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Lidar Odometry and Mapping Based on Two-stage Feature Extraction

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Lidar Odometry and Mapping Based on Two-stage Feature Extrac...

第三十九届中国控制会议

作者： shuaipeng zhang Liang Xiao Yiming Nie Bin Dai Chaofang Hu Tianjin University National Innovation Institute of Defense Technology

We propose a lidar odometry and mapping method based on two-stage feature extraction for real-time 6-DoF pose estimation of mobile robots. Firstly, we take a preprocessing operation to filter out point cloud noise and downsample it. Then,in lidar odometry step, we extracts edge and plane features in a stage-wise manner according to different constraints to obtain more robust features. During the mapping step, we add time constraint and distance constraint to key-frame-based loop-closure detection, which greatly reduce the pose estimation error caused by drift. We validated our method on datasets collected in both indoor and outdoor environments. We compared our method with the classic LOAM algorithm. The experimental results show that our method achieves better positioning accuracy and mapping precision.

关键词： Simultaneous Localization and Mapping Feature Extraction Loop-closure Detection

来源： cnki会议评论

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面向日志完备性的事件日志采样方法

计算机集成制造系统 2022年第10期28卷 3156-3165页

作者：苏轩刘聪张帅鹏曾庆田李彩虹山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

针对已有采样方法在处理大规模事件日志时仍存在效率低下且无法保证模型质量的问题,提出面向日志完备性的事件日志采样方法,包括完全遍历采样法、集合覆盖采样法、基于轨迹长度的采样方法和基于轨迹频次的采样方法,并在开源流程挖掘工... 详细信息

针对已有采样方法在处理大规模事件日志时仍存在效率低下且无法保证模型质量的问题,提出面向日志完备性的事件日志采样方法,包括完全遍历采样法、集合覆盖采样法、基于轨迹长度的采样方法和基于轨迹频次的采样方法,并在开源流程挖掘工具平台ProM中实现。采用9个公开事件日志数据集从时间性能分析和模型质量评估两方面实验表明,所提采样方法在保证模型挖掘质量的前提下能够大幅提高日志采样效率。

关键词：事件日志日志采样质量评估模型发现日志完备性

LogRank++:一种高效的业务过程事件日志采样方法

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计算机集成制造系统 2024年第2期30卷 623-634页

作者：刘聪张帅鹏李会玲何华曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

针对已有采样方法处理大规模事件日志时存在采样效率低的问题,提出一种高效的业务过程事件日志采样方法LogRank++。首先确定轨迹的重要性特征,然后对计算轨迹的重要性值进行排序,最后选择一组最重要的轨迹组成样本日志。综合采样质量和... 详细信息

针对已有采样方法处理大规模事件日志时存在采样效率低的问题,提出一种高效的业务过程事件日志采样方法LogRank++。首先确定轨迹的重要性特征,然后对计算轨迹的重要性值进行排序,最后选择一组最重要的轨迹组成样本日志。综合采样质量和采样效率两方面来评估此采样方法的高效性。所提采样方法已在开源过程挖掘工具平台ProM中实现。实验分析表明,相比已有采样方法,在保证样本日志质量的前提下,LogRank++能够大幅提高日志采样效率。

关键词：日志排序日志采样过程发现质量评估

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面向行为不变性的事件日志采样方法

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2809-2821页

作者：张帅鹏刘聪苏轩闻立杰宋容嘉曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084 杭州电子科技大学管理学院浙江杭州310018

信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志,模型发现旨在从事件日志的行为信息中发现流程模型为业务流程理解和改进提供事实依据。直接跟随活动关系(DF)作为事件日志中最基本的行为信息是模型发现算法的基础。根据是否考虑日志... 详细信息

信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志,模型发现旨在从事件日志的行为信息中发现流程模型为业务流程理解和改进提供事实依据。直接跟随活动关系(DF)作为事件日志中最基本的行为信息是模型发现算法的基础。根据是否考虑日志的DF频次特征,将已有模型发现算法分为考虑频次和不考虑频次两类。已有面向模型发现的日志采样方法注重于提高模型发现的效率,却损失了事件日志中DF频次信息,得到的样本日志在使用基于DF频次的模型发现算法时改变了原始日志的行为。因此,针对基于DF频次的模型发现算法,提出一种面向行为不变性的日志采样方法,具体而言,该方法包括通过按比率选取轨迹变体及频次、计算轨迹的DF权重和基于集合覆盖采样三个阶段,使得样本日志包含的行为信息与原始日志一致。通过公开事件日志数据集上的实验分析表明,与已有的日志采样方法比较本文方法得到的样本日志能更准确地保留原始日志中的DF频次信息,从而确保更高的模型挖掘质量。

