检索结果-内蒙古大学图书馆

上海交通大学学报 2019年第2期53卷 203-208页

作者：胡兵杨明郭林栋王春香王冰上海交通大学自动化系上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240

针对目前视觉定位方法大多基于地面语义特征(如车道线、停车线等)容易受到其他地面语义特征(如箭头、斑马线等)的影响,提出了一种基于地面快速鲁棒特征(SURF)点的全局定位方法.该方法首先在鸟瞰图中检测SURF点,结合高精度GPS构建地面SUR... 详细信息

针对目前视觉定位方法大多基于地面语义特征(如车道线、停车线等)容易受到其他地面语义特征(如箭头、斑马线等)的影响,提出了一种基于地面快速鲁棒特征(SURF)点的全局定位方法.该方法首先在鸟瞰图中检测SURF点,结合高精度GPS构建地面SURF地图.然后在此基础上,使用迭代最近点算法,将在线检测结果与地图匹配获得车辆全局定位,并通过扩展卡尔曼滤波将定位结果与惯导和里程计数据进行融合,提高全局定位精度.实验结果表明,所提出的方法可获得分米级定位结果,能满足智能车的定位需求.

关键词：快速鲁棒特征迭代最近点扩展卡尔曼滤波智能车定位

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一种基于分类回归树的无人车汇流决策方法

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自动化学报 2018年第1期44卷 35-43页

作者：苏锑杨明王春香唐卫王冰上海交通大学机器人所上海200240 上海交通大学自动化系上海200240 上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240

决策规划是无人驾驶技术中的重要环节.由于道路结构变化或障碍物引起的车辆被动换道多采用基于逻辑规则或优化算法的决策方式.本文以通行量为优化目标,提出一种基于分类回归树(Classification and regression tree,CART)的汇流决策方法... 详细信息

决策规划是无人驾驶技术中的重要环节.由于道路结构变化或障碍物引起的车辆被动换道多采用基于逻辑规则或优化算法的决策方式.本文以通行量为优化目标,提出一种基于分类回归树(Classification and regression tree,CART)的汇流决策方法.依据交通流参数,选择大量具有代表性的车辆汇流场景.对场景中车辆的汇流决策序列进行编码,采用遗传算法搜索使得通行量最大的决策方案.将寻优获得的大量汇流决策序列作为样本,训练分类回归树.选取车辆自身信息及与周围车辆的关系等以描述环境特征,运用分类回归树描述环境特征与决策结果的映射关系,获得一种通行量最优的汇流决策方法.在软件中进行仿真实验,对比既有方法,基于分类回归树的汇流方法能够有效减少汇流行为对车流的扰动,在大流量情形下依旧能保持较高的通行效率.此外,该方法对实际实施中可能存在的环境感知误差,如定位误差,有一定的鲁棒性.

关键词：汇流决策遗传算法分类回归树交通流仿真

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面向全自动控制交通系统的车辆调度算法

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上海交通大学学报 2017年第2期51卷 174-179页

作者：李爽杨明王春香王冰上海交通大学机器人研究所上海200240 上海交通大学自动化系上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240

结合遗传算法和贪婪算法的优点,提出了聚类贪婪遗传算法,构建了一个全自动控制交通系统的仿真系统;针对遗传算法、贪婪算法和聚类贪婪遗传算法分别进行实验,并比较其实验结果.结果表明:当系统趋于稳定时,聚类贪婪遗传算法能够提高叫车... 详细信息

结合遗传算法和贪婪算法的优点,提出了聚类贪婪遗传算法,构建了一个全自动控制交通系统的仿真系统;针对遗传算法、贪婪算法和聚类贪婪遗传算法分别进行实验,并比较其实验结果.结果表明:当系统趋于稳定时,聚类贪婪遗传算法能够提高叫车请求的平均响应时间,从而避免叫车请求饿死的情况;聚类贪婪遗传算法可用于全自动控制交通系统车辆的调度.

