基于视觉序列图像的月球车自运动估计技术

月球车视觉所获得的环境信息是月球车进行导航的重要信息来源，给出了一套利用月球车立体视觉系统所获得的序列图像来估计月球车运动参数的定位方案，并重点解决了后期的定位问题。该方案首先通过特征提取、特征跟踪与特征匹配等图像处理环节建立运动估计所需要的特征匹配点集，然后针对运动参数估计这一难点，利用鲁棒运动估计方法有效消除匹配特征点集中的误匹配，并初步估计月球车运动参数，以此为迭代初值利用Levenberg-Marquardt非线性估计算法精确估计月球车运动参数，最后通过建立运动估计仿真器验证了该运动估计方案的有效性。     

基于序列图像的车辆自运动估计算法

提出了一种基于单目视觉序列图像的车辆自运动估计算法,首先利用自车运动和相机运动间的约束建立了运动模型,该模型消除了运动参数间的模糊性从而提高了运动估计的可靠性;然后提出了基于多参考帧的运动估计实现技术,增强了算法在低速场景下的准确性。实验结果表明该算法不容易受光照和背景的影响,在复杂应用场景中能够准确的估计出车辆自运动参数。     

基于矢量传感器扭曲声波方位角和俯仰角估计

由于幅值和相位扭曲声波到达单个矢量传感器时仍能保持空间一致性,基于单个矢量传感器,采用计算有效的子空间技术,提出了一种幅值和相位扭曲水下声波的方位角和俯仰角估计算法。分析了影响算法性能的因素,并针对单个矢量传感器接收的信号波形具有扭曲幅值和扭曲相位的情况,推导了方位角和俯仰角估计的CRB(Cramer-Rao bound)。数值仿真表明算法对信号的振幅和相位扭曲具有很强的鲁棒性。     

基于遗传算法的接近式紫外光刻中掩模补偿优化研究

针对接近式紫外光刻图形转移中的曝光形状失真问题,基于补偿思想,应用遗传算法,在引起衍射的掩模特征处,通过调整其形状,实现了光刻胶表面的衍射光场调制.根据光刻曝光轮廓特点,设计评价策略,提出一种分段分类的思想,减小了问题的求解空间,快速优化了掩模设计图形.仿真结果表明优化补偿后的掩模图形降低了衍射造成的曝光图形的形状失真程度.该研究为如何提高接近式紫外光刻精度提供了一种新的思路.     

基于噪声特征参数估计的视频运动区域自动提取

视频运动区域的自动提取是视频对象生成的关键。提出了一种视频运动区域的自动提取方法 ,首先对当前视频帧进行全局运动估计和补偿 ,并和上一帧进行差分运算 ,然后通过估计噪声特征参数自适应地滤除噪声 ,从而提取出运动区域。与传统的差分方法相比 ,该方法具有更强的鲁棒性和精确性。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于多视处理的合成孔径声呐运动补偿研究

载体的不规则运动造成的多普勒中心与调频率的估计误差是合成孔径声纳(synthetic aperture sonar,SAS)成像质量下降的主要原因。研究了基于多视处理的图像域多普勒参数估计方法,证明了其能够满足SAS运动补偿的特点和应用要求,进而提出了一个完整的SAS运动补偿和成像的系统方案。最后,实际湖试结果也证明了该方案的有效性。     

基于三维小波变换及运动补偿的视频图像压缩技术

视频图像压缩技术是多媒体信息存储和传输的关键。提出了一种结合运动补偿的三维小波视频图像编码压缩技术。该算法首先对视频图像进行三维小波分解 ,然后对分解后的不同频率的子图像进行量化编码 ,并结合运动补偿技术消除图像帧之间的冗余相关信息 ,实现视频图像的编码压缩。实验仿真结果证明了这一算法的可行性和有效性     

基于视觉交互的手部运动虚拟康复系统

为提高中风以及其他神经损伤患者手部及上肢的运动及控制功能,设计了一套经济实用的虚拟康复系统。该系统由个人PC机、虚拟环境和普通摄像头组成,能够满足普通患者在家中进行康复训练的需要,它利用3dsMax软件创建3D康复仪器及环境,利用VC++开发平台和OSG实现模型的运动控制及场景漫游,并通过摄像头捕获手部动作实现人手与虚拟环境进行自然交互。患者通过操作沙磨板上的虚拟附件训练上肢协调以及关节活动能力。实验结果表明:该系统具有良好的稳定性和可操作性,通过对虚拟仪器的移动、推、抓等动作,患者可以达到手部功能康复的目的。     

基于运动补偿的小型无人机云台控制器设计方法

云台安装的摄像机可用于基于视觉的小型无人机目标跟踪与定位。分析了无人机平移和旋转运动对目标在图像平面成像的影响,推导了机体角速度与云台姿态角速度转换矩阵,设计基于运动补偿的云台控制器将无人机速度和机体角速度引入云台控制器输入,补偿因无人机运动引起的摄像机视线改变,并利用目标在图像平面的位置偏差修正摄像机跟踪误差。仿真实验表明所设计的云台控制器可提高目标跟踪精度,减少云台抖动。     

基于提升技术的运动补偿三维小波视频编码

基于小波提升技术提出了一种新颖的运动补偿三维小波视频编码方案。在该方案中,通过小波提升技术实现运动补偿时域滤波,编码效率因为多参考帧和子象素(subpixel)运动补偿的使用而大大提高。实验结果证明该视频编码方案不仅保留了信噪比、时域和空域可伸缩的特性,而且编码性能好于MPEG4的SimpleProfile编码器。     

