聚类算法增量式地得到相应的低层词典,并据此词典提取高层词袋模型特征,接下来,再用另一动态聚类算法增量式地完成场景发现,从而判断当前图像属于一个已经历场景,或未经历场景,直到发现新场景.实验结果证明,该方法能够在没有先验知识的情况下有效完成自主场景发现.     

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。     

基于多源信息融合的智能汽车环境感知技术分析

文章探讨了智能汽车环境感知功能的实现,分析多源信息融合技术在其中的应用。介绍了多元信息融合技术和智能汽车环境感知技术,从多源信息融合预处理和多源信息检测识别两方面,阐述多源信息融合在智能汽车环境感知中的应用,完善了汽车环境感知系统功能,以期能够推动我国汽车行业的智能化发展。     

基于证据理论的多分类器融合方法研究

证据理论是建立在独立性假设基础上,理论和实际应用都需要突破这一限制。最近提出的一种相关证据模型认为,两个相关证据由一个相关源证据分别与两个独立源证据通过正交和合成得到,相关证据的合成可以归结为这三源证据的正交和,为此首先要由相关证据和相关源证据辩识独立源证据,这是证据理论中的反问题,其解是否有意义取决于相关源证据是否合适。该文给出一个充分条件,如果相关源证据满足此条件,反问题有唯一有意义的解,在此指导下,研究了字符识别中的多分类器融合问题,实验结果表明,识别性能优于传统证据理论方法。