面向机器人抓取的双目视觉单步多目标检测方法应用研究

针对工业机器人的抓取技术普遍采用离线示教的方式,目标物的改变就会导致抓取不准的问题,研究了一种面向机器人抓取的双目视觉单目多目标检测方法,强化了机器人的抓取能力;首先搭建机器人抓取视觉检测系统,系统采用双目测距模型定位深度,单步多目标检测器定位像素坐标;通过相机标定和eye-to-Hand手眼标定将图像中的像素坐标以及双目测距模型的深度坐标转换为机器人基坐标的位姿,建立机器人运动学模型完成机器人基坐标到机器人末端坐标的转换,通过ROS实现上位机与机器人通讯,并将定位结果发送给ROS;经过多次实验,表明方法的目标检测误差在3.5 mm以内,深度误差在1.2 mm之内,具有很好的实用推广价值。     

基于异步航迹融合的乱序数据处理算法

针对集中式融合系统中从传感器到融合中心的传输延迟时间存在差异而导致融合中心出现乱序数据的问题,提出了一种能够处理单步延迟和多步延迟的乱序数据处(ATFOOSM)算法.首先利用乱序时刻(乱序数据的采样时刻)前的滤波结果,通过卡尔曼滤波来获取乱序时刻的目标状态,再采用异步航迹融合的方式实现对当前时刻目标状态的更新.仿真中采用ATFOOSM算法和重新排序算法对单步延迟和多步延迟下的乱序数据进行处理,结果表明ATFOOSM算法能够获得与重新排序算法相近的滤波精度.     

基于预测偏差的模型算法控制

提出了一种基于预测偏差的模型算法控制方法。计算了系统的预测稳态差和产生稳 态差的参考轨迹。这种算法的计算量与单步ＭＡＣ相当，但不经修改就可直接用于非最 小相位系统及迟延系统，并具有良好的控制特性。     

基于DDBHMM的LVCSR系统的单步搜索算法

为了在大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统中能够利用段长信息,该文按树状组织发音词典,利用语言模型预测技术,基于最大似然状态序列(M LSS)算法,给出了采用基于段长分布的隐含M arkov模型(DDBHMM)的LVCSR系统的二元文法语言模型的单步搜索算法。实验结果表明,尽管单步搜索的替代错误率高于双步搜索,但单步搜索的插入和删除错误率都比双步搜索要低,总体性能上单步搜索要好于双步搜索。同时,DDBHMM能较准确地利用了语音信号中的状态段长信息,采用DDBHMM的LVCSR系统比采用经典的齐次HMM的系统有更好的识别性能。