移动机器人视觉控制系统

2003年8月24日，中国科学技术大学机器人队代表中国参加了在泰国举行的第二届删(亚广联)机器人大赛，我们的视觉机器人表现突出，获得了最件技术奖。本文介绍了参赛机器人的视觉控制系统设计。     

动态环境下四腿机器人图像处理的改进

视觉系统是咱主体机器人感知外界坏境信息的重要环节.颜色分割是视觉系统中图像处理的第一步.目前公认效果较好的方法采取的是颜色表查找法.本文以四腿机器人足球比赛为背景和研究平台,提出一种快速制作颜色表的方法,并在实时环境下运用了图像增强技术,改进了颜色分割的算法,提高了机器人视觉系统的鲁棒性,并应用于2006年的RoboCup中国机器人大赛中,得到了较好的效果.     

基于视觉系统的足球机器人无线通信实现

在足球机器人大赛中提高机器人对各种传感器信息的处理能力是一项关键技术问题。在机器人自身有限负重能力情况下，通过无线通信方式，借助外部计算机和工作站处理传感器信息成为一种可行方案。文中以一种轮式移动机器人作为试验平台，研究足球机器人基于视觉系统的无线通信实现。     

一种新的机器人三维视觉的设想

本文探讨了机器人视觉的固有矛盾,分析了机器人视觉方法的现状,得出:现行的视觉方法难于给出机器人操作必需的信息,难于兼顾实时性与通用性。基于此分析,构思了一种新的三维视觉系统,旨在解决机器人视觉的固有问题.     

基于图象分割的机器人视觉系统的设计与实现

机器人视觉系统是自主机器人的重要组成部分，而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题．本文介绍了一个包括离线颜色分析器和实时视觉信息处理器两大部分的机器人视觉系统。离线颜色分析器用于提取各种颜色的阈值，实时视觉信息处理器则利用阈值进行图象分割，从而使机器人准确认知当前环境。     

机器人视觉技术在弹条搬运生产中的应用

本文以机器人视觉技术在弹条搬运生产中应用的实例，阐述了机器人视觉技术的优点，以及在提高自动化水平，产品质量等方面的作用。     

视觉伺服机器人对运动目标操作的研究

机器人视觉伺服系统是机器人领域一重要的研究方向，它的研究对于开发手眼协调的机器人在工业生产、航空航天等方面的应用有着极其重要的意义．本文着眼于视觉伺服机器人操作运动目标这一问题，分析了建立此类系统的控制结构并指明其特点；同时，详细地阐述了三个组成环节：视觉图像处理、预测及滤波、视觉控制器的研究方法和现状．最后，分析了今后的研究趋势．     

基于双目视觉的晃动平台上目标的识别定位与运动轨迹拟合

本文以第十届亚太大学生机器人大赛为背景,研究了使用廉价的双目立体视觉系统对晃动平台上的荷灯目标进行识别与三维定位,并拟合其运动轨迹,在此基础上预测其一定时间内的运动坐标,以控制机器人完成比赛中的点亮荷灯任务。实验结果及比赛效果验证了所提出方法的可行性与稳定性。     

机器人卫星地面实验平台全局视觉系统

机器人卫星地面实验平台是研制机器人卫星的重要手段。本文针对所开发的机器人卫星地面实验平台，设计了全局视觉，完成机器人卫星姿态分析、目标和障碍物的识别与定位。     

大学生机器人大赛烽烟再起

2007年亚太大学生机器人大赛国内选拔赛于2007年6月19日-20日在北京首钢体育馆举行，全国有包扩台湾地区高校在内37所大学代表队参加了本次比赛。冠军队将代表中国参加8月24日在越南河内举行的亚太地区机器人大赛。     

Robocon2007移动机器人视觉系统

根据Robocon2007的比赛规则,设计出了一套适用于该比赛的机器视觉系统。系统基于通用PC机,利用一个通用摄像机采集彩色图像,系统构造简单且经济。视觉系统的软件实现了比赛场地导引线的分割、得分点的识别以及机器人与目标的相对定位等功能。在导引线分割中提出了双阈值p-tile自适应算法,提高了分割算法对环境光变化的适应性;得分点位的识别中设计了利用导引线交点与目标颜色相结合的综合定位策略,有效解决了目标点位与地面颜色近似,无法直接从单目图像识别的难题。在2007年度的Robocon比赛中,该机器视觉系统表现出了很强的环境适应性和较高的自定位精度,为国防科大队获得最佳策略奖奠定了基础。     

Partly Free Semantics for Some Anderson-Like Ontological Proofs

Anderson-like ontological proofs, studied in this paper, employ contingent identity, free principles of quantification of the 1st order variables and classical principles of quantification of the 2nd order variables. All these theories are strongly complete wrt. classes of modal structures containing families of world-varying objectual domains of the 1st order and constant conceptual domains of the 2nd order. In such structures, terms of the 1st order receive only rigid extensions, which are elements of the union of all 1st order domains. Terms of the 2nd order receive extensions and intensions. Given a family of preselected world-varying objectual domains of the 2nd order, non-rigid extensions of the 2nd order terms belong always to a preselected domain connected with a given world. Rigid intensions of the 2nd order terms are chosen from among members of a conceptual domain of the 2nd order, which is the set of all functions from the set of worlds to the union of all 2nd order preselected domains such that values of these functions at a given world belong to a preselected domain connected with this world.     

