楼宇三维路径模型的自动生成算法

提出了一种楼宇三维路径的自动生成算法.该算法首先使用图像细化算法及特征点提取算法建立单层楼的通道路径,并将房间等楼层实体作为结点连接到通道路径上,从而建立好单层楼的路径图;然后利用楼梯结点和电梯结点将相邻的楼层路径图相互连接起来,生成完整的楼宇三维路径模型.该路径模型是由弧和结点结构组成的带权图结构,可以应用于智能导航、楼宇自动控制、紧急情况的人员疏散及楼宇安全等领域.     

一种改进工业自动导引车路径规划算法

为了解决当前工业自动导引车(automated guided vehicle,AGV)栅格地图下路径规划算法存在路径转弯较多、弯曲度较大、搜路时间较长且距离障碍物近等问题,基于A?算法提出了一种改进路径规划算法.首先,通过在全局地图中设置路径关键节点,生成关键点拓扑地图,并利用Floyd算法进行最短路径规划,输出路径节点集合;其次,利用A?算法对集合中相邻节点进行路径规划,并将生成的路径进行拼接;最后,通过引入贝塞尔曲线对拼接路径进行平滑处理,以获取全局路径.实验结果表明:本文算法规划的路径转弯更少、弯曲度更小、搜索时间更短且能完全避开障碍物行走,更符合工业AGV的应用环境.     

装配体中的联接关系及子装配生成方法的研究

利用图论研究了装配体中的联接关系和子装配的特性,提出了装配体中存在的2种子装配并作了定义.根据装配结构的邻接矩阵和干涉矩阵及子装配的定义,利用图论知识提出了子装配的生成方法,给出了算法流程,并通过装配结构实例验证了方法的正确性和可行性.该方法所用的邻接矩阵和干涉矩阵可通过产品的CAD模型自动获取,因此利用该方法可在CAD平台上自动生成装配体中的子装配,从而提高了子装配生成的准确性和效率.     

一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.     

一种交互式脸部网格模型调整算法

脸部网格模型的建立是基于模型人脸合成技术中的关键步骤.提出一个半交互式正面人脸模型的调整算法,首先利用区域增长法和模板匹配自动确定图像中人脸及各特征区域的大致位置,然后交互地提取人脸特征点的准确二维位置,最后自动确定脸部姿态和调整模型非特征点,即获得输入人脸模型.该算法简便实用,费时较少,具有实用价值.     

一种基于姿态关系特征的机器人舞蹈生成方法

如何使机器人伴随着音乐舞蹈是一个有趣又有挑战性的课题,为此提出了一种自动生成机器人舞蹈动作序列的方法.采用门控循环单元(GRU)网络分别学习音乐的全局特征与舞蹈姿态关系特征之间的相关性、音乐局部特征与舞蹈动作密度特征之间的相关性,再结合舞蹈动作图,采样并规划出与节拍同步的机器人舞蹈动作.该方法适用于目前商业娱乐机器人平台上提供的规模小、风格多样的机器人舞蹈数据集.将其在优必选Alpha1S机器人平台上进行实验后发现,机器人能够根据算法生成的动作序列演绎出稳定、流畅的舞蹈;调查问卷表明,人们很难区分舞蹈片段是由该算法生成的还是由人类设计的.     

面向印花图案检索的特征融合方法研究

伴随着纺织品CAD技术的发展,印花图案数量快速增长.快速准确地在企业图库中查找到相似印花图案,对于帮助纺织企业极大程度降低成本,提升生产效率,具有重要意义.本文针对印花图案检索问题,以ResNet为主干网络构建了一个基于特征融合的印花图案检索模型PGLN(Pattern Global and Local feature Network).在该模型中,将全局特征和局部特征进行融合,全局特征使用深度网络的池化特征图,高效地整合输入图像的显著特征;局部特征分支借由注意力机制,使用交互特征层来检测图像的显著性区域.为了验证PGLN模型的有效性,本文在自主构建的印花图案数据集(Pattern)上对PGLN模型的检索效果进行了测试.实验表明,与局部特征提取算法、全局特征提取算法以及融合特征算法相比,PGLN模型在Pattern数据集检索任务上均取得了最优的表现.     

基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法

 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin 算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin 算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

基于DCT特征点的感知图像Hash函数

本文提出一种基于离散余弦变换(DCT)特征点的感知图像Hash函数算法.具体地说,先对输入图像预处理,生成规范化图像.在此基础上,将规范化图像分块并进行二维DCT处理,利用DCT交流系数构造特征点.最后计算特征点的重心,用特征点与重心的欧氏距离生成Hash.实验结果表明本文算法对正常数字处理稳健并具有良好的唯一性.接收机操作特性曲线对比发现,本文算法性能优于3种现有的算法.     

基于全局和局部信息融合的显著性检测

为提高低对比度、复杂自然图像显著性检测的准确率和泛化性能,提出一种贝叶斯框架下的全局和局部信息融合的显著性检测模型.首先,构建深度卷积自编码网络,采用对称编解码结构,监督学习图像全局特征,得到全局显著图;然后,根据全局显著图产生前景和背景码本,利用局部约束线性编码算法进行编码,采用稀疏编码描述局部特征,产生局部显著图;最后,提出采用贝叶斯框架,将全局和局部信息融合,生成最终显著图.实验结果表明,所提模型在ECSSD,DUT-OMRON和PASCAL数据集上F-measure值分别为76.53%、59.45%和72.52%,MAE值分别为0.143 28、0.137 87和0.181 05,且能够有效对低对比度、复杂真实自然图像进行显著性检测.     

