基于one-class SVM与融合多可视化特征的可通行区域检测

针对难以获取完备的非可通行区域样本问题,为提高算法在不同场景的适应性,首次把可通行性检测看作单类分类问题,提出了基于one-class SVM的可通行区域检测算法.提出一种改进的融合颜色和纹理的特征提取方法,对各颜色分量进行离散余弦变换(DCT)变换,对DCT系数进行金字塔分解,用每个分解的均值和方差描述特征窗口.利用...     

基于贝叶斯核主成分分析的远距离地形标记方法

由于非结构化室外场景外观特征分布存在动态不确定性以及映射偏移特性,因此在室外移动机器人自主导航的过程中采用预确定外观特征并不能非常有效地进行地形标记.为了解决此问题,提出了基于贝叶斯核主成分分析(BKPCA)的远距离地形标记方法.该方法融合了基于贝叶斯公式的聚类中心后验概率,且采用自定义的核函数,实现了原始特征数据结构在低维空间上的保持,能够提取出适合当前场景地形标记的外观特征.实验结果表明,BKPCA模型有效地提高了远距离地形标记的精度.     

基于地形特征知识的自适应地形线性化

地形线性化技术防是地形辅助导航的关键技术外，也是数字地形分析的研究内容之一。针对地形辅助导航系统中现有地形线性化方法存在的问题及其对地形辅助导航性能的影响，本文提出在线性化的方法中应同时考虑地形特征知识和卡尔曼滤波器提供的不确定性影响，提出并发展了一套基于地形特征知识的自适应地形线性化方法，并根据置信水平，提出了自适应选取线性化批合区域的方法，实验与仿真结果证明了本方法的有效性。     

基于复杂地形上三角网数字地面模型的建立

本文提出了一种生成三角网数字地面模型的新方法，它首先利用凸多边形的性质与凸锥的特性来将离散点连成一三角网，计算工作特别快速有效；其次在三角网形成过程中，能将特征信息线作为三角形的边参加构网并采用了优化手段来优化三角网的现状。该方法能有效地限制狭长三角形的出现，并使生成的三角网能密贴地面，真实反映出地表形状。与其它算法相比，该方法具有思路简单明了、成网速度快、编程容易及成网质量高的特点。实际应用表明     

基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法

水下运载体的导航主要以惯性导航为主,但是,由于水下运载体在海底的运行速度比较慢,惯性导航系统随着时间的累积出现了定位误差增大的缺点,因此需要地形辅助导航来纠正惯导的误差。文中将地形熵和地形差异熵的概念引入到水下地形匹配算法中,设计了基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法,并将该算法应用于水下地形辅助导航系统中,经验证该算法取得了良好的纠正惯导定位的效果,实现了水下地形辅助导航的任务。     

地形对雷达高度计卫星自主导航精度影响分析

以中低轨道卫星为应用背景,对基于星载雷达高度计的卫星自主导航系统展开研究,着重分析了雷达高度计卫星自主导航中的关键因素,即地形起伏对导航精度的影响。根据实际地形的统计特性,并结合导航精度仿真分析的需要,建立了模拟地形的数学模型;对不同地形条件下雷达高度计卫星自主导航系统的导航精度进行了仿真研究,分析了不同的地形条件对雷达高度计卫星自主导航精度的影响。研究的结论对雷达高度计自主导航技术的实际应用将具有重要的参考价值。     

基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法

水下运载体的导航主要以惯性导航为主，但是，由于水下运载体在海底的运行速度比较慢，惯性导航系统随着时间的累积出现了定位误差增大的缺点，因此需要地形辅助导航来纠正惯导的误差。文中将地形熵和地形差异熵的概念引入到水下地形匹配算法中，设计了基于地形熵和地形差异熵的综合地形匹配算法，并将该算法应用于水下地形辅助导航系统中，经验证该算法取得了良好的纠正惯导定位的效果，实现了水下地形辅助导航的任务。     

基于地形预测与修正的搜救机器人可通过度

针对搜救机器人的自主导航问题,提出了一种新的可通过度计算算法．文中定义的可通过度包含预测 可通过度和实时可通过度两个部分．通过图像处理的方法计算前方地面的粗糙度和起伏度从而得到预测可通过度, 机器人向可通过度最大的区域运动,在运动过程中通过测量车体的姿态变化率和履带与地面的打滑度来修正预测可 通过度对机器人的导引带来的偏差,并通过旋转式超声测距数据获取距离信息,去除障碍物对纹理信息的干扰．野 外条件下的实际运行实验证明了该导航算法的有效性．     

基于Gabor局部相对特征的掌纹识别

Gabor变换是掌纹识别中提取纹理特征的一个重要工具,但其性能易受图像的变化以及不均衡噪声等因素影响,因此提出了一种基于Gabor局部相对特征的掌纹识别算法。该算法对原始图像进行微尺度不变Gabor滤波;结合分形学的思想,将滤波后的图像分成大小相等的子域,每个子域又分成多个相同的子块,计算每个子块与它所在子域的相对方差,将所有子块的相对方差排列组成表征图像的特征向量进行识别。该算法将微尺度不变与局部相对特性统一,所提取的特征对各种变化有很强的鲁棒性,提高了识别精度和效率。实验使用北京交通大学BJTU_PalmprintDB证明该算法的有效性。     