关键词：车辆调度全自动控制交通系统聚类贪婪遗传算法仿真系统

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一种基于高斯核支持向量机的非结构化道路环境植被检测方法

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机器人 2015年第6期37卷 702-707页

作者：周植宇杨明薛林继王春香王冰上海交通大学自动化系上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 上海交通大学机器人研究所上海200240

非结构化道路环境复杂多变,但是路两旁的植被较为显著,可用于限定路面的不可通行区域.在复杂的室外环境中,植被区域容易受到天气、阴影、路况等多种因素干扰而产生误检.为此本文提出了一种基于高斯核SVM(支持向量机)的植被检测方法,通... 详细信息

非结构化道路环境复杂多变,但是路两旁的植被较为显著,可用于限定路面的不可通行区域.在复杂的室外环境中,植被区域容易受到天气、阴影、路况等多种因素干扰而产生误检.为此本文提出了一种基于高斯核SVM(支持向量机)的植被检测方法,通过基于超像素的稀疏表示法来分析并学习样本多维色彩空间特征,进而构造分类准则有效获取植被信息,并采用栅格概率滤波来优化检测结果,提高检测精度.实验表明,该方法很好地解决了非结构化道路环境中的植被检测问题,对光照、路况等变化也具有较强的抗干扰能力,且具备较好的实时性和可靠性.在实际应用中,有效地限制了路面的不可通行区域,保障了移动智能机器人在复杂道路环境中的安全行驶区域.

关键词：非结构化道路高斯核支持向量机(SVM) 超像素栅格概率滤波植被检测

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一种基于轮廓匹配的仓储机器人托盘检测方法

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上海交通大学学报 2019年第2期53卷 197-202页

作者：武文汉杨明王冰王春香上海交通大学自动化系上海200240 上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 上海交通大学机器人研究所上海200240

对托盘的检测是仓储机器人进行货物搬运的关键步骤.针对当前检测方法光照鲁棒性不强、受托盘与传感器之间相对位姿的约束等问题,提出一种基于点云平面轮廓匹配的检测方法.该方法使用ToF(Time-of-Flight)相机采集点云;点云经预处理后,使... 详细信息

对托盘的检测是仓储机器人进行货物搬运的关键步骤.针对当前检测方法光照鲁棒性不强、受托盘与传感器之间相对位姿的约束等问题,提出一种基于点云平面轮廓匹配的检测方法.该方法使用ToF(Time-of-Flight)相机采集点云;点云经预处理后,使用以法线为约束的区域生长算法进行平面分割,并沿其主法线方向投影生成栅格图,解决受相对位姿约束的问题;最后在对栅格图进行轮廓提取后,利用融合Hu不变矩和尺度比例特征的轮廓特征进行目标与模板的匹配,实现对托盘的检测.实验结果表明,该方法在光照不同、托盘位姿不定等场景下均具有高识别率和强鲁棒性.

关键词：托盘检测 ToF相机 Hu不变矩轮廓匹配

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基于重力约束正态分布变换的室内3维地图重建方法

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上海交通大学学报 2018年第1期52卷 26-32页

作者：戚明旭杨明王春香王冰上海交通大学自动化系上海200240 上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 上海交通大学机器人研究所上海200240

提出一种基于改进正态分布变换的室内3维地图离线重建方法.通过加入重力方向约束来矫正地图形变,采用循环梯度配准方法提高配准成功率,并结合图优化的后端优化算法对所建地图进行优化.同时,采用摆动单线激光获取室内点云原始数据并进行... 详细信息

提出一种基于改进正态分布变换的室内3维地图离线重建方法.通过加入重力方向约束来矫正地图形变,采用循环梯度配准方法提高配准成功率,并结合图优化的后端优化算法对所建地图进行优化.同时,采用摆动单线激光获取室内点云原始数据并进行实验,以验证所提方法的正确性.结果表明,利用该地图重建方法能够建立高精度的室内3维地图.

关键词：室内3维地图重建重力约束正态分布变换循环梯度配准图优化

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基于V视差的地形高程栅格图快速构建方法

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上海交通大学学报 2018年第1期52卷 1-6页

作者：袁伟杨明邓琉元王春香王冰上海交通大学自动化系上海200240 上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 上海交通大学机器人研究所上海200240

采用V视差方法对视差图进行预处理,以获取地形的有效重构区域,并避免重构不可通行区域;通过融合惯性测量单元与里程计的数据来更新高程栅格图,并结合中值滤波和邻域栅格滤波来平滑高程栅格图,实现了3维地形高程栅格图的快速构建.结果表... 详细信息

采用V视差方法对视差图进行预处理,以获取地形的有效重构区域,并避免重构不可通行区域;通过融合惯性测量单元与里程计的数据来更新高程栅格图,并结合中值滤波和邻域栅格滤波来平滑高程栅格图,实现了3维地形高程栅格图的快速构建.结果表明,所用方法具有较好的实时性和准确性,仅需对有效重构区进行地形重构,重构效率较高.