基于特征回归的单目深度图无标记人体姿态估计

单目深度图无标记人体姿态估计问题,由于动作的多样性,人体自遮挡,运动无规律等因素的影响,导致系统准确率低,鲁棒性不强和运行效率低。为此提出一种基于单目深度图点云的特征提取方法和回归方法,利用特征回归和关节点分类,可以在不使用时间信息的情况下,从单目深度图出估计出人体的关节点坐标。实验结果表明,与其他基于单目深度数据的姿态估计方法,以及相同情况下的多目方法比较,该方法的都能保持很好的精度。     

不确定环境下基于动态子目标搜索的移动机器人导航算法及其实现

在不确定环境下进行移动机器人的路径规划一直是当今机器人研究领域的一个焦点问题和难点问题。采用最短切线法引入动态子目标,通过分析激光检测系统LMS200采集的数据,在导航途中临时产生一系列子目标来代替真实目标点,提出了一种基于最优动态子目标的搜索的最短路径算法SAS,并在此基础上,对算法进行了改进。在仿真和真实环境下的实验结果都表明方法可行有s效,能够满足移动机器人导航的实时性要求,为移动机器人实现无碰撞局部最优路径规划提供了一种新型实用算法。目前该方法已经成功地应用于浙江理工大学移动机器人ZSTU。     

基于CPS的相位误差估计算法

在基于星座相位特征（CPS）相位误差估计算法的基础上,对高阶QAM信号,利用循环相关函数的局部对称性,提出一种基于局部对称性检测的相位误差估计算法。此外,利用平稳信号相关函数小波变换后的性质,提出了两种基于循环相关函数小波变换的相位误差估计算法。最后详细分析了小波变换对高斯白噪声的影响。与CPS算法相比,基于对称性检测的算法在低信噪比下有一定的优势。基于Morlet小波变换的相位误差估计算法在低信噪比下性能最好,而基于Harr小波变换的相位误差估计算法在高信噪比下性能较好。     

Mobile Robot Control Based on Dynamic Potential

An efficient method is presented for implementing mobile robot perception-action behaviors, based on time-varying environment potential field approach. First, in this paper, the concept of dynamic potential U(x,y,z,t) is proposed for representing the environment of a mobile robot, and the form of U(x,y,z,t) is deduced, and then the velocity control of the vehicle with two wheel is directly calculated by transition function T of U(x,y,z,t). Finally, the perception-action layer is successfully implemented for avoiding collision, wandering, and integrating path planning and steering control on THMR-Ⅱ (TsingHua university Mobile Robot system). Based on sonar array signals, the experimental results are given to show that THMR-Ⅱ has better reflexive function, real-time obstacle avoidance, adaptablity and robustness for complex environments.     

基于激光数据配准的移动机器人自定位

提出了一种基于激光数据配准的移动机器人自定位方法。该方法避免了对激光数据进行特征提取以及点对点的对应,仅以预处理后激光数据的核密度估计作为定位依据,以核相关方法作为比较相邻两组激光数据相似性的度量准则,并在此基础上建立以旋转平移向量为参数的自定位目标函数。最后采用BFGS拟牛顿方法对目标函数进行寻优,最终实现移动机器人的自定位。对180度激光数据的仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

基于滚动窗口的移动机器人路径规划

借鉴预测控制滚动优化原理 ,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题。提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息 ,并通过有效的场景预测 ,以滚动方式进行在线规划 ,结合了优化和反馈机制 ,具有计算量小、反应迅速的特点。大量仿真结果表明 ,该方法能很好地适应动态不确定环境。     

面向室外自然环境的移动机器人视觉仿真系统

基于视觉传感器的道路跟踪、导航是移动机器人自主行驶的重要组成部分。主要是对二维视觉传感器CCD彩色摄像机、三维视觉传感器激光雷达、以及立体视觉进行了仿真。通过设定OpenGL中基于针孔摄像机模型视锥的各项参数、截取并保存屏幕象素来实现摄像机仿真;利用射线跟踪的方法进行激光雷达的仿真;通过提取地形数据的方法进行立体视觉的仿真。该仿真系统能够比较真实的反映移动机器人在行进过程中的传感器数据获取情况,利用该系统可以很好的为以后的模块如融合和规划提供仿真实验数据。     

基于学习进化的机器人同时定位与地图创建

利用学习与进化结合的思想,改善基于粒子滤波的SLAM算法。在对学习与进化的关系深入分析的基础上,针对基于粒子滤波的SLAM算法,提出将滤波过程分成学习和进化两个阶段,分别给出相应算法解决粒子有效性与多样性的问题,缓解二者之间的矛盾,改善了SLAM算法的效果,增强了算法的鲁棒性,也验证了学习与进化的关系。最后,通过多次Monte-Carlo仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control -MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。     

基于粒子滤波的机器人定位及动态目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波的动态跟踪算法,解决了传统SLAM理论在处理动态目标时误差不断累加的问题。通过分析移动机器人和激光测距仪,里程计的原理,建立了机器人的运动和观测模型。将数据关联的方法用于动态环境中则提高了系统的稳定性和定位的精度。仿真结果表明此算法能够比较精确地估计出机器人的位姿以及动态目标在地图中的位置,为开展将静态与动态相结合的定位与地图构建的研究提供了一种可行方案。