基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统

为高效智能地规划农用机器人在农田中的运行路径,保证精确的作业行距及作业方向,实现机器人按照指定路径自动行驶,设计了基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统.使用A*算法对农用机器人运行过程进行路径规划,并利用B样条算法平滑该路径,进而得到最优作业路径.Matlab仿真实验结果表明:A*算法和B样条算法结合起来应用于农用机器人的路径规划是可行的.     

好奇心驱动的深度强化学习机器人路径规划算法

针对采用深度强化学习算法实现机器人路径规划任务中,训练前期随机性高导致奖励难获取问题,提出内在好奇心驱动的深度确定性策略梯度算法对连续型动作输出的端到端机器人路径规划进行研究。将环境获取的感知信息作为输入状态,输出机器人动作(线速度、角速度)的连续型控制量,在Gazebo仿真平台进行训练并验证。实验结果表明,基于内在好奇心驱动的深度确定性策略梯度路径规划算法可以较好地实现端到端的机器人路径规划,并且有利于解决训练前期奖励难获取问题,与离散型动作输出的深度Q学习网络模型进行了对比分析,结果表明本文算法决策控制效果更优越。在真实环境中进行了验证,在静态障碍和动态障碍的场景下,所提出算法可成功到达目标点。     

基于改进灰狼优化算法的区域监测机器人路径规划

为了解决大任务量作业监测中机器人路径规划问题,提出了一种区域监测的机器人路径规划算法。模拟大任务量监测真实环境进行问题建模。针对传统灰狼优化算法求解模型时全局搜索能力差且易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的灰狼优化算法。引入Logistic混沌映射,以加强初始化种群的多样性;引入一种控制参数的自适应调整策略,以平衡灰狼优化算法的搜索能力和开发能力;引入静态加权平均权重策略,更新种群位置,加快收敛速度。将机器人载电量与路径长度短作为约束,引入K-means算法进行任务聚类,通过改进灰狼优化算法对模型进行离线求解以规划出路径,将大任务量监测作业自动转换成分时分步作业。实验结果表明:通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高。通过50任务点与100任务点作业场景对机器人路径规划模型进行算法仿真,验证了算法的真实有效性,且任务量越大模型优越性越好,路径缩短比例越高。     

基于椭圆建模和NLP算法的移动机器人路径规划研究

针对移动机器人在未知环境中探测和规避障碍物困难等问题,提出一种基于椭圆建模和自然语言处理(nataral language processing,NLP)算法的移动机器人路径规划方法。首先将激光采集的点信息进行分类和最小椭圆包围,建立障碍物的椭圆模型并估算出障碍物的速度。然后采用NLP算法,把移动机器人在未知环境中的路径规划问题,描述成了满足一组非线性约束和目标函数最小的非线性规划问题,从而实现复杂未知环境下机器人的路径规划。最后进行物理与仿真实验,验证了该方法的有效性。     

基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人设计

为了降低樱桃采摘过程中的破碎率,提高采摘效率,设计一种新的基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人。将TI公司的32位数字处理器芯片TMS320F2812作为核心处理器设计移动式樱桃采摘机器人,本文给出硬件总体方案,并且通过SAA7105完成对视频图像的编码操作。软件设计主要包括樱桃的定位、机器人手眼标定和机器人路线规划。依据目标上多个点的三维位置信息对樱桃球模型进行重建,通过最小二乘法求出樱桃质心位置,实现樱桃的定位。将樱桃在机器人坐标系中的定位简化成求解摄像机坐标系和机器人坐标之间的映射矩阵,通过映射矩阵实现机器人手眼标定。考虑到樱桃的采摘要求,通过分段路径规划对机器人的运动进行控制。实验结果表明,所设计机器人图像处理性能强、定位精度高,在保证采摘精度的同时,有很高的采摘效率。     

室内移动机器人路径规划研究

路径规划是自主移动机器人的研究重点。针对传统的A*算法搜索出的路径存在途径危险区域,未考虑机器人外形尺寸、路径不平滑等问题,提出了一种改进A*算法的路径规划方法。在新的栅格化环境地图中,通过改进的搜索策略进行路径搜索;并对路径点删减和优化,通过分段多项式曲线平滑路径。实验仿真结果表明,新方法生成的路径满足移动机器人的动力学和运动学特性,且更符合室内移动机器人的轨迹跟踪和运动控制,该方法简单有效。     

基于Harris-Hist的特征匹配及目标定位算法

针对目前机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性较差的问题, 提出一种基于Harris-Hist的快速特征匹配及目标定位算法. 首先, 采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后, 提出一种新的特征点描述子定义方法, 计算特征点圆形邻域内像素点灰度直方图刻画特征点, 通过计算两幅图像中各特征点描述子间的距离实 现特征匹配; 最后, 根据匹配结果, 估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高, 能满足机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性的要求.     

面向CAPP的装夹规程模型与算法研究

研究CAPP系统中工件加工的装夹顺序和装夹规划自动生成算法. 复杂工件的工序安装规划是CAPP系统优化工艺路线的基础,针对生成工艺路线对自动装夹规划的需求,从零件的公差信息模型着手,建立生成装夹规程的数学模型,给出了自动生成装夹规程的算法. 利用该数学模型和算法,可以自动确定工件的装夹顺序以及每次装夹中的加工面、定位面和夹紧面,从而生成装夹规程. 用该方法可使装夹分组对工件加工精度的影响最小,实现典型工艺路线的优化,并以实例证明了该方法的可行性.