基于判别图模型的激光点云数据关联决策

提出一种激光点云数据关联决策算法. 基于判别图模型, 提取并智能管理激光点云的多重形状特征, 通过最 大伪似然学习优化局部特征和配对特征的权重; 应用最大和概率推理实现对图模型隐节点状态的估计, 进而将激光点关联映射为最大后验概率的配置回溯问题; 实验结果验证了所提出算法比传统算法具有更好的性能.

     

基于隔离子采样的鲁棒图模型点匹配算法*

为解决概率图模型匹配算法对模板点集中的外点敏感的问题,对隔离子进行了采样,并推导出采样次数和模板点集中的外点比例关系,以保证隔离子中的点能最大概率地为内点,使得推理算法中每个点的信息能得到传递。另外,算法中的互匹配解决了传统图模型匹配算法中多对一问题。实验证明,算法相对于原先的JT算法具有很高的鲁棒性和正确率。     

知识图谱引导的贝叶斯网概率推理

在基于贝叶斯网的概率推理应用中,由于缺乏节点间潜在的关联信息,使得与推理任务无关的节点参与计算,导致推理效率不高,高效的贝叶斯网推理有待深入研究.为此,本文引入知识图谱,使用领域知识补充节点间潜在的关联信息,从而支持高效贝叶斯网推理.首先,基于TransE模型将知识图谱中的三元组嵌入到低维向量空间,通过向量的相似度计算得到实体间的关联信息,以此为依据从贝叶斯网中抽取与推理任务相关的子图构建节点关联图;然后,基于实体间的相似度与贝叶斯网节点参数给出图中的权值计算方法;最后,基于节点关联图的嵌入实现近似推理.实验结果表明,本文方法的效率优于吉布斯采样算法与前向采样算法,验证了本方法的高效性.     

基于视觉语义与激光点云交融构建的SLAM算法

激光雷达作为同时定位与地图构建(SLAM)传感器之一,因精度高、性能稳定等特点而被广泛研究使用.但其获得的点云数据较稀疏,包含特征信息少,会导致误匹配、位姿估计误差大等问题,影响SLAM的定位和建图精度.对此,提出一种将视觉语义信息与激光点云数据融合的SLAM算法(VSIL-SLAM).首先,基于投影思想将聚类后的点云映射到语义检测框内,生成语义物体,解决原始激光点云特征稀缺问题;然后,在形状特征的基础上引入拓扑特征对语义物体进行表述,提出基于匹配的拓扑相似性度量方法,解决单一特征造成的误匹配问题,提高匹配准确度;最后,加入语义物体点到点的几何约束,基于几何特征和语义物体构建前端里程计,并完成后端回环检测和位姿图优化设计.实验结果表明,所提出算法在定位和建图效果上都有显著提高,改善了激光SLAM算法的性能.     

£ukasiewicz三值命题逻辑系统中公式的概率真度理论

利用势为3的非均匀概率空间的无穷乘积,在£ukasiewicz三值命题逻辑中引入了公式的概率真度概念,证明了全体公式的概率真度值之集在[0,1]中没有孤立点;利用概率真度定义了概率相似度和伪距离,进而建立了概率逻辑度量空间,证明了该空间中没有孤立点,为三值命题的近似推理理论提供了一种可能的框架。     

基于松弛标号算法的多传感抗差航迹关联

针对多传感抗差航迹关联问题,从理论上分析传感器系统偏差对航迹点集拓扑结构的影响,利用非刚性变换表征两点集之间的拓扑差异.建立抗差航迹关联问题的点模式匹配模型,采用基于松弛标号迭代的非刚性点匹配方法对其进行求解.针对不同测距、测角偏差、目标密度和检测概率水平构造多组典型仿真场景,仿真实验验证了所提出算法的有效性.     

