一种机器人路径规划的元胞自动机算法

利用元胞自动机模型解决移动机器人的运动路径规划问题。该算法环境空间已知且被分解成规则的方形元胞网格,机器人根据转换规则由当前元胞向邻居元胞移动最终形成最优路径。最后在实验环境中进行仿真,结果显示在机器人起点和终点的运动方向有约束的情况下也能迅速规划出最优路径,表明了该算法的可行性和有效性。     

基于元胞自动机的启发式算法的改进

将元胞自动机应用于机器人路径规划,对移动机器人及其周围环境建立元胞自动机模型。机器人环境空间完全已知时,利用启发式算法与元胞自动机模型结合的方法,通过反复遍历具有最低耗费值的一系列元胞生成最优路径。并利用多层次的交互式元胞自动机,在方向有约束和地形耗费不同的环境中实现机器人的路径规划。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。