多相位感应控制配时方案的优化设计

感应控制是城市交通信号控制的重要形式之一,适合于交通流量随机波动较大交叉口的信号控制。针对经典的感应控制存在的效率不高等局限性,深入研究了感应控制的主要控制参数,并给出了其配时计算方法,进一步分析了相序对感应控制的影响,提出了一种动态相序的多相位感应控制算法。所提算法在在线仿真平台进行了实验,较经典的感应控制方法降低了交叉口的平均延误,算法简单易行,实用性较强。

人-服务机器人交互中自然语言理解研究

针对与服务机器人交互过程中不受限的自然语言指令,提出了一种基于语料库的最大熵分类及理解算法。首先,通过收集家庭服务领域内的机器人控制语料,设计了一套有效的机器人控制指令体系。然后,对语料库进行对应控制指令的类别标注,从而把自然语言指令理解问题转化为分类问题。其次,通过对库中文本特征的提取和附加权重,建立最大熵分类器求解分类问题。最后,通过在所建控制指令语料库上进行多重交叉训练测试,控制指令理解的准确率可以达到90%以上。

基于集成经验模态分解的弹道导弹关机点估计算法

落点估计精度是弹道导弹防御系统最重要的性能指标之一,而关机点时刻是落点估计的重要参考数据之一。文中提出一种基于集成经验模态分解的弹道导弹关机点估计算法,该算法首先采用卡尔曼滤波分析主动段的航迹趋势,并粗定出关机点时刻;然后,通过集成经验模态分解进一步提升关机点时刻估计精度;最后,通过仿真实验与常用的滤波估计算法进行了比较。结果表明:文中提出的算法在关机点时刻估计误差和结果得出延迟方面都有一定的改进,对落点估计具有重要的参考价值。

边缘计算在军事信息系统智能化发展中的应用

边缘计算是物联网技术与人工智能技术深度结合的产物,核心思想是在靠近终端的网络边缘侧就近提供智能服务,满足用户在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求。通过对边缘计算在军事信息系统中运用优势的分析,认为其主要理念内涵符合军事信息系统智能化发展的方向。归纳了边缘计算在军事信息系统领域的相关关键技术,并基于边缘计算搭建了无人机作战信息系统样例,较为直观地展现了如何运用边缘计算提升军事信息系统的作战效能。最后提出几点发展建议,供相关规划部门和研究机构参考。

面向翻书机器人的手势控制指令的识别算法

所控制的翻书机器人是一种辅助特殊人群阅读的服务机器人,对其提出一种基于表观特征的手势控制指令识别算法.从Kinect(体感外设)获取的手部深度图像中利用最小深度点分割手势区域,用轨迹圆提取指尖个数及夹角等表观特征并通过决策树分类,同时利用手和肩膀的骨骼数据及其运动轨迹判定翻页方向.经过多次试验,手势控制指令识别率达到98.4%,该算法无需训练样本也能在复杂环境下快速准确地识别手势控制指令,完全可以应用于辅助特殊人群阅读时的翻书控制.

利用Kinect的人体动作视觉感知算法

提出了一种面向类人机器人的人体动作视觉感知算法,提高了利用Kinect作为视觉输入设备捕捉到的人体动作数据的精度.首先,通过逆运动学方程将捕捉到的关节位移信息转换成角度信息.然后,以角速度和角加速度的变化为依据,将长时间的运动自动分割成独立片段,并用相关向量机原理估计出高精度的角度轨迹.最后,用角度轨迹的空间相似性、时间相似性、平滑度等指标对该算法进行了评估,并在NAO机器人平台上对算法处理后的动作进行了实验验证.实验结果表明,该算法有效提高了动作感知的时空相似性和轨迹平滑度,为高精度的动作模仿奠定了基础.