北京市自然科学基金(KZ201110005004)
- 作品数：13 被引量：80H指数：6
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- 相关机构：北京工业大学河北工业职业技术学院河北科技大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于结构纹理分解和多重网格的光流估计算法被引量：3
- 2014年
- 分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重网格方法的分层处理策略.将光流计算的迭代过程分散在一系列粗细不同的网格上,在细网格上消除高频误差,在粗网格上消除低频误差,以达到加速收敛、提高光流计算速度的目的.实验结果表明,STD过程抑制了光照变化导致的负面影响,提高了光流估计精度.多重网格算法在保持优化精度的前提下,显著提高了光流计算的实时性.
- 李秀智谭君贾松敏赵冠荣尹晓琳
- 关键词：光流变分法多重网格法偏微分方程
- 基于多源融合式SLAM的机器人三维环境建模被引量：6
- 2015年
- 为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建(SLAM)方法.在建立传感器不确定性概率模型的基础上,通过贝叶斯滤波实现传感器数据的去噪,将激光与视觉传感器获取的环境信息在一定的规则下融合,在SLAM框架下实现具有纹理映射的三维环境地图创建.实验结果表明所用方法的有效性.多源融合式自主SLAM提供了更为丰富、完备、准确的环境模型.
- 李秀智贾松敏
- 关键词：同时定位与地图创建传感器融合贝叶斯滤波
- 基于RBF神经网络的全向智能轮椅自适应控制被引量：5
- 2014年
- 在外界扰动为有界不可测条件下,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络在线逼近全向智能轮椅的非线性逆运动学模型,提出对轮椅轨迹跟踪的直接自适应控制方法.首先,在分析全向智能轮椅平台动力学模型的基础上,设计了基于径向基函数神经网络的全向智能轮椅自适应控制器;并进一步利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了在外界扰动及神经网络权值误差逼近有界的条件下,该控制器在全向智能轮椅轨迹控制中跟踪误差的一致稳定且有界;最后,通过全向智能轮椅轨迹跟踪仿真实验,验证了所提出控制方法的有效性和稳定性.
- 樊劲辉贾松敏李秀智
- 关键词：智能轮椅自适应控制径向基函数RADIALBASIS
- 基于局部时空特征的服务机器人行为感知方法研究
- 家庭服务机器人对其服务对象行为的理解和感知是机器人人机交互技术亟需解决的核心问题，也是其自主化及智能化水平的重要体现。伴随三维时空建模研究的深入，基于局部时空特征的人体行为识别技术受到了越来越多研究者的关注。人眼感知是一...
- 张国梁
- 关键词：服务机器人DS证据理论
- 采用改进Mean Shift算法的移动机器人行人跟踪被引量：11
- 2013年
- 为了提高移动机器人目标跟踪系统在复杂环境中的跟踪性能,提出在双层定位机制下采用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现目标跟踪。利用射频识别器件(RFID)检测携带标签的目标,实现外层粗定位并确定感兴趣区域(ROI);在内层则根据对视差图的ROI的处理结果确定初始搜索窗口,然后应用基于自适应核函数的Mean Shift算法在从立体相机获得的左图中应用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现对目标的精确定位。自适应核函数由目标的区域特征与Epanechnikov函数相融合构成,克服了目标边缘处背景像素对目标颜色概率分布的影响。与传统的Mean Shift算法相比,所提方法在同色背景干扰下仍能准确跟踪目标。另外,RFID限定了图像搜索范围,节省了运算开支,图像处理的平均时间为62.11 ms/frame,满足实时跟踪的要求。实验结果表明,该方法可实现移动机器人在同色背景干扰、遮挡、目标快速移动等情况下的目标跟踪。
- 王丽佳贾松敏王爽李秀智
- 关键词：移动机器人行人跟踪SHIFT算法
- RTM框架下基于分层拓扑结构的多机器人系统地图拼接被引量：6
- 2013年
- 针对大规模的未知环境,在机器人中间件技术(RTM)框架下,提出了一种基于视觉特征的拓扑地图节点匹配方法,并结合局部扫描匹配策略,实现多机器人系统地图拼接.该方法首先建立主-辅结构的多机器人模型,利用改进的SP^2ATM算法建立未知环境的拓扑结构并增量式地创建地图.在此基础上,提出了融合尺度不变(SIFT)特征的分层拓扑地图结构,并结合迭代最近点算法来实现多机器人系统地图拼接.本文以RTM作为通讯平台,使系统具有较高的实时性、灵活性和鲁棒性.USARSim仿真平台与真实环境下的实验结果验证了所提方法的可行性与有效性.