四值Gdel命题逻辑系统中公式的概率真度理论

在四值Gdel命题逻辑系统中提出了公式的概率真度,证明了全体公式的概率真度值之集在[0,1]中没有孤立点;定义了两个公式间的概率相似度,建立了概率逻辑度量空间,证明了此空间中没有孤立点,为研究四值Gdel命题逻辑系统的近似推理提供了思路。     

基于条件随机场和低采样率浮动车数据的地图匹配算法

提出了一种基于条件随机场和低采样率浮动车数据的地图匹配算法。首先建立道路网络模型,在此基础上,计算GPS观测点可能匹配的候选投影点集合以及集合中每一个候选投影点的观测概率,再计算相邻GPS观测点的候选路径集合以及每两个相邻候选投影点之间的传递概率;然后根据这些候选投影点和候选路径,在滑动窗口内,基于条件随机场模型应用前后向递归算法,计算每个候选投影点的概率权重值;最后根据概率权重值,选取GPS观测点的最佳匹配投影点。该算法(FB-MM)在低采样率的情况下,综合考虑了道路网络的拓扑结构和GPS观测点之间的关联信息,实现了较好的地图匹配效果。     

基于相对形状上下文的低分辨率遥感影像阵群目标关联算法

目标关联是遥感影像融合处理的重要步骤,本质上是目标配对问题。针对低分辫率遥感影像中阵群目标的特点,提出了一种基于点模式匹配的阵群目标关联算法。首先提出一种新的基于点集的不变特征—相对形状上下文特征,然后建立了以相对形状上下文特征的统计检验匹配测度为基拙的阵群目标关联数学模型。为了求解该模型,在构造新的相容性度量函数来初始化关联概率矩阵后,利用松弛标记法通过迭代逐步更新关联概率矩阵,同时通过行列双向正则化最终得到满足一对一约束的最优关联匹配结果。通过仿真和实际数据实验验证了新算法的有效性和鲁棒性。     

多传感器多目标联合概率数据关联研究

提出改进联合概率数据关联算法对多传感器、多目标量测进行同源划分及单一传感器测量数据转换,并采用联合概率数据关联算法求解空间目标轨迹交叉时的数据关联.仿真结果表明,改进联合概率数据关联算法提高了成功关联概率,降低了求解数据关联概率的难度,可以解决密集目标的正确跟踪问题.     

模糊自适应PID算法在波浪补偿起重机中的应用

在波浪补偿控制中,由于波浪运动具有非线性、时变等特点,常规PID算法难以满足控制要求。为实现对波浪引起的两船相对运动的补偿控制,采用模糊自适应PID算法,运用模糊推理在线修正PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd。实际运行结果表明,该控制器具有较好的快速性和稳定性。     

A new algorithm for importance analysis of the inputs with distribution parameter uncertainty

Importance analysis is aimed at finding the contributions by the inputs to the uncertainty in a model output. For structural systems involving inputs with distribution parameter uncertainty, the contributions by the inputs to the output uncertainty are governed by both the variability and parameter uncertainty in their probability distributions. A natural and consistent way to arrive at importance analysis results in such cases would be a three-loop nested Monte Carlo (MC) sampling strategy, in which the parameters are sampled in the outer loop and the inputs are sampled in the inner nested double-loop. However, the computational effort of this procedure is often prohibitive for engineering problem. This paper, therefore, proposes a newly efficient algorithm for importance analysis of the inputs in the presence of parameter uncertainty. By introducing a ‘surrogate sampling probability density function (SS-PDF)’ and incorporating the single-loop MC theory into the computation, the proposed algorithm can reduce the original three-loop nested MC computation into a single-loop one in terms of model evaluation, which requires substantially less computational effort. Methods for choosing proper SS-PDF are also discussed in the paper. The efficiency and robustness of the proposed algorithm have been demonstrated by results of several examples.     

基于不确定性度量的多特征融合跟踪

提出了一种新的基于特征不确定性度量的多特征融合跟踪算法. 首先, 针对粒子滤波跟踪算法中特征鉴别能力较弱且粒子分布相对分散时容易造成目标丢失的事实, 本文定义了一种新的特征不确定度量方法, 该度量可以在线调整不同类型特征对跟踪结果的贡献. 同时, 针对乘性和加性特征融合跟踪算法方法中存在的缺陷, 提出了一种自适应的多特征融合方法, 融合的结果既突出了状态后验分布中目标真实状态对应的峰值, 又对噪声不敏感, 从而提高了目标跟踪的鲁棒性. 各种场景下的实验结果比较表明: 新的融合跟踪算法比单特征跟踪、 乘性融合跟踪和加性融合跟踪有着更好的稳定性和鲁棒性.     

