基于智能空间的家庭服务机器人混合定位方法

智能空间在家庭服务机器人的应用中具有重要的作用,服务机器人的定位是其中的难点.首先提出了一种家庭环境下实现服务机器人进行家庭辅助操作的智能空间架构,然后对一种低成本的服务机器人混合定位方法进行了研究,该方法首先基于加权概率匹配定位算法的无线网络信号强度确定位置范围,然后读取智能空间中的无线射频标签进行位置计算,最后基于比例不变特征变换算法进行最终位置的视觉定位.在家居环境下的实验证明了该混合定位方法的有效性,该混合定位方法为服务机器人走入家庭提供了一种低成本、高可靠性的定位解决方案.

基于递归图的乐器识别算法

针对乐器分类问题,基于非线性动力学概念,将不同乐器产生的音频时间序列利用递归图方法进行处理,每组音频时间序列对应得到一张递归图。提取每张递归图的稠密比例不变特征变换(SIFT)特征,通过视觉词袋模型法将高维度的SIFT特征降维,得到每张递归图的视觉单词频率直方图向量作为特征输入线性支持向量机,采用支持向量机(SVM)算法中的"一对多法"实现多分类。实验表明,该方法识别准确率高于递归图密度比特征法,且比基于梅尔频率倒谱系数方法高出3%~4%。为乐器识别提供新思路。