动态环境下基于深度学习的视觉SLAM研究

由于传统的同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)中有很强的静态刚性假设,故系统定位精度和鲁棒性容易受到环境中动态对象的干扰。针对这种现象,提出一种在室内动态环境下基于深度学习的视觉SLAM算法。基于ORB-SLAM2进行改进,在SLAM前端加入多视角几何,并与YOLOv5s目标检测算法进行融合,最后对处理后的静态特征点进行帧间匹配。实验使用TUM数据集进行测试,结果显示：SLAM算法结合多视角几何、目标检测后,系统的绝对位姿估计精度在高动态环境中相较于ORB-SLAM2有明显提高。与其他SLAM算法的定位精度相比,改进算法仍有不同程度的改善。     

融合车辆动力学的双目视觉惯性SLAM研究

针对地下车库环境中无人驾驶汽车视觉同时定位和建图(SLAM)定位精度低的问题,提出一种融合惯性测量单元(IMU)角速度信息和车辆动力学信息的预积分方法．以IMU频率进行旋转预积分,以车辆动力学频率进行平移预积分．在平移预积分的计算中引入角速度信息,使其可以表达非平面运动．首先使用李代数和旋转群推导了相关的预积分公式、雅可比及噪声状态转移方程;然后以此预积分为基础将车辆动力学信息融合到双目视觉惯性SLAM中,以提高定位精度．地下车库实车实验表明：该方法将双目视觉惯性ORB-SLAM3的平均定位精度提高了32%.     

基于滑动窗口优化的激光雷达惯性测量单元紧耦合同时定位与建图算法

针对现有的激光里程计在面临室外大场景建图时,普遍会出现定位精度低、鲁棒性差的问题,本文提出一种16线激光和IMU惯性测量单元紧耦合的SLAM算法。首先对IMU进行估计位姿,通过线性插值矫正激光点云的运动畸变;接着通过曲率提取场景特征,并根据不同特征性质进行分类;然后利用帧间匹配模块在滑动窗口内构建局部地图;最后利用帧与局部地图匹配得到的距离和IMU数据构建联合优化函数。借助KITTI数据集和自行录制的园区数据集,对改进算法与主流的Lego-LOAM和同样使用紧耦合方案的LIO-Mapping进行分模块和整个系统的精度评定,实测结果表明,在符合里程计实时性的要求下,改进激光里程计精度高于Lego-LOAM和LIO-Mapping方案。     

基于动态语义特征的视觉SLAM系统

针对视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)在真实场景下出现动态物体(如行人,车辆、动物)等影响算法定位和建图精确性的问题,基于ORB-SLAM3(Oriented FAST and Rotated BRIEF-Simultaneous Localization and Mapping 3)提出了YOLOv3-ORB-SLAM3算法。该算法在ORB-SLAM3的基础上增加了语义线程,采用动态和静态场景特征提取双线程机制：语义线程使用YOLOv3对场景中动态物体进行语义识别目标检测,同时对提取的动态区域特征点进行离群点剔除;跟踪线程通过ORB特征提取场景区域特征,结合语义信息获得静态场景特征送入后端,从而消除动态场景对系统的干扰,提升视觉SLAM算法定位精度。利用TUM(Technical University of Munich)数据集验证,结果表明YOLOv3-ORB-SLAM3算法在单目模式下动态序列相比ORB-SLAM3算法ATE(Average Treatment Effect)指标下降30%左右,RGB-D(Red, Gree...     

基于滑动窗口的指数平均动态电源管理预测算法

针对动态电源管理中指数平均预测算法存在的不足,提出了一种改进的指数平均动态电源管理预测算法.该算法结合滑动窗口,加入动态自适应调节因子,充分利用设备空闲状态的历史信息对未来的空闲时间进行预测.实验结果表明该算法对工作状态平稳的系统空闲预测效果良好,预测误差率比原算法降低了8.3%,并具有对样本数量要求少,计算量小,能自适应调整预测参数的优点.     

