结合显著特征与运动目标滤除的动态场景识别

针对存在运动目标的动态环境,提出一种基于动态目标滤除思想的显著特征提取方法,据此实现基于局部图像特征的场景识别。首先简要介绍基于局部显著图像特征的场景识别方法,然后提出了带动态目标滤除思想的显著特征提取框架,并详细讨论了运动目标检测及提取的实现。实验结果和分析表明,该方法能够有效地过滤环境中的运动目标,提高场景识别的精度。     

不满足非完整约束的轮式移动机器人鲁棒镇定

以unicycle类型轮式移动机器人为对象,在理想非完整约束条件被破坏的条件下,采用横截函数方法和Lyapunov重设计技术设计了鲁棒实际镇定律。构造有界横截函数,再结合轮式移动机器人运动学模型对标准SE（2）群运算的左不变性,对误差系统设计光滑指数镇定律,实现标称系统实际镇定;用Lyapunov重设计方法设计修正项,使得闭环系统对滑动干扰鲁棒。仿真结果验证了所设计控制律的有效性。     

多障碍物环境下机器人的连续避障策略

本文针对多障碍物环境下,机器人避障过程中又出现障碍物这一情况,设计了一种避障策略,来实现机器人的连续避障并到达指定目标点的功能。在该策略中,设计了一套基于避障状态的方向选择规则,并提出了一种象限法,来决定机器人的当前行为。实验证明,该策略实现简单,并可较大限度地降低避障行为的盲目性和重复性。     

微波辅助提取花椒挥发油的动力学及成分分析

采用无溶剂微波辅助提取(SFME)和微波水蒸气蒸馏(MAHD)提取花椒挥发油,比较了二者的提取动力学及挥发油化学成分的差异.结果表明,SFME的提取动力学曲线分为两段,速率常数k分别为0.11和0.13 min-1;而MAHD的无此分段现象,k值为0.054 min-1.SFME蒸气速率(2.50 mL·min-1)小...     

动态环境中移动机器人地图构建的研究进展

大部分现有的移动机器人地图构建方法都是基于静态环境的假设,而实际应用中移动机器人的工作环境是随时间变化的.综述了动态环境中移动机器人地图构建的最新研究进展,介绍了基于地图、基于运动和基于跟踪的检测动态障碍物的各种方法,分析比较了动态环境中移动机器人过滤运动障碍物传感器观测信息和结合运动障碍物传感器观测信息构建环境地图的主要方法,并总结了各种方法的优缺点.探讨了动态环境中移动机器人地图构建存在的难点问题,并展望了该领域的研究方向.     

异质多移动机器人协同技术研究的进展

随着移动机器人应用的领域和范围的不断扩展，多移动机器人由于其单个机器人无法比拟的优越性已经越来越受到重视．从体系结构、协作与协调、协作环境感知与定位、重构及机器学习几个重要课题对多移动机器人协同技术进行了综述，尤其侧重于各种技术如何处理和包容团队中的异质性，并分析了本领域中的研究难点问题，最后展望了异质多移动机器人研究的前景与发展趋势．     

机器人局部环境特征提取方法的研究

考虑到机器人导航过程中的实时性与可靠性要求,充分利用激光雷达信息的快速性与精确性,针对结构化环境中诸如墙壁、拐角、通道等这些典型环境特征分别设计了一套快速有效地特征提取的算法;另外算法还考虑到机器人建立环境地图的需要,在环境特征提取时对某一些密集的障碍物进行了合并,并注意保留了环境特征的一些拓扑信息,为建图作了一些前期准备,拿到移动机器人MORCS上进行实验获得了满意的结果,验证了算法的实时性与可靠性.     

用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法

提出一种用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法.新算法利用佳点集原理设计多点交叉算子,该交叉算子能够根据父代个体的相似度自适应调整交叉点的位置和子代个体的数目,产生具有代表性的子代个体.在约束处理技术上,改进了Deb的三条比较准则,提出一种新的适应度函数用于比较个体优、劣的比较准则.通过对13个标准测试函数的试验比较验证了新算法的有效性和稳健性.     

基于免疫计算的抗蠕虫病毒Web系统

为了高精度地检测、识别和消除Web系统中的蠕虫病毒,为了实现Web系统的故障自修复,提出了Web系统的正常模型和免疫计算方法。Web系统的正常模型是由各个组件的时空属性表示的,存储在自体数据库中,系统中所有组件的时空属性唯一确定了该软件系统的正常状态。免疫计算方法包括自体/异体的检测算法、已知蠕虫病毒的识别算法、未知蠕虫病毒的识别算法、蠕虫病毒的消除算法和受损系统的修复算法。通过数学逻辑论证,正常模型能在理论上实现对自体和软件故障的100%检测率。“人工智能”网络课程Web原型上的抗蠕虫病毒实验表明,正常模型和免疫计算对实现Web系统的抗蠕虫病毒功能是有效的和必要的,能提高蠕虫病毒检测的精度和系统修复的效率。     

一种基于扫描相关度的LSB算法

自然图像相邻像素序列具有一定的相关性。基于图像的这种统计特性,提出了扫描相关度的概念。隐藏信息的非均匀嵌入使得载体图像的相邻像素序列相关度降低,而且图像局部有相关度突变的现象,增大了隐藏信息被检测到的风险。进一步提出了一种LSB改进算法,该算法将隐藏信息均匀嵌入到载体图像中,并在嵌入过程中,根据相邻像素期望值对扫描相关度有突变的区域进行平滑。实验结果表明,该算法明显降低了图像相关度突变的现象。