关键词：事件日志日志采样模型发现行为不变性

基于NEMA编号和合流相位的跳相序感应控制策略

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2021年第5期45卷 863-867页

作者：张帅鹏柳祖鹏何雅琴姚昌宇武汉科技大学汽车与交通工程学院武汉430065

文中通过在交叉口进口道上布设检测器,由检测数据计算得到处于红灯状态下的机动车相位对应的绿灯需求度,通过对比相位绿灯需求度的大小,优化下一相位的选择,提出一种跳相序的相位选择方法.并运用VISSIM对武汉市团结大道—园林路交叉口... 详细信息

文中通过在交叉口进口道上布设检测器,由检测数据计算得到处于红灯状态下的机动车相位对应的绿灯需求度,通过对比相位绿灯需求度的大小,优化下一相位的选择,提出一种跳相序的相位选择方法.并运用VISSIM对武汉市团结大道—园林路交叉口分别采用NEMA双环相位结构控制策略和文中感应控制策略后的运行状况进行了仿真模拟对比分析.仿真结果表明:在流量均衡场景下,NEMA控制策略较优,但两者延误相差不大;在流量不均衡和特殊流量下,文中控制策略较优,特别是在流量不均衡和特殊流量场景下的高饱和度交叉口,控制策略都具有明显的优势.

关键词：交通工程交通控制 VISSIM仿真 NEMA编号合流相位绿灯需求度

J-Valve^(TM)系统经导管主动脉瓣置入术治疗主动脉瓣疾病的短期疗效观察

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中华解剖与临床杂志 2023年第8期28卷 519-526页

作者：李梓玮张帅朋张成鑫刘善东葛圣林安徽医科大学第一附属医院心脏大血管外科合肥230022

目的探讨使用J-Valve^(TM)系统行经导管主动脉瓣置入术(TAVI)治疗主动脉瓣疾病的短期疗效。方法回顾性队列研究。纳入2020年1月—2022年5月安徽医科大学第一附属医院主动脉瓣病变患者42例,其中男24例、女18例,年龄47~85(71.5±8.0)岁,... 详细信息

目的探讨使用J-Valve^(TM)系统行经导管主动脉瓣置入术(TAVI)治疗主动脉瓣疾病的短期疗效。方法回顾性队列研究。纳入2020年1月—2022年5月安徽医科大学第一附属医院主动脉瓣病变患者42例,其中男24例、女18例,年龄47~85(71.5±8.0)岁,体质量指数(22.2±3.4)kg/m^(2)。42例患者中,单纯主动脉瓣狭窄2例,主动脉瓣狭窄合并主动脉瓣关闭不全25例,单纯主动脉瓣关闭不全15例。42例患者均使用J-Valve^(TM)系统行TAVI治疗,按主动脉瓣是否有二叶畸形分为非二叶畸形组32例和二叶畸形组10例,按是否合并主动脉瓣狭窄分为合并狭窄组27例和单纯关闭不全组15例。观察指标:(1)对比不同分组患者的临床基线资料;(2)观察所有患者术中、术后及随访期间总体情况;(3)比较不同分组患者手术时间,心血管重症监护病房(CICU)机械通气时间、CICU留置时间,术后住院时间、住院总时间,术后并发症发生情况,以及术后1周超声心动图的左心房(LA)直径、左心室(LV)直径、射血分数(EF)、跨瓣压、瓣周漏等指标情况。结果(1)非二叶畸形组与二叶畸形组、合并狭窄组与单纯关闭不全组在年龄、性别、心功能分级,超声心动图检查LA直径、EF、二尖瓣中度以上反流例数,以及合并症等临床基线资料比较,差异均无统计学意义(P值均>0.05);非二叶畸形组与二叶畸形组的LV直径、跨瓣压无统计学意义(P值均>0.05),合并狭窄组与单纯关闭不全组的LV直径、跨瓣压有统计学意义(P值均0.05)。42例患者均痊愈出院,术后住院χ^(2)=6.76时间7.0(6.8,10.5)d,住院总时间23.5(16.0,32.0)d。42例患者中29例获随访,随访时间1~12个月,平均4.7个月。随访期间患者胸闷、心慌等症状较术前改善,活动耐力增加,无新发房室传导阻滞、心房颤动等相关并发症;脑血管意外患者出院后1个月复查头颅CT显示梗死面积减少。(3)非二叶畸形组与二叶畸形组、合并狭窄组与单纯关闭不全组比较,手术时间、CICU机械通气时间、CICU留置时间、术后住院时间、住院总时间,术后1周复查超声心动图LA直径、LV直径、EF、跨瓣压、瓣周漏等指标,以及术后并发症发生情况,差异均无统计学意义(P值均>0.05)。结论使用J-Valve^(TM)系统行TAVI是治疗主动脉瓣疾病的一种较好的选择,患者术后短期(12个月以内)疗效好,心功能明显改善。

