多机器人系统任务分配方式的研究与发展

任务分配是多移动机器人系统领域的关键问题之一。本文系统地综述了多移动机器人系统中任务分配问题国内外的研究现状。归纳总结了集中式任务分配和分布式任务分配算法的种类及各自优缺点,在此基础上分析了该领域中存在的问题,并对该研究方向未来的发展趋势进行了展望。

多机器人系统任务分配问题的建模与求解

针对多机器人系统任务分配方式信息量大,数据处理复杂,得不到到最优的问题,提出一种基于分布式任务分配方式的建模方法。该方法从寻求最优解或次优解角度出发,对多机器人系统任务分配问题进行形式化描述。基于这种形式化的描述方法,提出一种基于组合拍卖法的分布式的多机器人任务分配的建模方法。研究结果表明:该方法能够有效地为任务分配问题提供最优解或次优解。

双目摄像机快速标定新算法

针对双目摄像机,提出一种基于投影直线相交和改进OpenCV1.0标定算法相结合的立体视觉标定算法。由于应用OpenCV进行标定时往往会得到比较夸张的结果,所以本文作者提出一种新的算法来提高标定的鲁棒性和实时性。因为提取的角点坐标是在标定时的已知量,精确的角点提取十分重要,所以使用OpenCV1.0中的棋盘角点提取方法来进行角点提取。其次,在传统的双目摄像机标定时都需要分别计算出每个摄像机的内、外参数,而应用投影直线相交的立体视觉标定法将不需要先计算两摄像机的内、外参数。这样将大大减少运算量和运算时间。所进行的实验也很好地验证了算法的有效性。

一种改进的SIFT特征提取新算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)角点提取算法比较复杂、运算速度比较慢的缺点,提出了一种更加快速的SIFT角点提取方法.通过对SIFT算法的分析,提出了一种候选角点筛选与SIFT算法相结合的新算法.首先,应用像素点8邻域相似度方法对要提取角点的图像进行候选角点筛选,然后以候选角点为中心构建3×3的灰度图像,再应用SIFT提取算法对构建的3×3的灰度图像进行角点提取.通过实验和理论推导证明了新算法的有效性.