一种对光照变化鲁棒性的彩色目标检测方法

彩色目标检测过程中由于环境光照的变化以及分布不均匀会造成物体反射光的改变,使得检测效率降低.彩色目标检测中最常见的光照影响是光照强度的改变和检测区域强度分布不均匀.本文对颜色生成基本过程进行考察,发现在很多应用中可以用简单的的DELTA函数近似传感器的响应函数.在此基础上用一个有限维向量量化光照变化,对像素进行补偿,提高对光照变化的适应能力.并用实际应用结果说明其合理性.     

自主机器人视觉与行为模型及避障研究

主动的障碍物探测与避障行为控制一直是自主机器人的重点研究课题.在以往的研究中,机器人的视觉系统与电动机驱动系统往往是各自独立的构成控制体系,人们很少关注它们之间的关系,这样就从本质上割裂了两者之间的紧密耦合关系,减少了获取更多信息的途径.本文主要研究如何建立机器人视觉与电动机驱动系统关系的视觉与行为模型,通过这种紧密的耦合关系为机器人运动提供更丰富的信息来源.此外,在该模型的基础上引入了强化学习,引导机器人进行动态避障.实验表明该方法是可靠的,能够满足实时性要求.     

未知环境下多机器人协作追捕算法

 研究了在未知环境下一种多机器人协作追捕多个移动目标方法,将追捕过程分为环境地图创建、构建追捕团队,及团队成员协作快速捕获目标三部分.设计抽象传感器模型用于追捕者探索障碍物.综合考虑与捕获目标相关的各种因素建立属性关系样本数据集,提出了利用关联规则数据挖掘技术构建追捕团队的方法.通过对追捕目标位置预测,将追捕问题类比为多机器人协作路径规划问题,在环境地图基础上求解追捕团队到达目标位置的最优路径.仿真结果表明,多机器人能够高效地协作捕获移动目标,证明了所提方法在复杂动态环境下实现的可行性及有效性.     

一种基于特征点三维信息的自然路标提取与快速匹配方法

自然路标提取与匹配是vSLAM的基础。文中提出了一种基于特征点三维信息的自然路标提取、局部特征描述与快速匹配方法。采用双目视觉获取环境图像,提取左右目图像的特征点,并进行匹配。建立左摄像机坐标系下的每个匹配点的三维信息,提出视场约束规则对特征点进行过滤。在此基础上基于改进的MeanShift聚类算法进行自然路标提取。提出一种路标描述符,可以快速进行两个聚类的匹配。该方法可以有效提取非结构化环境中的自然路标,对机器人位姿估计精度要求较低。     

基于特征地图的移动机器人全局定位与自主泊位方法

 提出一种新的移动机器人全局定位与自主泊位方法.该方法分为两阶段：离线阶段,采用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法并提出一种基于DD BBF(Double Direction Best Bin First)的特征匹配方法实现视觉特征三维重建;将进化策略应用于Rao Blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重采样,实现了移动机器人同时定位和特征地图创建.在线阶段,采用基于HMM(Hidden Markov Model)的方法实现全局泊位位置识别;采用RANSAC算法实现全局度量定位;提出极点伺服控制方法,实现机器人精确自主泊位.在室内环境下的实验结果证实了该方法的优良性能.     

一个基于规则的空间站GaAs生产线故障诊断维修专家系统的设计

本文提出了一个基于规则的空间站GaAs生产线诊断维修专家系统的功能及组成方案，并讨论了系统知识库及诊断维修任务处理流程的设计思想。     

基于视觉与行为模型的机器人目标跟踪

由于存在通信延时等问题，月球机器人必须具备一定智能来进行行为控制。Brooks提出机器人的包容结构理论重点在于强调机器人不同控制层间的联系，以及机器人不同行为功能的分配。本文提出一种视觉与行为模型，主要描述在同一控制层内视觉传感器与行为控制之间的关系，它将机器人的视觉行为与运动行为紧密联系起来，在运动的同时计算地面光流场变化来学习当前机器人动作状态，利用颜色信息的多窗口目标跟踪获取目标属性，最后采用强化学习方法，规划加器人动作．提高了运动控制的稳定度和精确席。     

一种基于特征点三维信息的自然路标提取与快速匹配方法

自然路标提取与匹配是vSLAM的基础。文中提出了一种基于特征点三维信息的自然路标提取、局部特征描述与快速匹配方法。采用双目视觉获取环境图像,提取左右目图像的特征点,并进行匹配。建立左摄像机坐标系下的每个匹配点的三维信息,提出视场约束规则对特征点进行过滤。在此基础上基于改进的MeanShift聚类算法进行自然路标提取。提出一种路标描述符,可以快速进行两个聚类的匹配。该方法可以有效提取非结构化环境中的自然路标,对机器人位姿估计精度要求较低。     

双臂六自由度空间机器人广义雅可比矩阵的推导

本文建立了双臂六自由度空间机器人的运动学模型,基于此模型,推导出描述机械手末端运动速度与各关节运动速度关系的广义雅可比矩阵(GJM).较现有的其他推导GJM方法相比,导出的GJM求解公式显式、易求,可直接对GJM表达式中各参数赋值,求出GJM.本文的建模方法适合采用分解运动速度(RMRC)控制方法.计算机仿真中,给出了基于RMRC控制方法,利用本文导出的GJM求解公式实现了对机械臂的运动控制.     

蜜蜂进化型遗传算法

本文提出了一种蜜蜂进化型遗传算法.在该算法中,种群的最优个体作为蜂王与被选的每个个体(雄蜂)以概率进行交叉操作,增强了对种群最优个体所包含信息的开采能力.为了避免算法过早收敛,在代进化过程中引入了一个随机种群,提高了算法的勘探能力.通过将该算法建模为齐次有限Markov链,证明了它的全局收敛性.实验结果表明,蜜蜂进化型遗传算法是一种提高遗传算法性能的有效改进算法.