基于快速仿射模板匹配的AMCL算法

自主定位是移动机器人的重要任务，机器人绑架问题是定位技术中的难点。基于粒子滤波的自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法能够解决机器人绑架问题，但其在定位恢复过程中需要在全局地图中放入新粒子，恢复效率低。通过对自适应蒙特卡罗定位算法的研究，结合图像学中模板匹配思想，提出了一种基于快速仿射模板匹配的自适应蒙特卡罗定位(AMCL-FM)算法。该算法利用全局代价地图与局部代价地图估计出机器人的真实位置，并在估计出的位置放置新的粒子，提高定位恢复能力。与传统的自适应蒙特卡罗定位算法相比，所提算法定位精度提升了61.13%，定位恢复效率提升了69.23%。     

粒子滤波及其在航天器交会对接相对导航中的应用

在全面分析粒子滤波原理的基础上,提出一种改进高斯粒子滤波方法.该方法利用确定性采样滤波算法进行时间更新,替代高斯粒子滤波算法中的随机采样过程;另外,针对厚尾噪声情况,利用鲁棒统计方法对确定性采样滤波方法进行鲁棒性改进,并将其应用于所提出的改进高斯粒子滤波.将粒子滤波算法应用于交会对接相对导航问题,仿真结果表明,在多种测量噪声情况下,改进高斯粒子滤波较其他粒子滤波,能够在不过多损失估计精度的同时有效降低计算量.文中的研究成果为将粒子滤波应用于航天器导航问题提供了理论参考.     

一种地外天体路标图像的稀疏化表征方法

摘要： 针对用于地外天体着陆视觉导航的路标图像信息存在的计算量大和占用存储空间大等问题,提出一种路标图像的稀疏化表征方法.引入着陆路标图像的尺度估计和尺度变换,采用Harris 算法提取路标特征点,改进了FREAK特征描述子用以稀疏化表征天体路标信息;并针对图像旋转、尺度变化、图像噪声和尺度估计误差4种外界干扰,仿真对比改进算法与原FREAK算法、SURF算法的性能.仿真结果表明：提出的算法大幅减少计算量和特征描述子所占用的存储空间,同时能够正确匹配到更多的路标特征,鲁棒性更好,更适合地外天体着陆任务应用.     

基于IRAPF算法的航天器姿态确定

针对航天器姿态确定系统中存在较大初始误差及非线性较强的问题,提出了一种基于改进的正则化辅助粒子滤波（IRAPF）算法的航天器姿态确定方法。该算法将正则粒子滤波（RPF）与辅助粒子滤波（APF）相结合,将快速高斯变换（FGT）方法引入其中以减少计算量提高滤波的收敛速度。算法不仅有效地抑制了粒子退化问题,而且利用最新观测粒子来优化采样,并且在引入FGT后计算量与正则化的辅助粒子滤波相比降低了30%,改善了滤波的实时性。仿真结果表明了滤波的有效性。     

基于无监督学习和粒子滤波的非视距信号检测

全球卫星导航系统(GNSS)是目前应用最广泛的定位技术, 研究城市峡谷中的定位问题时, 由于高楼大厦的阻塞, 仍存在非视距传播导致的性能退化问题。为此, 提出了无监督学习粒子滤波(UL-PF)算法。在卫星信号分类阶段, 使用核k-means聚类的无监督学习分类方法, 在定位阶段, 使用通过聚类算法优化的粒子滤波方法。所提算法考虑了采样粒子在状态空间分布中的内在相似性, 探索在每个聚类中选择一个粒子作为重要粒子, 利用时间序列相关技术提高重采样粒子集的多样性。实验表明:在城市场景中, 所提算法的平均定位精度从传统算法的15 m提高到约5 m, 收敛时间从500 s缩短到200 s左右。      

一种无人机视觉导航方法及其滤波算法改进

设计了一种无人机视觉/惯性组合导航系统,将无人机和地标点的运动模型作为状态方程,视觉信息作为观测量构建了与之对应的滤波模型.在滤波处理上,采用了复杂加性噪声模型对系统噪声进行建模处理;将小波分析引入到UKF(Unscented Kalman Filter)滤波中得到小波-UKF滤波算法,以此克服视觉观测噪声对滤波的影响;采用最大后验概率准则(MAP,Maximum A Posterior)自适应估计观测噪声协方差阵,并将其反馈到滤波过程中克服了小波处理后观测噪声方差阵不易确定的不足.仿真结果证明:对滤波算法的改进可以有效地提高滤波估计的精度.     

月球探测器天文导航的遗传粒子滤波方法

天文导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统.针对传统的扩展卡尔曼滤波不适于非线性和噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在的粒子退化和采样枯竭问题,提出了一种基于遗传算法进行再采样的月球探测器自主天文导航粒子滤波新方法.计算机仿真结果显示了该方法可以有效的克服传统粒子滤波方法的缺点,提高天文导航系统的定位精度.      

支持场景表观差异的无人机图像视觉定位方法

视觉定位是计算机视觉中的基本任务,在无人机测控、视频监控和遥感分析等领域有着广泛应用.在GNSS拒止情况下,利用图像进行视觉定位是重要的导航替代方法.然而,由于室外场景易受天气、季节和光照等变化影响,细节的表观差异方差大,无人机视觉定位的鲁棒性与精度在近地面时难以保证.提出一种基于虚拟图像合成的视觉定位框架.设计阴影映射和深度卷积图像填补网络来合成具有大表观差异和大视差的虚拟图像集,以提高2D-3D配准质量从而提升视觉定位的鲁棒性.实验数据表明,与国际同类方法相比,本方法合成的图像质量在视觉效果、匹配点数量、置信度和视觉定位的精度等指标上都获得了明显的提升,可以支持大表观差异下的无人机视觉定位.     

