基于主观贝叶斯多传感器数据融合的AGV精确定位研究

针对室内自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）定位偏差大、精度不足的问题，提出了一种基于主观贝叶斯网络的传感器数据融合定位方法.该方法首先结合卡尔曼滤波模型，对不同传感器的数据进行滤波处理，并通过主观贝叶斯网络模型计算信息增益大小，从而自主地选择传感器数据；再将选择的传感器数据进行融合；最后根据融合后的传感器信息进行AGV位置状态更新，获得更精确的AGV位姿信息.仿真实验结果表明，在室内实验环境中，主观贝叶斯网络融合算法能够实现多传感器的数据互补.与RUKF算法相比，该方法的均方根误差缩小到了0.17 m，定位精度提高了43.6%，定位时间缩短了0.071 s，效率提高了4.5%，数据稳定性提高了47.8%，其定位偏差明显小于单传感器的定位偏差，证明了该方法的有效性.     

一种基于改进卡尔曼滤波的姿态解算算法

针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,本文提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合是基于加速度计、陀螺仪传感器频率特性和姿态角的微分方程建立的系统模型,将互补滤波的姿态角数据作为该系统模型的观测值,利用EKF算法对加速度计、陀螺仪、磁力计进行数据融合。高阶的互补滤波和EKF的融合算法能够有效的解决陀螺方向的估计偏差,为了证明该算法的可行性,用搭载IMU(InertialSmeasurementSunit)模块的四旋翼飞行器进行了动态和静态的实验,分析对比了最新导航算法、经典卡滤波算法和该融合算法滤波的效果。实验结果表明：本文提出的高阶无源线性互补滤波和EKF相结合的融合算法,无论在静态还是动态的实时性情况下,都能很明显的去除噪声和抑制姿态角的漂移,且提高了姿态角的精度。     

基于复合卡尔曼的低成本手机陀螺仪降噪研究

在利用智能手机中的低成本MEMS传感器进行定位时,由于陀螺仪和加速度计输出的原始数据存在较大误差,难以获得较为准确的姿态角信息。其中利用陀螺仪数据进行积分运算后造成的漂移误差尤为严重。针对这个问题,将陀螺仪和加速度计的数据进行信息融合,使用复合卡尔曼滤波法来降低陀螺仪积分漂移误差。静态和摇摆实验表明基于复合卡尔曼滤波的降噪方法可有效提高姿态角测量精度。     

基于人行为地图的室内PIR定位方法

针对老人家庭看护中的室内定位问题,提出了一种基于人行为地图的室内热红外释电传感器(pyroelectric infrared sensor, PIR)定位方法.首先采集PIR传感器检测身体运动信号来确定人在室内的初步位置信息;利用惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)检测3D加速度信号识别人在室内的基本日常行为——躺、坐、站、走;利用IMU的3D加速度信号估计人的室内移动速度和方向;通过行为习惯观察,建立相应的躺、坐、站、走的行为地图;通过粒子滤波方法融合上述传感器信息,实现定位.实验结果表明,提出的方法在定位时,既保护人的隐私,也提高基于PIR传感器定位的精度及稳定性.     

多传感器融合的手机室内三维定位试验

以智能手机为用户端平台,利用行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)改进算法和气压测高原理设计了三维多传感器融合定位的扩展卡尔曼滤波器,基于Android操作系统开发了手机传感器融合的室内三维定位程序。最后,利用中国矿业大学室内外无缝定位试验场进行了定位算法性能评估。结果表明,三维融合定位方法能有效抑制漂移误差,定位精度和可靠性能够满足室内应用环境的要求,且定位精度优于WiFi方法和常规PDR方法。     

融合地图信息与WiFi地标的室内粒子滤波定位算法

目前行人航迹推算(pedestrian dead reckoning,PDR)和WiFi指纹定位成为室内定位的主流技术,WiFi指纹定位由于无线信号的波动性导致定位结果不稳定,PDR算法随着应用时间的延长传感器累计误差增大,同样会导致定位精度降低。本研究提出一种基于地图信息的粒子滤波(particle filter,PF)与WiFi地标相结合的混合定位算法(WL+PF)。该算法通过地图信息约束粒子的位置,同时利用WiFi信号峰值检测相应地标信息,对观测信息修正的同时,更新粒子权重,从而实现最终的定位。实验结果表明,优化后的算法定位精度优于其他常规滤波融合定位算法。     

基于回朔式EKF的多传感器融合在移动机器人自定位中的应用

提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器 (EKF)的多传感器融合系统 ,用于融合多个超声波传感器及光电编码器的测量值 ,并以该融合值来复位光电编码器 ,克服其累积误差的影响 .由于扩展卡尔曼滤波器是一项耗时的计算任务 ,为了满足实时性的要求 ,采用一种基于回朔式的算法 .仿真实验表明了该算法的有效性     

