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1.

煤矿井下是典型的低照度场景,为了解决一般摄像头在此环境下因特征提取不足导致跟踪失败的问题,提出了一种融合图像增强算法与多通道背景感知相关滤波器的低照度单目标跟踪器。采用增广拉格朗日方法来求解图像增强与目标跟踪的优化问题;提出采用目标区域光照均值判定方法来解决局部环境光源对目标亮度判别干扰的问题;设定亮度判据,实现单帧图像亮度判别与增强,保证了跟踪器在光照变化时提取目标特征的完好性。仿真实验验证了在暗光条件下,该跟踪器的跟踪准确度与重合度远高于一般的主流跟踪器。现场试验结果表明,该跟踪器实时帧率可达40 Hz,平均跟踪重叠精度为81.6%,有效地解决了机器人采用普通摄像头在煤矿低照度环境下的目标跟踪问题。

  相似文献   
2.
本文在凯恩动力学方程的基础上,提出了一种新的机器人动力学递推算法。这种方法直观简练,可以不经拆链就能较方便地解决带有局部闭链结构的操作手动力学问题,尤其适用于计算机编程计算。本文用这种算法对2自由度4杆机构进行了计算,列出了它的动力学公式。  相似文献   
3.
本文应用拉格朗日方程和保罗近似方法[1]来建立我院钢铁机器人—1操作手的动力方程。为了突出动力方程的物理意义,而根据操作手机构的动能和势能,来找出各关节力矩与各关节角加速度之间的简单关系式;为了实际应用,利用保罗近似方法来简化求导计算过程。  相似文献   
4.
该文充分考虑了运动障碍物的随机性及其运动的非线型性,研究了随机运动障碍物的位置分布规律,并结合随机运动障碍物具有惯性的特点,提出了对机器人运动路线进行动态规划的逐步判别方法。计算机仿真表明,该算法是一种正确、高效、实用的算法,对机器人绕过随机运动障碍物具有参考价值。  相似文献   
5.
复杂环境下基于势场原理的路径规划方法   总被引:21,自引:4,他引:17  
高云峰  黄海 《机器人》2004,26(2):114-118
针对势场原理所固有的几个缺陷:在相近障碍物间不能发现路径;在狭窄通道中摆动;在障碍物前振荡;存在陷阱区域;当目标附近有障碍物时无法达到目标点,提出了改进办法.改进后的势场法适用于未知复杂环境下移动机器人的路径规划,并具备一定的学习能力.仿真实验验证了该方法的有效性.  相似文献   
6.
用拉格朗日动力学第二类方程建立机器人动力学算法,是一种常用的,行之有效的方法,但是,计算起来很繁。Pual引入平移和旋转微分向量进行化简,最后得到了近似解。
本文在用拉氏方程得到机器人动力学算法的基础上,引进线性空间的内积概念得,到内积法,并用它来计算我院机器人ROBOT—1的动力学方程,可使计算大为简化。  相似文献   
7.
轮式足球机器人动态性能研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
轮式足球机器人在比赛过程中要频繁启、停和加、减速,经常以较高速度完成直行或曲线运动,每秒钟至少要调整30次位姿,因此应该具有良好的动态性能。从分析足球机器人受力出发,建立了足球机器人动态性能分析模型,分析了影响足球机器人动态特性的各种因素,得出了一系列有价值的结论,为设计高性能足球机器人提供了理论依据,对足球机器人的合理使用也具有指导价值。  相似文献   
8.
将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法.  相似文献   
9.
提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量.  相似文献   
10.
随着全球机器人市场规模的不断扩大,机器人技术正在从机器人3.0时代迈向机器人4.0时代.这除了要求机器人具备感知能力,实现智能协作外,还要求其具有理解和决策的能力,最终实现自主的服务.尽管人工智能研究已经借深度学习技术取得突破性进展,但要实现机器人如人类一样做出决策,依然是非常具有挑战的目标,还有许多难点亟待解决.对有望解决这些问题的3项关键技术——持续学习、时空智能和边缘计算进行了初步探讨:通过持续学习,机器人能够将旧任务的知识快速迁移到新的任务中,并解决灾难性遗忘问题;通过时空智能让机器人对周围的环境建立起从高层到底层的表示,并像人一样从不同的粒度上分享和解决问题;最后充分利用边缘计算提供更高性价比的服务,把各种智能和知识很好地组合起来,实现规模化部署.  相似文献   
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