国际模式识别和机器智能的一代宗师——纪念傅京孙诞辰90周年

 2020年是国际模式识别之父、世界著名人工智能和机器视觉科学家傅京孙（KingSun Fu）诞辰90周年。为缅怀傅京孙传奇的生平事迹，论述了其许多鲜为人知的感人故事，展现了他的科学思想和科学精神，评价了他对国际模式识别和机器智能等学科的杰出贡献。     

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.     

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...     

“中南移动二号”多移动机器人通信系统

针对目前多移动机器人通信系统通用性较差的问题,提出一个多移动机器人通信系统设计原则。中南移动二号多移动机器人采用直接通信的方式,基于移动自组网的结构组建通信网络,并提出一个基于簇的多机器人通信协议进行机器人间的通信,在WindowsXP系统平台上予以实现。该通信系统可应用于装有Windows XP操作系统的移动机器人上,具有一定的通用性。在多移动机器人团队上对该通信系统进行实验。研究结果表明:簇结构的重构时间约1 s,团队监测机器人脱离团队的时间约1s,寻找传输路径的时间小于1 s;此外,可对该通信系统的参数进行调整,以适应不同的环境。     

网络传输TCP的马尔可夫过程建模

首先简要介绍了因特网上最重要的协议之一传输控制协议TCP的基本原理,分析了传输控制协议工作时6种可能发生的事件,以发送一个数据段作为一个随机变量表示发生的事件,然后建立了网络传输控制协议TCP的数据段传输过程的马尔可夫过程模型,并由此对传输控制协议TCP系统正确接收的概率P(c)、TCP系统错误接收(包括传输有误但没有检查出的段、重复的段、漏掉的段)的概率P(e)、相对误差R(e)和传输效率等性能指标进行了初步分析.     

基于agent的并行GA

采用遗传进化技术和多智能体技术相结合的方法，实现了基于粗粒度的并行GA，该方法有利于改进遗传算法的性能，提高遗传算法搜索的效率，文中讨论的并行模型，最大的特点是通讯开销小。     

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.     

可控硅直流可逆自动调速系统指令运算器的数学模型(摘要)

本文论述可控硅直流可逆自动调速系统中指令运算器数学模型的设计。通过对典型系统运行状态和控制程序的分析,借助于布尔代数推导出可控硅一直流电动机可逆自动词速系统中符有关控制指令函数的布尔表达式,并据之设计出各指令的结构框图,完成了系统指令运算器数学模型的设计。     

移动机器人的并行免疫计算模型

为了支持未知环境下移动机器人自主导航，提出了移动机器人的并行免疫计算模型，为解决其在线导航优化、病毒／路障识别和计算效率问题提供了基础组织。免疫计算模型分为固有免疫计算层、适应性免疫计算层和并行／分布式计算层，并行免疫计算模型建立在此3个免疫计算模型基础上。探讨了移动机器人并行免疫计算模型的负载极限和负载平衡，分析了此类移动机器人系统的鲁棒性；提出了移动机器人并行免疫计算模型用于路障识别的方法。移动机器人并行免疫计算模型的复杂性分析及仿真结果表明，并行计算能提高其效率；仿真结果表明，移动机器人可消除病毒，并具有较高计算性能。     

基于激光雷达的移动机器人实时避障策略

以激光雷达为主要传感器, 对移动机器人设计一种实时避障算法. 该算法考虑到机器人的非完整约束, 利用基于圆弧轨迹的局部路径规划和控制使之能够以平滑的路径逼近目标位置. 采用增强学习的方法来优化机器人的避障行为, 利用激光雷达提供的报警信息形成刺激-反应式行为, 实现了动态环境下避障行为, 具有良好的实时反应能力. 该控制算法采用分布式软件设计方法, 各功能模块异步运行, 较好地实现了局部规划与全局导航目标的结合. 该策略针对移动机器人MORCS在未知环境下实现了实时、有效避障, 动作稳定流畅, 轨迹平滑, 具有良好的效果.