基于Internet的移动机器人网络监控系统

基于移动机器人远程控制的网络化发展趋势, 运用TCP/IP协议实现移动机器人网络监控, 使远程客户端不仅可以灵活控制移动机器人的运行, 还可以实时得到移动机器人的当前运行状态并更新环境地图信息.结合WiRobot X80机器人实验设备, 以轮式移动机器人运动过程中的路标特征识别技术为例进行了实验, 实验结果表明:设计的基于Internet移动机器人远程控制系统达到了预期的目的, 远程地图更新实时、准确, 且系统功能易于扩展.     

基于人工路标的机器人视觉定位研究

自定位和位置估计是自主移动机器人最重要的能力之一。根据摄像机透视映射原理,确定内外参数来推算机器人位置。基于实验分析,提出了一种人工路标方案。通过建立以RGB的值域范围为分割点,分层实现彩色图像的目标与背景分离,从而完成了图像标志的识别。试验表明基于人工路标信息的视觉定位系统能够有效识别出机器人,实现反馈机器人的当前位置。     

基于主动路标的全方位移动机器人定位系统

介绍一种新的基于红外主动路标的全方位移动机器人全局定位方法．采用光学视觉原理,通 过ＣＣＤ摄像机,经半球形反光球面,获得全方位景物的影像,采用路标方位角定位方法,计算出机 器人在相对坐标系中的坐标,从该系统在实验中的数据来看,采样频率和定位精度均能满足要求．     

轮式移动机器人FastSLAM算法研究

移动机器人在复杂未知环境中精确定位并对周围环境进行地图构建有助于机器人对环境的准确理解,是机器人进一步完成各种复杂智能任务如路径规划和避障等的关键和前提.通过对移动机器人未知环境中定位和地图创建问题进行讨论,设计了一种构建2D可视化路标特征地图的方案,该方案结合单目视觉传感器和里程计的鲁棒感知模型,建立包含世界坐标系下...     

基于全景视觉机器人定位的路标提取方法

针对全景图像像素点过多、图像复杂导致单一图像分割算法难以提取出图像中人工路标的问题,提出了一种用HSV阈值分割法与OTSU最大类间方差法相结合的算法.通过对两种算法的结合使用,可以更有效地滤除图像中的干扰区域及干扰点,从而将路标从图像中提取出来.利用三角定位法的相交圆法计算出移动机器人的坐标,完成对移动机器人的定位.结果表明,该方法能够提取出全景图像中的路标,有效地避免了错误提取的情况,具有一定的可行性.     

基于双目视觉的机器人运动目标检测与定位

针对移动机器人自定位精度低的问题,提出了先由静止的工作机器人进行自定位,再对运动目标进行检测和定位的方法.基于HSV模型颜色特征,工作机器人分割出人工路标并进行自定位,利用帧间差分法将采集到的视频图像序列中相邻两帧作差分运算,提取出运动目标,并通过双目立体视觉视差原理计算出运动目标的绝对坐标,帮助运动目标完成定位.结果表明,该方法定位精度高于传统的移动机器人自定位的定位精度,且算法的实时性好,具有现实的研究意义.     

基于C空间分解—路标法的机械手路径规划

针对核反应堆检修用多关节机械手的路径规划问题,提出了一种基于C空间分解-路标法的路径规划算法.由于该机械手C空间维数较高,因此将整个C空间分解成2组低维子空间,分别基于子空间建立路标图,并扩充成整个C空间内的路标图,从而将路标图的搜索维数由六维转化为三维,降低了路标图的搜索空间.同时为进一步提高路标图的质量,采用自适应变步长法来选取路标节点,根据前两时刻机械手各关节点距障碍物距离的变化情况来决定下一路标点的选择.仿真结果表明该方法不仅缩短了在线实时规划的时间,而且提高了路径规划的成功率.     

一种新型路标涂料的研究

将自制合成的不饱和聚酯树脂与一定量的填料、颜料和助剂进行充分混合、搅拌 ,制成常温自干型路标涂料 ,并测试了该涂料的耐磨性、抗压强度和干燥时间等各项性能 .     

玻璃突起路标的尺寸优化

选择几何形状较为简单、逆反射性好且铺设施工方便的玻璃突起路标进行了研究,按照光学的折射、反射原理,以玻璃突起路标的逆反射性能为优化指标,对其进行了形状尺寸的优化设计,为突起路标的生产和应用提供了理论依据。     

基于C空间分解一路标法的机械手路径规划

针对核反应堆检修用多关节机械手的路径规划问题,提出了一种基于C空间分解一路标法的路径规划算法．由于该机械手C空间维数较高,因此将整个C空间分解成2组低维子空间,分别基于子空间建立路标图,并扩充成整个C空间内的路标图,从而将路标图的搜索维数由六维转化为三维,降低了路标图的搜索空间．同时为进一步提高路标图的质量,采用自适应变步长法来选取路标节点,根据前两时刻机械手各关节点距障碍物距离的变化情况来决定下一路标点的选择．仿真结果表明该方法不仅缩短了在线实时规划的时间,而且提高了路径规划的成功率．     

基于单个人工地标的机器人自主定位

结合地标设计的四个基本规则，设计了基于QR code的自相似二维人工地标，并讨论了其在复杂环境下的提取、识别问题，研究了相应的算法. 利用摄像机标定技术，通过在人工地标上选取标定点求解出摄像机参数，实现了基于单个人工地标的机器人定位. 实验结果表明，机器人完全可以在复杂环境下利用该人工地标实现快速、准确地定位和导航.     