关键词：无人驾驶越野地形高程栅格图 V视差法栅格滤波

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基于智能终端的移动机器人室内外无缝定位方法

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上海交通大学学报 2018年第1期52卷 13-19页

作者：赵国旗杨明王冰王春香上海交通大学自动化系上海200240 上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 上海交通大学机器人研究所上海200240

提出了一种移动机器人室、内外无缝定位方法,利用全球定位系统(GPS)、惯性导航单元(IMU)和蓝牙信标(iBeacon)作为传感器,通过智能终端的惯性传感器对准建立移动机器人运动模型,推导出系统状态方程和观测方程;利用iBeacon/IMU和GPS/IMU... 详细信息

提出了一种移动机器人室、内外无缝定位方法,利用全球定位系统(GPS)、惯性导航单元(IMU)和蓝牙信标(iBeacon)作为传感器,通过智能终端的惯性传感器对准建立移动机器人运动模型,推导出系统状态方程和观测方程;利用iBeacon/IMU和GPS/IMU组合导航系统的观测噪声建立系统的非线性模型,采用粒子滤波作为交互式多模型匹配模滤波器,针对模型切换频繁引入的不匹配模型竞争,采用误差压缩率的加权幂在线调整Markov参数.结果表明,与传统的交互式多模型粒子滤波(IMM-PF)算法、单模型算法和交互式多模型卡尔曼滤波(IMM-KF)算法相比,所提出的方法在观测噪声干扰的情况下可以自动调整系统模型,减小了不匹配模型的影响,提高了定位精度,实现了移动机器人的室内、外无缝定位.

关键词：移动机器人无缝定位交互式多模型粒子滤波蓝牙信标

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基于视觉和毫米波雷达的车道级定位方法

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上海交通大学学报 2018年第1期52卷 33-38页

作者：赵翔杨明王春香王冰上海交通大学自动化系上海200240 上海交通大学上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 上海交通大学机器人研究所上海200240

提出了一种基于视觉和毫米波雷达的车道级定位方法.利用机器视觉方法,通过摄像头检测车道线,并用圆曲线模型进行拟合;采用毫米波雷达检测道路两旁的静止护栏边沿,以获取道路的边界信息,采用低精度全球定位系统(GPS)获取当前道路信息,并... 详细信息

提出了一种基于视觉和毫米波雷达的车道级定位方法.利用机器视觉方法,通过摄像头检测车道线,并用圆曲线模型进行拟合;采用毫米波雷达检测道路两旁的静止护栏边沿,以获取道路的边界信息,采用低精度全球定位系统(GPS)获取当前道路信息,并对比车道线与道路边沿的相对位置关系,从而进行车道级定位.结果表明,针对中、高速城市道路及高速公路场景,所提出的车道级定位方法的定位效果较好.

关键词：车道线道路边沿车道级定位毫米波雷达全球定位系统

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利用深度去噪自编码器深度学习的指令意图理解方法

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上海交通大学学报 2016年第7期50卷 1102-1107页

作者：李瀚清房宁赵群飞夏泽洋上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 上海交通大学自动化系广东深圳518055 上海交通大学人文学院上海200240 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055

提出了一种利用深度去噪自编码器(SDAE)的自然语言指令意图理解方法.根据家庭服务机器人的使用环境和应用场景构建了一个自然语言文本指令语料库,并对语料库中各类指令进行意图标注,从而把文本指令理解问题转化为文本分类问题;在传统的... 详细信息

提出了一种利用深度去噪自编码器(SDAE)的自然语言指令意图理解方法.根据家庭服务机器人的使用环境和应用场景构建了一个自然语言文本指令语料库,并对语料库中各类指令进行意图标注,从而把文本指令理解问题转化为文本分类问题;在传统的文本向量空间模型的基础上,融合了文本指令的词性信息,定义了一种文本表示模型——词性向量空间模型;将SDAE应用于文本指令意图理解,提取指令的高阶特征;用高斯核支持向量机进行训练和预测,进而实现了自然语言指令的意图理解.在所建语料库上进行多折交叉验证,结果表明指令意图理解平均准确率达到96%以上.

关键词：意图理解向量空间模型支持向量机深度去噪自编码器

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