- 贾松敏李雨晨王可李秀智郭兵
- 关键词：多机器人系统尺度不变特征迭代最近点算法
- 基于改进在线多示例学习算法的机器人目标跟踪被引量：12
- 2014年
- 提出基于改进的在线多示例学习算法(Improved multiple instance learning,IMIL)的移动机器人目标跟踪方法.该方法利用射频识别系统(Radio frequency identification,RFID)粗定位IMIL算法的搜索区域,然后应用IMIL算法实现目标跟踪.该方法保证了机器人跟踪系统的连续性,解决了目标突然转弯时的跟踪问题.IMIL算法采用从低维空间提取的压缩特征描述包中示例,以降低算法耗时.通过最大化弱分类器与极大似然概率的内积,选择判别能力强的弱分类器,避免了弱分类器选择过程中多次计算包概率和示例概率,进一步提高算法的实时处理能力.计算包概率时该算法平等对待各示例,保证概率高的示例对包概率的贡献度,克服跟踪漂移问题.跟踪过程中,结合当前跟踪结果与目标模板间的相似性分数在线实时调整分类器,提高了算法的自适应能力.最后将本文方法在视频和移动机器人上进行实验.实验结果表明,该方法在目标运动突变及外观改变时具有较强的鲁棒性和准确性,并满足系统的实时性要求.
- 王丽佳贾松敏李秀智王爽
- 关键词：目标跟踪射频识别系统
- 视觉光流矢量场估计算法综述被引量：10
- 2013年
- 主要介绍了光流的理论框架及应用背景,描述了主流的光流算法及逐步演变的数学求解模型.重点从保边平滑、抗光照变化影响、大位移光流、异质点滤除、实时性计算等5个不同的角度全面分析了光流模型优化求解中的技术性重点及难点问题,详细介绍了已有的解决策略并对今后的研究方向进行了展望,指出大位移光流、抗光照变化影响、实时性计算等方向将成为将来的研究热点.
- 李秀智贾松敏尹晓琳赵冠荣谭君
- 关键词：光流场变分模型
- 模糊神经网络在智能轮椅避障中的应用被引量：5
- 2013年
- 针对传统的基于模糊逻辑的智能轮椅避障方法参数选取依赖设计者经验的问题,提出了一种能够自主学习的模糊神经网络智能轮椅避障控制算法.该算法结合模糊逻辑和神经网络各自的优点,并采用状态控制变量记录全向轮椅的运动状态,解决使用者期望目标方向和轮椅避障方向的选择问题,优化了避障路径,更好地满足用户对智能轮椅的舒适性需求.仿真和实物实验证明:该算法提高了避障的智能性和使用者的乘用舒适性,适用于智能轮椅的避障控制.
- 贾松敏高立文樊劲辉严骏
- 关键词：智能轮椅避障模糊神经网络
- 多特征提取的双目机器人目标跟踪被引量：5
- 2013年
- 为了解决复杂环境下双目机器人的目标跟踪问题,提出多特征提取的方法.在机器人静止-目标运动模式下根据改进的步态光流图和视角识别目标并构造颜色直方图模板;在机器人运动-目标运动模式下利用扩展卡尔曼滤波器、基于自适应核函数的CamShift算法、基于Hu矩的头肩模型匹配算法提取目标的运动特征、颜色特征和头肩特征以实现目标跟踪.实验分析表明,所提出方法能够避免启动时手动框选目标,可以实现遮挡和背景与目标相似度高等复杂环境下的目标跟踪.
- 王丽佳贾松敏李秀智王爽
- 关键词：多特征提取扩展卡尔曼滤波器CAMSHIFT算法