Guaranteed cost regulator design: A probabilistic solution and a randomized algorithm

This paper presents a gradient-based randomized algorithm to design a guaranteed cost regulator for a plant with general parametric uncertainties. The algorithm either provides with high confidence a probabilistic solution that satisfies the design specification with high probability for a randomly sampled uncertainty or claims that the feasible set of the design parameters is too small to contain a ball with a given radius. In both cases, the number of iterations executed in the algorithm is of polynomial order of the problem size and is independent of the dimension of the uncertainty.     

Optimal landmark selection for triangulation of robot position

A mobile robot can identify its own position relative to a global environment model by using triangulation based on three landmarks in the environment. It is shown that this procedure may be very sensitive to noise depending on spatial landmark configuration, and relative position between robot and landmarks. A general analysis is presented which permits prediction of the uncertainty in the triangulated position.

In addition an algorithm is presented for automatic selection of optimal landmarks. This algorithm enables a robot to continuously base its position computation on the set of available landmarks, which provides the least noise sensitive position estimate. It is demonstrated that using this algorithm can result in more than one order of magnitude reduction in uncertainty.     

双队列控制的激光视觉焊缝跟踪系统研究

设计与实现了一套激光视觉引导的焊缝自动跟踪系统,包括系统的整体硬件构成和关键算法。在工业机器人末端安装激光视觉传感器构成焊缝跟踪系统的硬件部分。采用小波变换滤除焊缝图像噪声,采用改进的Steger算法和Hough变换方法提取激光条纹中心直线,进一步提取出焊缝位置。提出一种双队列控制策略,在采集的焊缝特征点的基础上进一步插值,从而实现激光视觉引导的焊缝自动与平滑跟踪。实验结果表明,该系统具有较好的跟踪精度,能满足工业实际需求。     

不确定时滞线性系统的采样控制

采样控制作为一种数字控制的直接设计方法,近年来引起了广泛的重视,目前采样控制不易处理模型的不确定性和时滞,本语文给不确定时滞系统的采样控制算法,结果表示为一些矩阵不等式,并给中用ＬＭＩ求解的迭代算法。     

抖动偏频激光陀螺整周期采样对捷联惯导姿态解算的影响

抖动偏频激光捷联惯导系统中,三个激光陀螺之间机械抖动频率一般互不相同.当陀螺输出采用整周期锁存方式时,导航计算机定时采样系统采集到的三个陀螺信号,隐含着陀螺输出的不同步,在捷联惯导解算中将产生姿态解算的不可交换误差,在圆锥运动环境下误差更加严重.介绍了整周期采样时陀螺输出的不同步现象,在圆锥运动条件下对不同步问题进行仿真,仿真结果表明不同步是引起姿态解算误差的主要因素,不同步误差远远超过同步采样条件下的姿态解算误差,因此在捷联惯导系统角运动剧烈时应当予以重视.     

An example of robust internal model control under variable and uncertain delay

This paper proposes a particular study of the classic internal model control algorithm for a sampled-data system in a generalized context of uncertainty. Besides the usually considered model mismatch, the particularity of the case under consideration is that the measurements available to the control algorithm suffer from large, varying and uncertain delays. The presented study considers a simple SISO nonlinear system. The control algorithm is a sampled nonlinear model-based controller with successive model inversion and bias correction. The main contribution of this article is its proof of global convergence and robustness despite time-varying delays and uncertain measurement dating. In particular, the model error, the varying delays and measurements dating error are treated using monotonicity of the system and a detailed analysis of the closed-loop behaviour of the sampled dynamics, in an appropriate norm.     

基于观测优化的双机协同控制与避障

为实现不确定环境下无人机对远程超视距目标的精确指示,考虑空中移动和静止障碍物,提出基于观测优化的双机协同控制与避障算法,从而增加测量信息,减小目标状态估计的不确定度.以费舍尔信息矩阵(FIM)表征所获取的目标信息,理论推导出三维空间中双机最优观测的指标函数,并设计无人机协同控制律,得到优化的无人机观测航迹,增强无人机协...