基于改进ORB算法的视觉里程计定位方法

针对环境亮度变化导致V-SLAM视觉里程计定位精度不准确的问题,提出一种基于改进ORB算法的视觉里程计定位方法.使用自适应阈值ORB算法提取特征点,提高特征提取的稳定性,通过FLANN进行粗匹配并采用PROSAC算法进行误匹配剔除,同时利用ICP方法进行图像配准求解位姿,使用光束法平差对轨迹图进行优化,采用TUM标准数...     

基于混合位姿估计模型的移动机器人三维地图创建方法

针对室内复杂环境下的稠密三维建模问题, 提出一种基于RGB-D 相机的移动机器人同时定位与三维地图创建方法. 该方法利用架设在移动机器人上的RGB-D 相机获取环境信息, 根据点云和纹理加权模型建立结合局部纹理约束的混合位姿估计方法, 确保定位精度的同时减小失败率. 在关键帧选取机制下, 结合视觉闭环检测方法, 运用树结构网络优化(TORO) 算法最小化闭环误差, 实现三维地图的全局一致性优化. 在室内环境下的实验结果验证了所提出算法的有效性和可行性.

     

离散线性周期系统的模型匹配

考虑离散线性周期系统的模型匹配问题, 提出一种基于参数化极点配置的模型匹配方法. 该方法从时域的角度出发, 采用周期状态反馈, 使得闭环系统充分接近目标系统. 由于所采用的参数化极点配置算法提供了充分的自由度, 所提出的方法能够实现零误差匹配. 数值算例验证了所提出算法的有效性.

     

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ISM 特性的检测器生成算法及模型

针对现有检测器生成算法存在效率低、自适应性差、生成的检测器集庞大且冗余等问题, 借鉴生物免疫系统中抗体的克隆机制和亲和度变异机制, 并融合小生境策略以及检测器的变异和优化等, 构建基于免疫软件人(ISM) 特性的检测器生成算法及模型. 与传统算法相比, 该算法能够降低检测器的冗余度, 减少检测器集的规模, 保持检测器的多样性; 通过合理地改变其匹配阈值, 能够实现以较小的检测器集检测出更多的异常行为的目的. 实验结果表明, 所提出的算法具有较强的自适应性, 且拥有较高的检测效率和性能.

     

基于嵌入式视觉的子机器人入舱方法

提出一种基于嵌入式视觉的子机器人入舱方法, 用于子母式机器人系统中对子机器人的回收. 子机器人基于自身嵌入式平台捕获和处理入口处的引导标识图像, 根据局部颜色排布特征快速提取出标识中心, 利用最小二乘法拟合水平颜色交界线的成像斜率, 基于成像斜率-视偏角模型判别出子机器人航向与入口平面的法线关系, 从而进行运动决策使二者重合以完成入舱. 该方法无需摄像头标定和航迹测量即可准确入舱, 仿真实验验证了所提出方法的有效性.

     

基于判别图模型的激光点云数据关联决策

提出一种激光点云数据关联决策算法. 基于判别图模型, 提取并智能管理激光点云的多重形状特征, 通过最 大伪似然学习优化局部特征和配对特征的权重; 应用最大和概率推理实现对图模型隐节点状态的估计, 进而将激光点关联映射为最大后验概率的配置回溯问题; 实验结果验证了所提出算法比传统算法具有更好的性能.

     

基于多模态进化Rao-Blackwellized 粒子滤波器的 移动机器人航迹推算系统的故障诊断

针对一类移动机器人航迹推算系统的故障诊断问题, 提出一种多模态进化Rao-Blackwellized 粒子滤波
器(MERBPF) 算法. 为解决由粒子贫乏引起的不一致性问题, 采用交叉与变异种群策略优化, 根据粒子多样性加入扰
动因子. 利用专家规则判定机器人运动状态所对应的MERBPF, 构造复杂逻辑表述方法. 仿真实验结果表明: 在强过
程噪声下, MERBPF 仍具有较高的鲁棒性, 提高了诊断机器人航迹推算系统的准确率.

     

基于容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法

针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷, 提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF) 的神经网络训练算法. 在算法实现过程中, 首先构建神经网络的状态空间模型; 然后将网络连接权值作为系统的状态参量, 并采用三阶Spherical-Radial 准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练. 理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

     

基于预测控制的时滞多机器人编队脉冲控制

针对多机器人编队控制的时滞问题, 提出一种基于预测控制的脉冲控制方法. 首先, 利用一致性思想将多机器人编队控制转换为系统稳定性问题; 然后构建预测模型, 采用脉冲控制协议, 利用Schur 稳定性定理推导实现多机器人编队控制的充分条件; 最后, 在数值仿真中随机设置一种包含生成树的通信拓扑关系, 并比较了不同采样时间间隔下时滞系统的控制效果. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于单目视觉的微型空中机器人自主悬停控制

针对微型空中机器人在室内环境下无法借助外部定位系统实现自主悬停的问题,提出一种基于单目视觉的自主悬停控制方法.采用一种四成分特征点描述符和一个多级筛选器进行特征点跟踪.根据单目视觉运动学估计机器人水平位置;根据低雷诺数下的空气阻力估计机器人飞行速度;结合位置和速度信息对机器人进行悬停控制.实验结果验证了该方法的有效性.     