基于滑动窗口的动态数据流聚类算法研究

数据流聚类算法是当前数据流研究领域里的重要分支,而滑动窗口是数据流中一种关注近期数据的近似方法,提出一种采用滑动窗口处理数据的优化算法SWStream.算法采用双层架构思想,在线阶段利用滑动窗口树存储概要结构,动态调整窗口大小.而在离线阶段对上一阶段的结果进行宏聚类,得到最后的结果.实验验证本算法有更高的处理效率,也相对节约内存.     

基于N-Gram和动态滑动窗口的改进余弦相似度算法研究

为了解决余弦相似度算法进行数据清洗时重复与相似的数据会使计算量呈几何级增长的问题,提出了基于N-Gram和动态滑动窗口的改进余弦相似度算法.首先通过计算每条数据的N-Gram值,并对数据进行相似度排序,然后定义初始滑动窗口,其窗口值根据N-Gram值的方差动态调整,最后在每个窗口中根据相似度与阀值判断相似数据.实验结果表明,改进的余弦相似度算法在运行速度上有大幅度提高,数据清洗准确率也得到提升,且该算法适用于海量数据的情形.     

基于视觉-IMU-编码器的SLAM新算法

VINS-Mono算法应用于轮式机器人时,由于惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)加速度计信噪比较小,观测尺度不准确,会出现定位精度下降。对此,提出了一种融合单目相机、惯性测量单元和编码器的改进算法。在VINS-Mono初始化和后端优化的目标函数中,增加编码器测量残差项,直接融合由编码器数据计算的速度,增强尺度的可观性,降低定位累积误差,提高了定位精度。另外,针对车轮打滑造成编码器速度测量不准的问题,利用IMU角速度计测量值计算打滑因子,自适应调整编码器残差项在目标函数中的权重及其鲁棒核函数的阈值,减小车轮打滑对定位结果的影响。在两轮移动机器人上的实验表明,改进算法具有较强的鲁棒性,定位精度比VINS-Mono提高了一个数量级。     

基于滑动窗口的动态手写签名局部相关性研究

为了解决直接序列匹配中签名序列存在随机波动和时间轴方向非均匀伸缩,导致相关分析给出的匹配度不高的问题,提出了采用滑动窗口对真实签名进行局部相关性分析的方法.将手写签名按压力划分成若干笔段,研究笔段匹配算法;对分段后的数据序列用滑动窗口算法进行局部相关分析.算例显示,对不同的签名个体而言,总有一些笔段的相关性极高,最小相关系数都达到0.8甚至0.9以上,这些笔段,正是签名者的稳定的签名特征,无论是相关分析法还是特征矢量分类法,滑动窗口局部相关分析都是一种有效的算法.     

基于目标检测的室内动态场景SLAM

室内动态场景下的同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)系统容易受到运动障碍物的影响,从而导致其位姿估计精度和视觉里程计的稳定性降低。本文提出一种基于YOLOv4目标检测网络的视觉SLAM算法,获取语义信息,并利用LK光流法判断动态特征,在传统的ORB-SLAM2系统上将动态特征点剔除,只使用静态特征点来估计相机的位姿;建立稠密点云地图,并转化成节约内存空间的八叉树地图。在TUM公开数据集上对该方法进行测试和评估,实验结果表明：在动态环境下,该系统与ORB-SLAM2相比,相机位姿估计精度提高83%,且减少了生成的环境地图的存储空间,为后续实现机器人导航具有重要意义。     

基于滚动时间窗的PSO-LSSVM的通信基站能耗建模

基站是通信网络的重要能耗节点,精准计算合同能源管理(EPC)模式下基站节能量成为该领域的技术瓶颈.以3类典型场景通信基站为对象,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的滚动时间窗最小二乘支持向量机(LSSVM)的基站能耗建模方法.该方法通过选取预处理的基站配置参数与实时数据建立滚动时间窗,采用PSO优化训练模型参数,并通过LSSVM回归估计训练模型,得到随时间窗数据变化的基站动态能耗模型.仿真试验与样本基站实测数据的验证结果表明,本文建立的能耗模型具有较高的预测精度及泛化能力,对基站节能工程的评估具有良好的应用前景.     