融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法

为提高惯性导航室内定位算法的精度与连续性,提出一种融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法,算法以MT2503芯片作为定位终端,并将加速度计传感器、陀螺仪,磁力计等传感器与其进行融合,通过加速度计传感器解算步长、步幅、步频,通过陀螺仪与磁力计来识别定位终端微动偏移量,最后在初始位置上累加定位终端位移得出定位终端实时位置。实验证实通过零速修正和卡尔曼滤波对误差进行校正,有效的解决了MEMS(micro-electro mechanical system)定位算法中存在的导航解算误差累积问题,提升了MEMS惯性导航室内定位算法的精度。     

一种关于地标辅助行人航位推算技术的改进室内定位方法

近年来,基于智能手机的行人航位推算技术(pedestrian dead reckoning , PDR)、Wi-Fi以及多种融合室内定位技术得到了较快发展,与此同时,其存在对定位环境要求较高,定位结果偏差较大等缺点。为解决这一问题,我们在传统PDR基础上提出了一种结合地标库匹配的改进室内定位方法——地标辅助PDR定位算法(Landmark-aided PDR algorithm, LaPDR)。首先,将在传感器实时数据上识别出的特定地理位置(如墙,门,拐角,Wi-Fi接入点等)当做地标。然后,针对实验环境建立相应的地标库,目的是纠正传统PDR定位算法由于传感器安装精度较低及定位时间过长而产生的漂移。实验结果表明与传统PDR相比,地标辅助PDR定位精度明显提高,系统定位误差基本控制在1.5 m以内。     

IMU/计程仪/重力组合导航系统信息融合方法

针对现代战争环境对导航系统高自主性、高隐蔽性的要求,提出了IMU/计程仪/重力无源组合导航方式.深入研究了IMU/计程仪/重力组合导航系统的信息融合方法,设计了该系统的工作模式.采用扩展卡尔曼滤波进行各传感器信息的融合.根据导航系统对实时性的要求,建立了系统的低阶误差状态方程;将厄特弗斯效应的影响考虑到滤波器设计中,建立了系统的重力观测方程;将计程仪的速度与惯性速度进行融合,建立了系统的速度观测方程;在不增加系统成本的条件下,进一步利用加速度计输出估计水平姿态,建立了系统的姿态观测方程.在此基础上,设计了相应的信息融合策略.实际系统的机载试验结果表明,IMU/计程仪/重力组合导航系统算法正确、性能良好,可以有效地控制惯导系统位置和速度误差的累积,满足长时间一定精度的导航要求.     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

时间表理论中LPT算法在装箱问题中的应用

本文利用二分搜索法和时间表理论中LPT算法求解装箱问题的近似最优解;给出了一个直观性算法,并研究这个算法的最坏情形,最后说明此算法在某些方面优于著名的FFD算法。     

自适应滤波算法综述

基于二阶统计量即相关函数的自适应滤波算法在自适应信号处理中有着 广泛的应用，本文就国内外对这些算法的研究进行了综述。     

EM算法理论及其应用

EM算法是一种迭代算法,主要用来计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓的不完全数据的统计推断问题。在介绍EM算法的基础上,针对EM算法收敛速度慢的缺陷,具体讨论了加速EM算法：EMB算法和MEMB算法;针对EM算法计算的局限性,给出了EM算法的推广：GEM和MCEM算法。最后给出了EM的实值实例,结果精确。     

基于Bresenham算法的四步画直线算法

通过分析计算机图形学中的画直线的Bresenham算法，以及由此改进的“对称算法”、“二步法”，提出将“对称算法”和“二步法”结合形成“4—点画线算法”，与Bresenham算法相比，该算法可以将画线效率提高近2倍。     

基于老化算法的分布式文件缓存算法

为提升数据检索读的性能, 基于老化算法采取Cache方法, 通过设计合理的缓存结构, 给出一种新的分布式文件缓存算法. 该算法在缓存实现部分, 使用了LRU算法中常用的老化算法, 并将其由一个页面置换算法改进为一个文件缓存替换算法, 且在该过程中完好地继承了老化算法的优点. 评测结果显示了改进方法的有效性.     

一种基于RLS和RVSSLMS智能天线波束赋形算法

根据智能天线波束赋形算法必须考虑设备的复杂性和收敛速度的要求,提出一种结合RLS和RVSSLMS算法各自优点的RLS-RVSSLMS波束赋形算法,并用Matlab进行了仿真。仿真结果表明：RLS-RVSSLMS既具有RLS算法收敛速度快的特点,同时保持了LMS算法计算量小的特点。     

一种改进的KR模式匹配算法

在分析BF、KMP和KR等模式匹配算法的基础上提出一种改进的KR算法(IKR),在产生哈希冲突时利用双向比较法进行匹配.实验结果表明,该算法可以快速有效地进行模式匹配.     

几种模式匹配算法的效率分析

分析几种模式匹配算法如KMP、BM、RK、SO。通过上机实验对这些算法的匹配时间进行测试,结果表明在这些模式匹配算法中BM算法是速度最快效率最高的算法。     

排课系统中混合算法的应用研究

排课系统比较复杂又具有智能特点,其算法主要有模拟手工算法、回溯算法、遗传算法、贪心算法等.在软件开发过程中,发挥每种算法优点以提高排课的科学性、高效性和合理性是个重要课题.结合成功研制排课系统的经验,阐述了不同算法的应用,提出了通过所有算法的混合应用解决排课问题的方法.