融合光流与多视角几何的动态视觉SLAM系统

视觉同步定位与地图构建(SLAM)在动态干扰的情况下,导致定位精度下降且无法准确构建静态地图,提出一种结合光流和多视角几何的动态视觉SLAM系统,该系统是在ORB-SLAM2的基础上进行改进的。在追踪线程中引入处理后的光流信息,结合多视图几何,得到动态区域掩码对视野内图像帧进行分割,实现动态区域检测并滤除动态区域中的特征点,在保证视觉SLAM系统实时性的同时提高追踪准确度,替换原本的地图构建线程。在新的地图构建线程中,引入光流信息及Mobile NetV2实例分割网络。利用实例分割网络分割结果结合光流动态区域掩码对获取到的有序点云逐层分割,解决地图构建中动态物体造成的“拖影”问题。同时对分割后的点云团融合语义信息,最终构建静态语义八叉树地图。在TUM Dynamic Objects数据集上的实验结果表明,相较于ORB-SLAM2,在高动态场景序列测试中,该算法的定位精度平均提升70.4%,最高可提升90%。     

基于高阶内模迭代学习的关节机器人控制研究

为了提升关节机器人在非严格重复条件下工作过程中的跟踪精度及响应速度,设计了三关节机器人模型,进行运动学及动力学分析来验证模型结构合理。针对关节机器人系统非重复性、非线性的特点,提出将高阶内模迭代学习控制算法应用于关节机器人系统控制中,设计合理的学习增益及更高的内模阶数,从理论上严格证明其收敛性。设计了仿真对比实验及加入扰动后的轨迹跟踪实验,结果表明,高阶内模迭代学习算法收敛速度更快并且具有良好的控制效果。     

基于RBF神经网络模糊PID控制的电液伺服系统

采用普通PID控制的复杂电液伺服控制系统(液压驱动的控制系统)存在控制柔顺性不佳的问题,达不到理想的控制效果,为了提高电液伺服系统的控制特性,提出了一种基于径向基神经网络(RBF)模糊PID的控制策略.首先,理论推导了伺服阀控液压缸的状态空间方程,建立了液压系统相关的数字模型;然后,在普通PID控制策略的基础上,提出了...