基于单个人工地标的机器人自主定位

结合地标设计的四个基本规则,设计了基于QR code的自相似二维人工地标,并讨论了其在复杂环境下的提取、识别问题,研究了相应的算法.利用摄像机标定技术,通过在人工地标上选取标定点求解出摄像机参数,实现了基于单个人工地标的机器人定位.实验结果表明,机器人完全可以在复杂环境下利用该人工地标实现快速、准确地定位和导航.     

利用关键点检测算法的超声图像定点测量

超声图像的定点距离测量在临床医学上十分重要.由于超声图像的噪声大,边缘模糊,因此关键点自动定位在超声图像中很有挑战性.目前的关键点检测算法通常是针对单个关键点位置进行优化,难以在保证每个关键点检测精度的情况下得到准确的测量距离.为使超声图像中关键点的精度和两个关键点之间的距离更加精确,本文提出一种基于级联卷积神经网络的关键点检测算法,该方法采用两个卷积网络从粗略到精细的对关键点进行定位.首先利用第一个网络回归两个关键点的粗略位置,并将包含这两个关键点的小区域送入第二个网络.然后本文提出一种加入距离修正的损失函数,作为第二个网络的优化目标,在第一个网络输出结果的基础上定位最终的关键点位置.实验结果表明,本文提出的级联方法无论是相比传统的级联方式还是回归树方法,本文算法在超声图像的关键点定位上更为精准,并且在最终的距离测量精度上也有很大的提高,在评价标准下比传统级联方法检测精度上提升将近30%.     

基于融合约束局部模型的三维人脸特征点定位

提出基于特征融合约束局部模型的三维人脸特征点定位算法. 该算法对每个特征点分别使用三维网格的深度信息和网格局部形状信息训练分类器,对分类器的响应进行融合. 使用基于融合响应的正则化特征点均值漂移算法进行模型拟合,实现特征点定位. 三维人脸特征点定位经常需要对每个特征点的候选点集进行遍历产生候选点组合,该算法使用模型拟合代替穷举搜索,避免了嵌套循环带来的快速增长的时间开销. 使用FRGC v2.0和Bosphorus数据库,对算法进行实验评估. FRGC v2.0库上的特征点平均误差为2.48~4.12 mm,总体检测成功率为97.3%,其中中性、温和及极端表情下的检测成功率分别为97.6%、97.4%和95.5%. Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是94%、95%和89%. 实验结果表明,提出方法具有较好的效果,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性.     

基于级联形状回归的多视角人脸特征点定位

针对当前人脸特征点定位精度低、且当人脸图像存在较大姿态变化时不能在同一模型框架下实现任意姿态人脸图像的面部特征点精确定位问题,提出基于级联形状回归的对姿态、遮挡都鲁棒的人脸特征点定位方法. 为了提高定位的准确度,提出按姿态偏转造成的遮挡程度对人脸区域进行分块,针对每一块分别训练形状估计回归器;为了能够在同一框架下实现任意姿态人脸的特征点定位,在特征点形状定义中引入特征点的可见/不可见属性;为了提高该算法的性能,在特征的计算方法和计算策略上分别进行改进. 在Multi-PIE、AFLW、COFW和300-W数据库上的实验结果表明,提出算法不但对姿态、遮挡具有很强的鲁棒性,而且在其他不可控因素影响下取得很好的效果.     

城市标志的设计原则探索

城市标志是城市景观的重要构成元素,是城市的象征。“它们充满在大多数观察者的印象中,频繁地用作为一种辨认线索,甚至是一种结构的暗示”。要创造出优秀的城市标志,就应认清当前我国城市标志设计所面临的问题：城市特色的丧失;忽视历史传统及文化内涵;保护、更新和开发问的不协调关系;城市标志实现过程中的盲目性。借鉴国内、外优秀的设计理论和方法,制定出城市标志设计的基本原则：个性的原则;协调的原则;延续的原则;保护的原则;唯一的原则为今后的城市建筑设计实践提供一些有益的借鉴和帮助。     

基于三维特征点模型的人脸表情识别算法

提出了一种基于三维特征点模型匹配的人脸表情识别算法.首先,以混合树结构建模不同姿态脸部特征组合,实现特征点定位,并建立脸部三维几何特征模型;然后,基于广义普鲁克分析原理对特征点模型进行归一化计算,并建立具有鲁棒性的匹配特征;最后,采用支持向量机实现表情的训练和识别.通过对BU-3DFE数据库中6种脸部表情的测试,表明该算法能够达到很好的识别效果.     

Research on Recognition of Color Landmark

ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＣｏｌｏｒＬａｎｄｍａｒｋＦＥＮＧＢｉｎｇｒｕｉＨＵＡＮＧＱｉｎｇｍｉｎｇＹＡＮＧＷｅｉＬＩＵＹｉｎｇｊｉａｎＺＨＡＮＧＴｉａｎｗｅｎ（冯秉瑞）（黄庆明）（杨威）（刘英健）（张田文）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍ...     

基于级联网络和残差特征的人脸特征点定位

为进一步提高人脸特征点定位精度,探究当前广泛用于人脸关键点定位的全卷积神经网络（FCN）架构的原理和缺陷,讨论FCN核函数在特征点定位中引入的副作用,即训练和测试时评判准则不一致的问题. 理论分析该问题存在的可能性和普遍性,设计实验验证在实际场景下此问题存在的广泛性. 提出结合残差特征的沙漏网络结构并将其应用于人脸特征点检测;提出多级沙漏网络的级联结构,并将其与经典的栈式沙漏网络进行对比分析. 实验结果表明：二级级联结构获得了与四级栈式结构相当的特征点定位精度,大幅降低了模型参数量和时间复杂度. 所提方法在300-W数据库的困难子集上的平均归一化误差为6.84%,优于已有最好方法.