Rough Terrain Autonomous Mobility—Part 1: A Theoretical Analysis of Requirements

A basic requirement of autonomous vehicles is that of guaranteeing the safety of the vehicle by avoiding hazardous situations. This paper analyses this requirement in general terms of real-time response, throughput, and the resolution and accuracy of sensors and computations. Several nondimensional expressions emerge which characterize requirements in canonical form.The automatic generation of dense geometric models for autonomously navigating vehicles is a computationally expensive process. Using first principles, it is possible to quantify the relationship between the raw throughput required of the perception system and the maximum safely achievable speed of the vehicle. We derive several useful expressions for the complexity of terrain mapping perception under various assumptions. All of them can be reduced to polynomials in the response distance.The significant time consumed by geometric perception degrades real-time response characteristics. Using our results, several strategies of active geometric perception arise which are practical for autonomous vehicles and increasingly important at higher speeds.     

Rough Terrain Autonomous Mobility—Part 2: An Active Vision, Predictive Control Approach

Off-road autonomous navigation is one of the most difficult automation challenges from the point of view of constraints on mobility, speed of motion, lack of environmental structure, density of hazards, and typical lack of prior information. This paper describes an autonomous navigation software system for outdoor vehicles which includes perception, mapping, obstacle detection and avoidance, and goal seeking. It has been used on several vehicle testbeds including autonomous HMMWV's and planetary rover prototypes. To date, it has achieved speeds of 15 km/hr and excursions of 15 km.We introduce algorithms for optimal processing and computational stabilization of range imagery for terrain mapping purposes. We formulate the problem of trajectory generation as one of predictive control searching trajectories expressed in command space. We also formulate the problem of goal arbitration in local autonomous mobility as an optimal control problem. We emphasize the modeling of vehicles in state space form. The resulting high fidelity models stabilize coordinated control of a high speed vehicle for both obstacle avoidance and goal seeking purposes. An intermediate predictive control layer is introduced between the typical high-level strategic or artificial intelligence layer and the typical low-level servo control layer. This layer incorporates some deliberation, and some environmental mapping as do deliberative AI planners, yet it also emphasizes the real-time aspects of the problem as do minimalist reactive architectures.     

基于单领航者相对位置测量的多AUV协同导航系统定位性能分析

自主水下航行器 (Autonomous underwater vehicle, AUV) 的协同导航是解决水下导航定位问题的重要方法, 其中导航系统的定位误差增长特性是衡量其定位性能的关键指标. 本文针对单领航者相对位置测量的多 AUV 协同导航系统, 利用扩展卡尔曼滤波方法建立了导航系统的整体定位误差关于相对位置量测误差的传递方程. 在此基础上, 通过求解系统定位误差随时间演化的代数黎卡提方程, 得到了其在稳态情形下的方差上界估计. 理论分析表明, 单领航 AUV 协同导航系统的整体定位误差有界收敛且与初始化滤波方差无关, 具有良好的综合性能. 最后, 仿真实例验证了文中理论分析结果的正确性.     

基于视线的地形可视性分析研究

地形可视性分析在军事、电信、旅游等领域有着广泛的应用。各种复杂的、和应用有关的可视性分析大多数采用的是基于视线(LineofSight,LOS)的方法。文章在阐述视线方法的基础上,根据分析对象的不同对地形可视性分析问题进行了分类,并且从数学模型和实验仿真两方面对各种类型的可视性分析的联系和区别进行了研究,在此基础上提出了关于地形可视性分析的统一模型以及对可视性问题解决方法的一些展望。     

基于Hausdorff距离的海底地形匹配算法仿真研究

地形匹配算法是海底地形辅助导航系统的关键技术之一。根据海底地形的特殊特性，传统地形匹配算法直接应用于STAN时，易出现定位精度大幅降低和算法不稳定性问题。该文提出一种基于地形轮廓匹配原理的新算法，该算法利用改进的Hausdorff距离作为水深实时测量曲线与海底地形图水深曲线之间的度量函数。改进的Hausdorff距离对匹配对象存在的小误差不敏感，在一定程度上还可反映空间两条曲线的方位关系，该算法定位精度高、稳定性好。利用某海域地形图进行的仿真实验表明：该算法是可行的，定位精度比现有算法提高一倍左右。     

基于激光传感器的智能车自主导航系统设计

从硬件电路设计和软件设计两大方面入手,分析基于激光传感器的智能车自主导航系统的设计过程。通过分析基于激光传感器芯片制作的自主导航智能车的设计原理和方案,从机械结构设计,硬件电路设计,程序算法设计以及调试经验等四个方面全面介绍智能车的制作及调试过程。经过实验对比和竞赛,表明测速模块、电机驱动模块及激光传感器的设计和选择,软件程序的编写和算法的选择有效地实现了智能车的高速自主导航。