L-Fuzzy理想的L-Fuzzy剩余类的刻画

给出当L是完全分配格时L-fuzzy理想的L-fuzzy剩余类的定义及若干刻画,并证明了若f:X→Y是环满同态,B是Y的L-fuzzy理想,则X关于L-fuzzy理想f -1(B)的L-fuzzy剩余类做成的环X/f-1(B)与环Y同构.     

基于启发式的多机器人SLAM地图融合方法研究

同步定位和地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图,并将局部地图信息发送至同一工作站中,以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地图。在机器人实物平台上进行验证,结果证明了多机器人SLAM的地图融合算法的有效性和准确性。     

基于多尺度光流融合特征点视觉-惯性SLAM方法

为提高视觉-惯性导航系统在弱纹理环境下的鲁棒性和精度,结合特征点法精度高和光流法速度快的特点以及惯性信息,提出一种多尺度均匀化光流融合特征点法的视觉-惯性同时定位与地图(simultaneous localization and mapping, SLAM)构建方法。首先,改进快速特征点提取和描述(oriented fast and rotated brief, ORB)特征提取过程,采用多尺度网格化的方法提取ORB特征点并利用四叉树均匀分配特征点,提高特征分布离散性。其次,在帧间采用LK(Lucas and Kanade)光流法追踪特征点进行帧间的数据关联,在关键帧对特征点进行描述子的计算和匹配从而实现关键帧间的数据关联,保证算法速度的同时提高定位精度和鲁棒性。最后,基于光流法建立的数据关联得到的初始位姿为后端优化提供初始值,整合ORB特征点重投影误差、惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)预积分误差以及滑动窗口先验误差构建最小化目标函数采用滑动窗口非线性优化进行求解。实验表明,所提方法相比单目视觉惯性系统具有更高的定位精度和鲁棒性,定位精度平均...     

一类Cantor-Moran谱测度的极大正交集

该文讨论了一类Cantor-Moran 谱测度. 利用极大映射刻画了所对应的平方可积函数空间中所有的极大正交集, 这为寻找此函数空间更多类型的谱提供了很好的渠道, 也便于傅里叶级数收敛性的研究.     

B(H)上在某点处左可导映射的刻画

证明了如果为B(H)中一个非平凡投影,则从B(H)到自身的范数连续的在P处左可导映射恒为0.还证明了若δ是从B(H)到自身的范数连续的在0处左可导映射,则δ(A)=Aδ(I),对于任意的A∈B(H).     

非矩形探测器阵列在相向运动中的成像优势分析

针对一种非矩形Retina-like探测器进行建模与仿真,研究其相向运动过程的模型.在不同场景及不同模糊度条件下对Retina-like探测器及矩形探测器的图像进行质量评价,不同的评价参数均表明Retina-like探测器在相向运动过程中的成像质量优于矩形探测器,具有抗辐射状模糊的效果,在相向运动过程中有明显的优势,为探索高速相向运动成像过程中的非矩形探测器面阵设计提供帮助.     

移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

酿酒酵母功能基因组学研究进展

随着各种微生物基因组序列信息的积累和测序工作的不断完成,酿酒酵母基因组学研究的重点已由传统的结构基因组学发展到了功能基因组学,并从单一的基因功能研究转向多个或整个基因组系统地去了解真核生物生命活动的本能。对基因组学水平上酿酒酵母功能基因的生物芯片分析,代谢通路和功能图谱,以及比较基因组学研究进行综述。     

基于双特征融合的动态图像分析算法

为解决汽车碰撞实验过程进行测量和记录数据困难的问题,提出一种能从汽车碰撞动态图像中检测、识别和追踪标志目标的算法。该算法采用二值图像同或相关法分离出目标和背景;在找出感兴趣区域后提取相邻帧目标的坐标和纹理进行特征匹配;给出了对匹配量化值进行加权平均融合的策略,并由等错误率最小准则确定融合的最佳权系数;在融合量化值定义为相似度的基础上,通过决策阈值对相邻帧目标间的最大相似度组合进行识别;从而进一步提出了用同构映射原则来判断相邻帧目标的最佳配对。实验结果表明,该算法对相邻帧目标的配对准确率比传统单特征法提高5%,能更有效的对目标进行追踪。     

Bloch型双调和映照

研究 Bloch 型双调和函数的判别准则和系数估计.通过建立双调和函数的线性和复合性质,得到双调和函数的 Bloch 型判别法则.利用双调和的表示理论及调和函数的 Pre-Schwarz 导数估计,给出 Bloch 型双调和函数的单叶性判定定理及系数估计.