检索结果-南通市图书馆

基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京航空航天大学学报 2022年第1期48卷 53-66页

作者：罗景文秦世引云南师范大学信息学院昆明650500 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波(IOBPF)的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法(FA)的动态寻优机制引入箱粒子滤波(BPF),建立了箱粒... 详细信息

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波(IOBPF)的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法(FA)的动态寻优机制引入箱粒子滤波(BPF),建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波(EIKF)完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。

关键词：同步定位与地图构建移动机器人箱粒子滤波(BPF) 萤火虫算法(FA) 扩展区间卡尔曼滤波(EIKF)

动态场景中基于特征点几何约束的3D SLAM算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京航空航天大学学报 2022年

作者：刘铭坚罗景文秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院云南师范大学信息学院

针对动态场景中，动态物体会导致机器人在进行位姿估计时引入大量动态误差的问题，研究构建了一种利用特征点间几何约束来剔除动态特征点的移动机器人3D SLAM算法。首先，利用当前帧的ORB特征点与上一帧特征点生成的地图点进行投影匹配...

针对动态场景中，动态物体会导致机器人在进行位姿估计时引入大量动态误差的问题，研究构建了一种利用特征点间几何约束来剔除动态特征点的移动机器人3D SLAM算法。首先，利用当前帧的ORB特征点与上一帧特征点生成的地图点进行投影匹配，通过引入Delaunay三角剖分法构建能够表示两帧间匹配地图点间几何关系的三角网。然后，利用相邻两帧地图点的几何关系变化检测出动态特征点，考虑到静态特征点可能被误检测为动态特征点而导致特征点缺失的情况，在相邻两帧匹配时提取更多的特征点以实现静态特征点的补偿，进而剔除动态特征点，实现对移动机器人位姿的精确估计。在此基础上，通过引入滑动窗口提取关键帧并完成闭环检测，从而构建出精确的3D稠密地图。通过在多组公开数据集上进行仿真实验以及室内动态场景下的实验，结果表明，本文算法能够有效地剔除动态特征点，提高了移动机器人在动态场景中位姿估计的精度和地图的一致性。

关键词：

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

小卫星及其星座的智能自主控制系统

中国空间科学技术 2004年第5期24卷 15-21页

作者：秦世引燕飞北京航空航天大学北京100083

随着小卫星及其星座技术的发展 ,卫星系统的测控和运行管理模式将由地面遥测遥控方式向智能化自主方式发展。文中系统深入地分析了小卫星及其星座技术的特点和主流发展趋势 ,讨论了对小卫星及其星座实施智能自主控制的必要性、优越性等... 详细信息

随着小卫星及其星座技术的发展 ,卫星系统的测控和运行管理模式将由地面遥测遥控方式向智能化自主方式发展。文中系统深入地分析了小卫星及其星座技术的特点和主流发展趋势 ,讨论了对小卫星及其星座实施智能自主控制的必要性、优越性等方面的问题 ,给出了一种将多Agent系统技术与混杂控制系统理论方法相结合 ,以综合集成方式实现的具有高度自主性和灵活性的智能自主控制系统的设计方案 ;论述了可行的优化策略与技术实现途径。最后 ,按照文中提出的智能自主控制系统的组织结构模式和相应的控制策略 ,针对小卫星编队构形自主保持的智能控制问题。

关键词：小卫星自主控制星座编队遥控方式卫星系统计算仿真混杂控制智能多Agent系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

北京航空航天大学学报 2011年第10期37卷 1303-1307页

作者：刘琼秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,... 详细信息

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.

关键词：目标检测区域预测视觉注意模型化计算户外场景行人目标

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高精度位置跟踪自适应增益调度滑模控制算法

北京航空航天大学学报 2017年第1期43卷 7-17页

作者：杨艺秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083 河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454000

影响位置跟踪精度最重要的因素之一是系统不可避免地存在内外不确定性。由于具备很强的鲁棒性,滑模控制能有效消除系统不确定性的影响,然而也会带来抖振这一顽疾。因此,有效削弱滑模控制系统的抖振是提升系统跟踪精度的关键。为此,本文... 详细信息