“以赛促学、以赛促教”——计算机网络技术 专业教学改革探索

高职院校的技能竞赛对教学有极大的促进作用,作者阐述了“以赛促学、以赛促教”的内涵和实施过程,对专业 教学的多个环节进行改革。实践结果表明,“以赛促学、以赛促教”明显提高了学生综合素质和就业竞争力。     

Allowing two moves in succession increases the game's bias: A theorem

Chess is probably the best known example of a game which is “biased”—in the sense that whoever starts the game has an advantage. From the commonsense viewpoint, the resulting bias should be the same whether we allow the players to play as usual: 1st, 2nd, 1st, 2nd, or whether we allow each player to make two moves at the same time. However, in practice, if we allow each player to make two moves in succession, the bias increases. In this paper, we provide a theoretical explanation for this empirical phenomenon. © 2001 John Wiley & Sons, Inc.     

基于Web对象流行度的PPM预测模型

Web预取技术是减少网络延迟，提高服务质量的主要解决方案之一．利用Zipf第一法则和第二法则分别对Web高频区对象和低频区对象建立访问流行度模型，进而提出一种基于Web对象流行度的PPM预测模型,实验表明，该模型除继承了传统PPM模型简单易实现的特点外，在缩减模型规模的同时预测精度也有一定程度的提高，并且控制了由预取引起的网络流量．     

基于多目标两阶段的跑道起飞调度模型

为了减少起飞延误,针对优化飞机起飞调度问题,提出一种基于多目标、两阶段的跑道调度模型。该模型由培植器、穿越发生器、一阶段组件、二阶段组件组成。培植器建立机场模型,根据飞机重量类别输出飞机从推出到跑道的最短时间。穿越发生器通过扫描进场航班,计算需穿越飞机时间。一阶段组件计算以上输出,从各种飞机类别序列中选择最优序列。二阶段组件将具体航班指配到最优序列得出飞机推出时间,生成优化的离场航班时刻表。实验表明,该模型较之传统的先来先服务模型,跑道吞吐量加大,延迟减少,可节约可观运营成本。     

两类B样条模糊系统及其应用

能够同时逼近函数及其导函数的模糊系统在应用中具有重要意义.本文利用B样条函数作为推理前件,得到了两类能够同时逼近函数及其导函数的B样条模糊系统.其中第一类B样条模糊系统是插值系统且对函数及其一阶导函数分别具有二阶和一阶逼近精度,第二类B样条模糊系统是拟插值系统且对函数及其一阶、二阶导函数均具有二阶逼近精度.最后,将这两类模糊系统应用到一级倒立摆的稳定控制中,仿真结果表明利用这两类模糊系统设计的控制器是可行的,且具有一定的鲁棒性.     

A co-boost framework for learning object categories from Google Images with 1st and 2nd order features

Conventional object recognition techniques rely heavily on manually annotated image datasets to achieve good performances. However, collecting high quality datasets is really laborious. The image search engines such as Google Images seem to provide quantities of object images. Unfortunately, a large portion of the search images are irrelevant. In this paper, we propose a semi-supervised framework for learning visual categories from Google Images. We exploit a co-training algorithm, the CoBoost algorithm, and integrate it with two kinds of features, the 1st and 2nd order features, which define bag of words representation and spatial relationship between local features, respectively. We create two boosting classifiers based on the 1st and 2nd order features in the training, during which one classifier provides labels for the other. The 2nd order features are generated dynamically rather than extracted exhaustively to avoid high computation. An active learning technique is also introduced to further improve the performance. Experimental results show that the object models learned from Google Images by our method are competitive with the state-of-the-art unsupervised approaches and some supervised techniques on the standard benchmark datasets.     

玉米螟不同虫态发生期、发生量对第1,2代玉米螟发生程度的影响

通过对第１，２代玉米螟各虫态发生期、发生量和为害率的连续调查结果分析表明：玉米螟各代的虫量基数只是影响当代发生程度的因素之一，并不能决定发生程度。玉米螟的发生程度与当代发生数量呈正相关，与田间落卵量关系更为密切，与发生时期关系不大。发生数理与发生历期呈正相关，第１，２代玉米螟的发生程度没有必然的联系，而表现为间断性和相对独立性。第２代玉米螟的田间产卵量是第１代玉米螟的３．７５～７．１倍，造成玉米被害率成倍增加。     

Fast stereo matching using adaptive guided filtering

Dense disparity map is required by many great 3D applications. In this paper, a novel stereo matching algorithm is presented. The main contributions of this work are three-fold. Firstly, a new cost-volume filtering method is proposed. A novel concept named “two-level local adaptation” is introduced to guide the proposed filtering approach. Secondly, a novel post-processing method is proposed to handle both occlusions and textureless regions. Thirdly, a parallel algorithm is proposed to efficiently calculate an integral image on GPU, and it accelerates the whole cost-volume filtering process. The overall stereo matching algorithm generates the state-of-the-art results. At the time of submission, it ranks the 10th among about 152 algorithms on the Middlebury stereo evaluation benchmark, and takes the 1st place in all local methods. By implementing the entire algorithm on the NVIDIA Tesla C2050 GPU, it can achieve over 30 million disparity estimates per second (MDE/s).