交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。     

基于UPF的修正罗德里格参数卫星姿态估计

粒子滤波(PF)在卫星姿态估计中解决了非高斯分布的情况,在粒子滤波的基础上,利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,提出将采样粒子滤波(UPF)算法应用到基于MRPs的卫星姿态估计中,该方法通过UKF得到粒子滤波的重要性采样函数,更充分地利用了最新的量测信息。仿真结果表明,这种基于UPF的姿态估计方法能够获得比UKF和标准PF更高的滤波精度,并且具有更好的滤波稳定性。     

基于高斯过程的机器人自适应抓取策略

在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。     

全向移动机器人动态避障方法

动态避障是全向移动机器人在复杂工作环境下不可或缺的能力。针对在复杂动态环境下传统人工势场法容易陷入局部极小点、目标点不可达和振荡等问题，提出了利用水流场的思想重新定义人工势场的斥力势场函数及其方向，改进方法在不增加计算量的情况下能够使机器人平滑且安全无碰撞到达目标点，实现避障过程。为了实现三维动态仿真，提出了一种基于V-REP与MATLAB的联合仿真方法，并结合改进人工势场法实现全向移动机器人的动态避障模拟，验证了方法的平滑性和可行性。将所提方法应用于实验室内真实场景，全向移动机器人成功实现了动态规避动作，验证了方法的实用性。      

基于Gabor滤波器的图像目标识别方法

为了给机器人视觉导航提供有效信息,提出一种基于图像匹配的目标识别方法.对CCD采集的目标图像,由 Gabor 变换生成的二维Gabor 滤波器有着优良的滤波器性能,不需要对图像进行分割,能适应一定的旋转、尺度、光照的变化,通过多个频率和角度的Gabor算子与图像的卷积,获取图像全局信息的特征描述.分类方法采用统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法——支持向量机(SVM, Support Vector Machines),它可解决模型选择、过学习、维数灾难等问题.通过支持向量机进行多维特征向量的分类.该方法可达到较高的识别率,达到实时处理的要求,可以在人脸识别、机器人视觉定位等领域得到应用.      

面向复杂曲面的爬壁机器人机构及运动学分析

针对表面附有轨道的复杂曲面,提出了一种能够沿轨道移动的爬壁机器人机构.由于环境约束的复杂性,提出了功能分离的模块化机构设计思想,将机器人的功能划分为攀爬及姿态调整和沿轨道移动两种功能,并相应地设计了两套运动机构.四足爬行机构实现机器人的攀爬及姿态调整功能;轮轨机构完成沿轨道快速移动功能.对抓持与姿态调整运动进行了详细分析,并以球形曲面为例,得出相关关节控制变量的解析表达式.定性地分析了机构在其它曲面下,相关关节的变化形式.理论分析及设计实例表明机构对布有轨道的复杂曲面具有较好的适应性.     

基于多源图像弱监督学习的3D人体姿态估计

3D人体姿态估计是计算机视觉领域一大研究热点,针对深度图像缺乏深度标签,以及因姿态单一造成的模型泛化能力不高的问题,创新性地提出了基于多源图像弱监督学习的3D人体姿态估计方法。首先,利用多源图像融合训练的方法,提高模型的泛化能力;然后,提出弱监督学习方法解决标签不足的问题;最后,为了提高姿态估计的效果,改进了残差模块的设计。实验结果表明:改善的网络结构在训练时间下降约28%的情况下,准确率提高0.2%,并且所提方法不管是在深度图像还是彩色图像上,均达到了较好的估计结果。      

二驱动球形机器人的全方位运动特性分析

介绍一种新型二驱动球形机器人,它使用两个电机作为输入,而球形机器人在平面运动具有三个自由度,所以属于非完整欠驱动系统.内驱动机构通过改变配重重心的位置实现了球形机器人沿任意方向的运动,且球形机器人的位姿影响了球形机器人沿不同方向运动的灵活性.阐述了它的结构特点,利用非完整系统力学理论对球形机器人运动学、动力学进行了初步分析.采用欧拉角和三维转动群知识对球形机器人的全方位运动学特性进行了分析.     

微创外科机器人手腕灵活性的研究

为了能够按照手术最佳姿态完成机器人路径规划,从几何角度对微创外科机器人手腕灵活性进行研究.根据微创外科机器人末端工具的结构和安装特点,运用末端工具姿态球解析法分析手腕灵活性.研究工具的预置位姿对手腕灵活性的影响,证明工具轴线与末关节轴线垂直时,二自由度手腕可以获得满足微创手术要求的灵活性.研究关节轴向偏距对手腕灵活性的影响,证明当存在Z轴方向偏距的情况下,末端工具可以实现全方位的姿态.在此基础上,提出了二自由度手腕成为灵活手腕的必要条件.依据这一条件可以简化微创外科机器人手腕结构.     

基于四元数表示法的机器人基坐标系标定方法

在多机器人协同、运动学参数辨识和机器人离线编程等作业任务下,需要标定出机器人基坐标系在世界坐标系中的精确位姿.提出和实施了一种利用四元数表示法进行机器人基坐标系精确标定的方法.利用指数积公式,建立机器人的运动学模型.利用外部测量设备,测量出5个不共面的工具中心点,并记录对应的机器人关节位形.以基坐标系位姿对应的旋转矩阵元素为变量,建立不相容方程组,并求出基坐标系位姿的初步齐次矩阵.由于测量误差和截断误差,初步齐次矩阵的旋转矩阵部分不能满足单位正交阵的性质.利用四元数的几何约束条件,建立罚函数形式的目标方程,将初步齐次矩阵进行正交化修正.通过一系列的实际机器人的标定试验,验证了该标定方法的正确性,并提高了机器人末端的定位精度.