影响位置跟踪精度最重要的因素之一是系统不可避免地存在内外不确定性。由于具备很强的鲁棒性,滑模控制能有效消除系统不确定性的影响,然而也会带来抖振这一顽疾。因此,有效削弱滑模控制系统的抖振是提升系统跟踪精度的关键。为此,本文提出一种误差主导的自适应增益调度算法,该算法利用等效原理准确判断系统滑动模态是否建立,并以此来调度切换函数增益值的增减;同时,为克服因利用低通滤波器获取切换函数等效输出而引起的时间延迟,在增益调度中采用误差主导的增益变化率,确保了增益调度的实时性。理论和仿真实验证明,在滑动模态建立前,该增益调度策略能加快滑模变量的收敛速度;而在滑动模态建立后,该增益调度策略能使增益值在有限时间内趋近于系统不确定的绝对值,降低了系统抖振幅值,从而获取更高的跟踪精度。直流力矩电机伺服系统位置跟踪对比实验结果表明,该增益调度方案有效,能使系统获得更高的跟踪精度。

关键词：系统不确定性滑模控制自适应增益调度跟踪误差高精度位置跟踪

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

北京航空航天大学学报 2019年第1期45卷 159-173页

作者：郭琳秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083

为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从... 详细信息

为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。

关键词：深度学习深度神经网络停机坪与跑道分割飞机目标检测大幅面遥感图像

基于SIFT的单目移动机器人宽基线立体匹配

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

仪器仪表学报 2008年第11期29卷 2247-2252页

作者：谢凡秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083

SIFT特征描述子是一种对图像旋转平移、缩放以及视角变化具有不变性的匹配特征描述方法,本文针对单目移动机器人环境探索中存在的大视差宽基线图像对的立体匹配问题,提出了一种基于SIFT特征描述子的单目移动机器人宽基线立体视觉匹配方... 详细信息

SIFT特征描述子是一种对图像旋转平移、缩放以及视角变化具有不变性的匹配特征描述方法,本文针对单目移动机器人环境探索中存在的大视差宽基线图像对的立体匹配问题,提出了一种基于SIFT特征描述子的单目移动机器人宽基线立体视觉匹配方法,通过提取SIFT不变特征点,构造SIFT特征向量,从而实现特征点对的初匹配,进一步利用RANSAC算法以及外极线约束进行匹配点的优化筛选,并通过三维重建实验验证了获得匹配点对的准确性。

关键词： SIFT 宽基线立体匹配单目移动机器人 RANSAC

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

卫星姿态控制系统在轨实时健康评估

北京航空航天大学学报 2014年第11期40卷 1581-1588页

作者：宋飞秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

面向航天器在轨智能自主管控的技术需求,提出一种基于多级模糊综合评价架构的卫星姿态控制系统的在轨实时健康评估方法.根据卫星姿态控制系统的性能特点,按实际功能将其划分为姿态测量、控制器和执行机构3个部分.在确定各部分单元部件... 详细信息

面向航天器在轨智能自主管控的技术需求,提出一种基于多级模糊综合评价架构的卫星姿态控制系统的在轨实时健康评估方法.根据卫星姿态控制系统的性能特点,按实际功能将其划分为姿态测量、控制器和执行机构3个部分.在确定各部分单元部件健康信息的基础上,基于模糊综合评价算法对各部分的健康度分别进行评估.基于评估所得到的姿态测量、控制器和执行机构3部分健康信息,根据各部分对系统健康的影响情况结合变权综合原理确定健康影响权重,采用模糊综合评价算法实现对姿态控制系统整体健康性能的综合评估.仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效实现卫星姿态控制系统的在轨实时健康评估.

关键词：卫星姿态控制系统在轨实时健康评估多级模糊综合评价变权综合原理

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于概念空间学习认知的机器人目标识别方法

北京航空航天大学学报 2012年第11期38卷 1502-1506,1511页

作者：刘炳尧秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

针对复杂环境中机器人多类目标识别通常所依托的原始特征空间中数据区分度低、难以直接表达高层次特征知识的挑战性问题,采用概念空间知识表达方法,通过多传感器数据融合与特征提取建立基本特征空间,并运用高斯混合模型表示目标的各种属... 详细信息

针对复杂环境中机器人多类目标识别通常所依托的原始特征空间中数据区分度低、难以直接表达高层次特征知识的挑战性问题,采用概念空间知识表达方法,通过多传感器数据融合与特征提取建立基本特征空间,并运用高斯混合模型表示目标的各种属性,形成具有高层知识特性的概念空间,在此基础上进行高层知识的概念学习,增强多类目标在概念空间中的可区分性.利用支持向量机作为机器人的分类器,实现针对室内环境的多类目标物体的准确识别.实验结果表明:该方法不但有效地获取和表达待识别目标的高层特征知识,而且能有效提高机器人的目标识别与环境感知能力,展现出优越的分类识别性能.

关键词：概念空间机器人多类目标识别多传感器信息融合