Fingerprint Core Location Algorithm Based on Sliding Window

In order to improve the efficiency of the fingerprint core location algorithm, a fingerprint core location method using sliding window on the basis of core location algorithm with the complex filter was proposed. The local region of the fingerprint image was extracted by a fixed-size window sliding in the region of the fingerprint image, and the selected local region by window as the calculation object is used to detect the core. The experiment results show that the method cannot only effectively detect fingerprint core, but also improve the efficiency of the detection algorithm comparing with the global fingerprint core location detection algorithm.     

基于半定长滑动窗口数据的供水管网漏损检测

精准检测漏损是降低供水管网漏损率的关键,本文提出基于半定长滑动窗口数据的漏损检测方法.该方法采用半定长滑动窗口检测管网漏损时序流量数据,以长度递增且最大长度受限的动态窗口提升获取数据的信息质量;基于CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）快速聚类算法,在漏损数据识别过程中,依据数据分布特性引入熵函数实现截断距离参数的自适应选择,以提高漏损事件的检出率.实验结果表明本文算法能有效地检测出供水管网四个模拟场景的漏损事件,并获得较高漏损检出率与较低的误报率.     

基于滑动时间窗的机场流量优化分配

针对机场实际运行过程中飞行流量需求以及机场容量动态变化的特点,将滑动时间窗概念应用到机场飞行流量分配问题中,提出了一种基于滑动时间窗的机场流量动态优化分配方法。对基于滑动时间窗的流量优化分配原理进行了阐述,该方法采用不断进行的动态流量分配代替静态的一次性流量分配,能够实时得到当前时间段最优化的流量分配方案,为机场战术流量管理提供决策支持。实例计算表明：基于滑动时间窗的机场流量优化分配方法在动态环境中能够较好地达到实时优化分配飞行流量目的,而静态流量分配方法不适用于动态环境,文中方法实用有效。     

基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法

为提高车道线检测算法的准确性与稳定性, 提出一种基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法。融合运用Hough 变换与边缘分布函数技术得到车道线的直线特征点; 运用双向窗口特征提取技术获得所有车道线特征点, 包括直线部分与弯曲部分。获得直线与双曲线相结合的车道线模型: 在近视场, 应用直线车道线模型能获得较好的鲁棒性; 在远视场, 使用双曲线模型可有效检测出车道线的弯曲部分。实验结果表明, 相较于已有的车道线检测算法, 该方法可有效提高多种场景下车道线检测的准确性和稳定性。     

基于UDP的滑动窗口协议的设计与实现

UDP滑动窗口协议是一种适用于现代通信系统中板间通信的应用层协议,它采用滑动窗口技术来保证数据包无重复、无丢包地按序递交.文中论述了基于UDP的滑动窗口协议并给出了实现方法,通过测试分析,该协议有效地解决了TCP的高协议处理开销和UDP的低可靠性之间的矛盾,而CPU占用率比单独采用UDP只增加约3%.     

应用时间滑动窗口模型的轨迹相似性研究

针对社交网络用户个人信息难以获取、公开信息不完整、不通用甚至内容虚假的问题，选择了普适性强，且能客观、真实反映用户行为习惯的位置数据作为相似性分析依据，对新浪微博、滴滴打车进行位置数据采集，形成两个高价值且具有国内网民特色的数据集作为实验对象.提出了一种基于时间滑动窗口模型的轨迹相似性匹配算法，通过调整时间窗口和位置距离优化算法F值，实现不同网络平台用户的相似性分析.以对新浪微博和滴滴打车的用户位置数据为例进行验证，实验结果证明了地理位置为虚拟身份相似性判断的正相关影响因子，且判断相似性的平均F值超过90%.      

基于滑动窗口的RFID数据流多标签清洗算法

RFID数据流清洗技术主要关注的是数据的实时性、完整性和动态性.传统的适应性清洗机制针对的只是单标签的情况,且在调整窗口以保证动态性的情况下丧失了完整性.为此,首先在二项分布模型的基础上提出了一种新的单标签清洗算法,改进和完善了传统的单标签清洗算法;之后提出了基于防碰撞模型的多标签清洗算法,从而形成了一套完整的数据流清洗算法.此外,进行了大量实验,验证了算法的有效性.