基于RGB-D相机数据的SLAM算法研究

提出了一种基于RGB-D相机数据的同时定位与地图构建(SLAM)算法系统,实现对RGB-D数据的快速和准确构建.首先在RGB图中提取较好鲁棒性的SURF特征,结合使用快速最近邻近似(FLANN)来完成特征点匹配的方式,再使用基于改进的最小距离与随机采样一致性(RANSAC)组合的方法剔除误匹配,然后使用PNP求解相邻帧间的相机位姿变换关系,后端的优化使用G2O(general graph optimization)来优化全局位姿,并使用回环检测消除累计误差.实验证明该方法具有有效性和可行性,能够迅速、准确地构建出三维稠密地图.     

基于数据融合技术的大型圆钢锻件超声缺陷识别的研究

对大型圆钢锻件常见缺陷进行了超声识别技术研究，利用感知器算法实现了典型缺陷自动识别，并根据不同类型、位置和姿态的超声换能器，对不同缺陷类型的敏感程度不同，实现了二组换能器在决策级上的数据融合，大大提高了缺陷识别可靠度。     

相关技术在超声信号渡越时间参数估计中的应用

探讨了相关技术在超声信号检波模式情况下对超声信号渡越时间参数TOF(Time of Flight)的估计应用。     

基于块稀疏贝叶斯学习的体域网心电压缩采样

为有效提高体域网的实时性和降低体域网的功耗,提出一种基于块稀疏贝叶斯学习的体域网心电压缩采样方法。该方法在体域网框架下,利用压缩采样理论,在体域网的传感节点利用二进制随机观测矩阵对心电信号进行压缩采样,远程监护中心获得采样值之后,利用块稀疏贝叶斯学习重构算法和离散余弦稀疏变换矩阵对心电信号进行重构。实验结果表明,当心电信号压缩率在70%~90%时,基于块稀疏贝叶斯学习的重构算法要比其他重构算法的重构信噪比高出3 dB~21 dB。该方法能有效减少数据采样,减轻后续的数据存储、数据传输压力,提高体域网的实时性。同时该方法具有功耗低,易于硬件实现的优点。     

胶囊机器人无线控制系统设计

介绍一种微型胶囊机器人的无线控制方法,首先分析了人体的生物电磁效应对无线传输的影响,根据其影响关系,选择无线射频芯片nRF905实现无线通信。上位机(PC机)和微控制器间通过USB口进行串行通信,再利用超低功耗微控制器MSP430f1232的SPI口与nRF905进行数据传输,最后在实验室的无线通信实验验证了这种方法的可行性。     

基于新型多模态触觉传感器的机器人交互物体分类

多模态传感融合对于机器人探索外界环境十分重要,而现有的触觉传感器只能收集一种触觉模态信息,其收集到的多模态信息存在弱配对问题,为了解决此问题,研究了一种基于触觉和视觉融合的多模态触觉传感器。该传感器可以利用一个感知层同时收集2种异构触觉模态信息,弥补了传统触觉传感器的缺陷,同时可以利用收集到的多模态信息对不同物体的几何形状进行分类,在研究过程中,通过按压实验收集了圆形、正方形、长方形和三角形4种形状物体的触觉信息,再利用K最近邻(KNN)算法进行几何形状分类,实验结果证明了该传感器在区分不同物体的形状上具有良好的效果。     

网络视频服务接入控制及计费的研究与实现

为满足网络视频服务新媒体行业增值业务发展的需要,提出和设计了一套完善的网络视频服务接入认证机制及增值计费方案.在接入认证机制中,为满足多种视频终端的接入需求,提出了多协议接入认证机制,在计费模型中为满足用户个性化的节目定制需要,提出了节目定制分类目录树模型.在系统设计中采用了先进的SOA系统架构,将系统功能抽象为相对独立的服务单元对外提供功能服务,在系统的分层实现中融合运用了Struts2、Spring和Hibernate等流行开发框架.系统的成功上线及运行效果证明了该设计方案的先进性和前瞻性.     

基于视觉导航的智能轮椅控制系统

为有效实现基于标识线的轮椅视觉导航功能,设计一种嵌入式智能轮椅控制系统。该系统采用图像数据压缩技术突破存储容量与运行速度的限制,提出标识线自适应阈值提取算法,用于实现不同光线环境下的阈值提取,引入模糊比例-积分-微分控制算法实现对轮椅路径跟踪的稳定控制,通过将超声波避障和手动干预等技术融合到视觉导航控制系统中,保障轮椅运行的安全性。实验结果表明,智能轮椅在各种环境下运行安全稳定。     

AIS超变异模式识别技术及Matlab语言实现

在人工免疫系统(Artificial Immune System，AIS)算法的基础上，对免疫系统的超变异特性进行了算法设计，并针对四种简单信号模式给出了Matlab语言的实现程序和计算结果。