国家高技术研究发展计划(2007AA04Z227)
- 作品数：14 被引量：138H指数：7
- 相关作者：陈宗海罗杨宇李成荣王智灵陈晓鹏更多>>
- 相关机构：中国科学院自动化研究所中国科学技术大学北京理工大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金模式识别国家重点实验室开放课题基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 移动机器人避开运动障碍物的策略
- 移动机器人在环境中运动时必须避开运动障碍物。存在三种阻断关系,分别为机器人向目标运动的直线路径段未被障碍阻断、机器人向目标运动的直线路径段被运动障碍阻断、机器人直线路径被运动障碍区域阻断。区别机器人向目标运动的直线路径段...
- 关胜晓许心德曹洋张彦
- 关键词：路径规划
- 一种鲁棒的自适应带宽跟踪方法被引量：1
- 2013年
- 在自适应带宽均值移动算法的基础上,引入粒子滤波,提出一种新的目标跟踪方法.该方法通过更新带宽矩阵以适应目标尺度的变化;采用加权和方法融合定位检测结果,使跟踪不易陷入局部最优状态;对粒子进行收敛采样,维持粒子多样性,减小累积误差;提出一种目标扩展搜索策略,用于目标丢失后重新搜索跟踪目标.实验结果表明,所提出的跟踪方法在复杂场景中表现出了较好的鲁棒性,且跟踪轨迹平滑.
- 尹春霞徐德罗杨宇李成荣
- 关键词：加权和搜索策略
- 基于强跟踪UKF的自适应SLAM算法被引量：36
- 2010年
- 针对无迹卡尔曼滤波(UKF)缺乏在线自适应调整能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出了一种将强跟踪滤波器(STF)与UKF相结合的SLAM算法.该算法对于UKF中每个采样点采用STF进行更新,获得优化滤波增益,抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了当前几种SLAM算法在不同噪声环境下的性能,实验表明,基于强跟踪UKF的自适应SLAM算法具有更好的鲁棒性和自适应性.
- 张文玲朱明清陈宗海
- 关键词：同时定位与地图创建强跟踪滤波器自适应滤波
- 智能模拟研究中知识表达方法综述与分析
- 对人类认知过程的有效模拟是实现机器智能的重要环节。对未知环境的知识表达是实现智能机器学习、推理、决策和控制过程的基础。由于智能机器从未知环境中获得的信息具有不确定性和不完备性,确定性的知识表达方法不能满足有效的知识描述的...
- 李书杰陈宗海
- 关键词：未知环境知识表达智能模拟机器人导航
- 文献传递
- 基于灰色定性理论的移动机器人地图创建被引量：1
- 2009年
- 针对移动机器人自主导航地图创建中超声波信息存在不确定性的问题,提出一种新的基于灰色定性理论的超声波信息解释和融合的方法,并用于处理超声波传感器信息和移动机器人创建环境地图.首先,引入概率灰数对超声波信息的不确定性进行描述,以获得栅格单元和传感器的概率灰数模型;然后,设计超声波传感器新旧信息的融合方法,从而得到环境地图的整体表示;最后通过地图创建仿真实验结果表明了这种方法具有良好的鲁棒性和准确度.
- 段家庆陈宗海罗杨宇李成荣
- 关键词：移动机器人栅格地图不确定信息
- 基于分布匹配的主动轮廓模型及其图像分割算法被引量：6
- 2008年
- 针对运动目标跟踪的快速性和鲁棒性要求,提出了基于分布匹配的主动轮廓模型,该模型将模板和候选区域的分布匹配标准——相对熵(即Kullback-Leibler距离)作为主动轮廓的外部能量,使用目标和背景全图像的匹配,克服了跟踪过程中噪声的影响。同时根据匹配力构建帧内和帧间的运动向量,加快了序列图像分割速度。相比于现有的基于边缘、块匹配、区域匹配的主动轮廓模型,该模型具有更好的噪声鲁棒性及在跟踪过程中容忍目标旋转和较大位移的能力。实验验证了该模型的有效性。
- 陈宗海方伟陈会勇王智灵
- 关键词：计算机应用主动轮廓模型序列图像分割运动目标跟踪
- 基于蛙眼视觉特性的运动目标模糊化区域理解跟踪方法被引量：8
- 2009年
- 动态场景下的运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的前沿方向,对场景的背景突变和目目标的外观突变的鲁棒性是当前研究的难点所在,针对这种情形,本文提出一种基于蛙眼视觉特性的鲁棒跟踪方法,该方法利用蛙眼视觉认知的生理特性和外部特性,设计了一种与之相应的模糊化区域理解的运动目标跟踪方法,针对实验室环境下的动态序列的实验结果验证了方法的有效性;并进一步将该方法与传统的Canny算子理解结果及经典的Mean shift算法理解结果进行对比,显示了方法的优越性。
- 王智灵陈宗海徐萧萧吴亮
- 关键词：生物智能运动目标跟踪SHIFT
- 一种新的基于椭圆模型的鲁棒估计方法被引量：1
- 2010年
- 提出一种在数字图像中估计椭圆模型参数的鲁棒方法。该方法采用自下而上的思路,结合RANSAC(Random sample consensus)算法,先将图像中的样本分割成具有类内结构相似性的子类群,再依据类间拟合相似性将子类合并,最后在完成聚合的类中估计出模型参数。该方法的优势在于无约束性,不需要先验条件,可以在模型的数量、尺度等信息未知的情况下进行参数估计,并有效抑制离群数据影响。实验结果表明,该方法估计精度较高,鲁棒性能良好。
- 吴亮王智灵陈宗海罗杨宇李成荣
- 关键词：鲁棒估计RANSAC算法
- 基于AR模型的障碍物运动预测研究
- 本文讨论的运动障碍对象不仅能满足很多限制约束的运动方式,而且使更多运动方式的障碍被列入讨论中来,具有一般性。通过采用AR模型(平稳自回归模型-Autoregressive model),对AR模型的参数估计进行运动障碍下...
- 关胜晓张彦许心德曹洋
- 关键词：参数估计
- 基于支持向量机的移动机器人环境识别被引量：4
- 2010年
- 针对未知环境下移动机器人的环境理解与识别问题,提出了一种支持向量机(SVM)的环境识别算法。在对移动机器人室内外特征环境分析和建模的基础上,通过机器人配置的多超声波传感器获取环境的距离信息,直接作为环境的特征,按照从左到右的顺序组成表征环境轮廓的六维特征向量,送入支持向量机训练并用于特征环境的识别。克服了多超声波传感器测量数据的不确定性对分类结果准确度的影响,实现了移动机器人对室内外特征环境的正确识别。仿真和实验验证了方法的可行性,与传统的分类算法相比,算法对环境具有更高的识别正确率,在训练样本较少的情况下,能够在不同的位置和角度准确测量识别多类特征环境,具有一定的实用价值。
- 丁刚王海波王智灵陈宗海
- 关键词：支持向量机移动机器人环境识别
