中国人工智能40 年

 介绍了中国人工智能从迷雾重重、艰难起步,到冲破禁锢、初露曙光,直至迎来春天、走上大道的发展历程。概括了中国人工智能取得的主要成绩和存在的问题,提出了发展中国人工智能的决策建议。     

一种移动机器人SLAM中的多假设数据关联方法

针对移动机器人同时定位与建图(SLAM)中的局部数据关联问题,提出一种基于粒子滤波的多假设数据关联方法.该方法将数据关联问题转换成离散优化问题,利用多个粒子来维持多种数据关联假设,通过计算关联代价来获得粒子权重,用基本剪枝技术在粒子重采样过程中滤除错误的数据关联假设.研究结果表明:该方法弥补了经典的数据关联方法中关联假设一旦确定就不能修改的不足;与ICNN和JCBB数据关联方法相比,该方法能获得更正确的数据关联结果和更高的定位精度.     

无线传感器网络多目标跟踪中协同任务分配

采用动态联盟机制进行多目标跟踪协同任务分配,并对自组织动态联盟进行研究,重点探讨盟员选择机制;分析能量消耗情况,给出改进的能耗模型;介绍三点定位法原理,分析其定位精度,提出基于面积和法以限制节点选择,建立精度模型。将能耗模型与精度模型结合,构造出综合性能指标函数,指导盟员的选择,并运用遗传算法实现此选择。仿真试验结果表明:综合性能指标函数使能耗和精度2个指标都更趋优化,证明了运用遗传算法进行盟员选择的有效性。     

城市环境中箭头型交通信号灯的实时识别算法

提出一种检测和识别城市环境中箭头型交通信号灯的新方法.首先,用图像颜色分割和形态滤波来定位交通信号灯的灯板位置;其次,将交通信号灯的灯板区域彩色图像转换到YCbCr空间,对Cb和Cr通道进行阈值分割,判断形态及交通信号灯与灯板的相对位置来确定红色、黄色和绿色交通信号灯候选区域.然后,用二维Gabor小波变换和二维独立分量分析来提取交通信号灯候选区域的特征;最后,用最近邻分类器识别交通信号灯的箭头方向.实验结果表明:该算法的总体识别率超过91％,每帧图像的处理时间为152 ms,能够为行驶的车辆提供实时、稳定和准确箭头型交通信号灯信息.     

自重构的多机器人免疫网络模型及其应用

针对多机器人网络系统存在故障检测与修复、网络重构与修复等问题,提出了自重构的免疫网络模型,将正常的节点表示为自体,将受损的节点或外来非法机器人表示为异体,用重构算法优化受损的系统,用免疫算法消除故障并修复系统.研究了免疫计算技术在多机器人网络系统的应用方法.设计了多机器人免疫网络的免疫算法和网络重构算法,给出了多机器人灭火的应用例子.     

基于直线特征提取的自主车辆可通行区域检测

为了使环境感知器在室外非结构化环境中为自主车辆的导航检测道路边界信息及可通行区域,利用车载激光雷达所采集的数据,在最小二乘法(LSM)和连续边缘跟踪法(SEF)的基础上,提出了一种改进的直线特征提取算法SEF-LSM-BM.该算法引入回退机制、逻辑推理和特征合并的方法,区分路边界和障碍物,并对自主车辆可通行区域进行检测...     

UKF与Mean shift算法相结合的实时目标跟踪

针对Mean shift(即MS)算法理论上的不足以及跟踪目标时的邻域跟踪局限性,提出将Mean shift算法与尺度无迹卡尔曼滤波器(Scaled unscented Kalman filter,SUKF)相结合的实时目标跟踪算法.该算法利用尺度无迹卡尔曼滤波器获取Mean shift算法的初始位置,然后,利用Mean shift算法获取跟踪位置.通过分析跟踪区域内横纵向直线的统计变化获取目标的尺度变化,依此自适应调节Mean shift跟踪算法中核函数带宽,并对高速公路上快速运动的车辆进行跟踪实验.研究结果表明:该算法与固定核窗宽Mean shift算法相比,对目标跟踪更准确;SUKF 滤波使MS的迭代次数减少,跟踪的实时性提高;核窗宽自适应调节可使跟踪误差降低到50%以下.     

稀疏矩阵乘法运算的并行算法

许多实际的应用问题可以被归结为稀疏矩阵的计算 ,讨论了稀疏矩阵乘法运算的并行算法 ,稀疏矩阵中的元素采用三元组表示法作为它的存储结构 ,给出的并行算法具有较高的并行度和较好的运行效率     

21世纪机器人技术的发展趋势

针对20世纪国内外机器人技术的发展历程和21世纪知识经济的兴起,对21世纪机器人技术的发展趋势作了预测.这些分析对制订我国机器人的发展对策具有指导意义.     

遗传编程的软件工程设计策略

提出了一种基于软件工程的遗传编程（ＧＰ）分析方法,主要通过广义框架和结构分析的方式,阐述了软件文档工作环节的设计策略,在分析ＧＰ算法特点的基础上对其操作过程进行了相应的讨论．本研究有助于计算机自动程序设计理论的研究和应用系统的高效开发