移动机器人地图创建中的不确定传感信息处理

该文研究移动机器人自主创建地图中的不确定传感信息处理问题 ,基于灰色系统理论提出了一种新的对传感信息进行解释和融合的方法用于声纳信息的处理 ,并以此建立环境的栅格地图 .声纳的传感信息存在较大的不确定性 ,这里引入灰数的概念来表示和处理这种不确定性 ,对于机器人在不同位置的测量结果 ,根据灰色系统理论对信息的理解方式设计融合方法 ,得到一个对环境的整体表示 .通过仿真环境和真实机器人平台上进行的创建地图实验 ,表明这种方法具有良好的鲁棒性和准确度 .

基于Level Set方法的人脸轮廓提取与跟踪

提出一种基于levelset方法的图像序列中人脸轮廓提取与跟踪算法 ,首先利用图像帧间差分快速检测出运动区域 ,并根据人脸图像的投影映射规则确定人脸所在的外接矩形 ,然后以此矩形作为初始曲线 ,采用一种改进的levelset模型精确提取出人脸轮廓 .由于图像序列中人脸是一直运动的 ,该文引入一阶线性Kalman滤波模型对人脸运动进行估计 ,从而较好地跟踪了运动中的人脸轮廓 .

基于图像雅可比矩阵的无标定二维运动跟踪

研究无标定视觉导引机械臂完成二维平面运动目标精确跟踪的问题。系统的视觉部分采用固定全局视觉与手上局部视觉相结合的方式,拓展了系统的观察能力,使系统能同时实现大范围的运动跟踪和精确的小范围跟踪。根据两种视觉的特点,在全局视觉反馈中使用最优反馈控制,而在手上视觉反馈中使用PI控制。通过分析图像雅可比矩阵的解析表达式以及跟踪过程中的变化规律,提出一种利用机器人已完成的跟踪运动在线辨识雅可比矩阵的方法,避免了传统估计方法引入冗余试探运动对系统动态性能的影响。仿真和实验检验了本方法的性能。