关键词：主动脉瓣关闭不全主动脉瓣狭窄经导管主动脉瓣置入术人工瓣膜

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面向异质事件日志的轨迹聚类采样框架

计算机集成制造系统 2024年第9期30卷 3199-3207页

作者：张帅鹏刘聪苏轩郭娜高庆鑫李彩虹曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志,流程发现旨在从事件日志中发现流程模型,从而为改进提供事实依据。已有流程发现方法在处理大规模事件日志时仍存在性能瓶颈,事件日志采样技术为提高流程发现的效率提供了一种有效方... 详细信息

信息系统在执行过程中收集了大量的业务流程事件日志,流程发现旨在从事件日志中发现流程模型,从而为改进提供事实依据。已有流程发现方法在处理大规模事件日志时仍存在性能瓶颈,事件日志采样技术为提高流程发现的效率提供了一种有效方案。已有事件日志采样方法通常假定日志是同质的,即日志来源于或对应单一的业务流程。然而,考虑到业务流程的复杂性和动态变化,同一事件日志中的轨迹通常呈现出异质的特点,即日志来源于或对应多个行为差异的业务流程。在处理异质事件日志时,通过已有采样技术得到的样本日志存在精度低等问题,而事件日志轨迹聚类却能很好地处理这一问题。由此提出一种面向异质事件日志的轨迹聚类采样框架,首先将事件日志通过轨迹聚类方法分解为一组同质的子日志;其次,通过已有采样方法对子日志进行日志采样;然后,将子日志对应的样本日志进行合并作为最终的样本日志;最后,从流程模型挖掘的角度对样本日志的质量进行评估。通过6个公开数据集的实验分析表明,所提方法为异质事件日志的高质量采样提供了一种有效的解决方案。

关键词：异质性轨迹聚类日志采样流程发现质量评估

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业务过程概念漂移检测算法的质量评估框架

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2722-2734页

作者：李婷刘聪徐兴荣张帅鹏闻立杰林雷蕾曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 淄博师范高等专科学校学前教育学院山东淄博255130 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 清华大学软件学院北京100084

现有研究工作大多关注概念漂移的检测,缺少对已有漂移检测算法的质量评估。因此,为更好评估过程模型的动态变更对业务过程的影响,提出了一个用于评估业务过程中概念漂移检测算法质量的通用框架,并针对不同应用需求提出了4种评价指标。... 详细信息

现有研究工作大多关注概念漂移的检测,缺少对已有漂移检测算法的质量评估。因此,为更好评估过程模型的动态变更对业务过程的影响,提出了一个用于评估业务过程中概念漂移检测算法质量的通用框架,并针对不同应用需求提出了4种评价指标。通过公开数据集和4种主流的漂移检测算法对所提评估框架以及四种评价指标进行比较分析,表明该框架具备一定的针对性与有效性,能够满足当前业务过程的实际需求。

关键词：概念漂移漂移检测过程模型通用框架评价指标

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基于日志采样的流程下一事件预测方法

计算机集成制造系统 2024年第10期30卷 3621-3632页

作者：董乐乐刘聪张帅鹏倪维健任崇广曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590

下一事件预测任务是预测性流程监控的研究重点之一,针对现有基于深度学习的预测方法存在训练时间过长、参数量过大、对硬件要求过高等无法满足业务流程动态性的问题,提出一种基于日志采样的下一事件预测方法(SNEP)。通过计算事件重要性... 详细信息

下一事件预测任务是预测性流程监控的研究重点之一,针对现有基于深度学习的预测方法存在训练时间过长、参数量过大、对硬件要求过高等无法满足业务流程动态性的问题,提出一种基于日志采样的下一事件预测方法(SNEP)。通过计算事件重要性和直接跟随活动关系重要性来衡量轨迹重要性,抽取部分重要轨迹表示原事件日志;采用One-hot编码方式对轨迹前缀重新编码,并设计了适用下一事件预测任务的三层长短期记忆网络(LSTM)预测模型。在6个真实事件日志中进行实验,探究所提方法的有效性和不同采样率对模型预测结果的影响,结果表明预先采样的下一事件预测方法在各事件日志中的预测准确率和效率均有提升,验证了该方法的优越性。

关键词：业务流程下一事件预测事件日志采样深度学习长短期记忆网络