灰度图像交叉熵阈值法的三维推广

针对现有的灰度图像交叉熵阈值化方法无法有效分割含有混合噪声图像的问题,在图像三维直方图的基础上提出三维交叉熵阈值化算法,同时给出三维交叉熵阈值法的快速递推公式.实验结果表明,三维方法结合了图像中像素的灰度及其局部空间的均值和中值信息,对于含有混合噪声的图像,具有比现有交叉熵阈值化算法更好的分割效果.     

基于二元语义前景关联分析的风险型多准则决策方法

针对准则值为二元语义、准则权系数完全未知的风险型多准则决策问题, 提出一种基于二元语义前景关联分析的决策方法. 该方法通过确定二元语义正、负理想方案, 计算二元语义关联系数; 分别以正、负理想方案为参考点, 计算各准则下各方案的二元语义前景值, 构建前景决策矩阵; 进而依据各准则的灰色均值关联度确定准则权系数, 通过二元语义相对前景关联度对方案进行排序. 最后的实例分析表明了所提出方法的有效性.

     

基于一次指数平滑法的自适应差分进化算法

提出一个策略和控制参数自适应的差分进化(ESADE)算法.ESADE算法将指数平滑法和轮盘赌选择法结合到一起,根据先前成功的经验在策略候选池中为每个个体自适应地选择变异策略来匹配进化的不同阶段.在进化过程中,ESADE算法使用柯西分布和正态分布为控制参数产生适当的值,并使用指数平滑法进行自适应.大量的仿真实验结果表明,ESADE算法要优于其他差分进化算法.     

基于概率路标的机器人狭窄通道路径规划

针对机器人工作空间中存在狭窄通道时,基于概率路标图的路径规划法不能有效提高狭窄通道中路标分布的合理性,研究一种基于狭窄通道辨识的混合路标规划法的混合路标采集策略,利用星形试验法辨识出狭窄通道形状,增加狭窄通道中的路标密度,使全局路标分布合理化,提高了路径规划的效率.二维和三维配置空间中的仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于独立成分分析和IHS变换域的灰度可见光和红外图像融合

针对灰度可见光和红外图像的融合图像缺乏色彩信息、图像的高阶信息在变换域中统计独立性不足的缺陷, 提出一种基于独立分量分析和IHS (亮度-色度-饱和度) 变换域的融合方法. 该方法利用IHS 变换域能够有效分离图像亮度分量和彩色信息的优势, 对灰度可见光图像建立灰度图像的彩色传递模型. 利用各分量的独立性进行基于独立分量分析和IHS 变换域的图像融合, 并得到最终的彩色融合图像, 使融合图像更加符合人类视觉要求. 仿真实验验证了所提出算法的有效性.

     

独轮机器人的建模与自抗扰控制算法

独轮机器人前后平衡由一车轮保持并驱动其前后运动, 侧向平衡则由一基于空气阻力的风轮保持, 以此结构为被控对象建立该系统动力学模型. 以一种非线性的控制方法—–自抗扰控制方法控制其平衡运动, 在系统的纵向和侧向上分别设计一个自抗扰控制器, 系统的内扰和外扰被视为自抗扰控制器的总扰动. 以PID 控制方法作对比实验, 仿真结果表明了自抗扰控制算法的强鲁棒性和有效性.

     

基于特征显著性的多特征融合车牌定位算法

在分析已有车牌定位技术以及目标检测共有特性的基础上,提出了基于视觉显著性的特征选择方法.算法依据先验样本的统计学习,利用导致最小错误概率判决方法,得到目标的特征显著性分析.在车牌定位过程中,根据得到的特征显著性序列,依次赋予特征不同的权值,然后采用融合的方式得到所需要的车牌区域.实验结果表明,该算法提高了使用单一特征进行车牌定位的准确率.     

基于Bucket Sort的快速属性约简算法

利用桶排序思想设计了一个求解U/C的算法,其时间复杂度降为O(∣C∣∣U∣).由此,给出一种无需求解正域便能判断正域是否变化的方法.基于以上方法,提出一种快速属性约简算法.该算法的求解策略是在每次迭代过程中求解决策表相对核,如果在某次迭代过程中找不到这样的核属性,则任意排除一个条件属性.最后通过实验分析了该算法在最坏情况下的时间复杂性,其复杂性降为O(∣C∣2∣U/C∣).