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题名自适应分层采样辅助粒子滤波在视频跟踪中的应用研究
被引量：5
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作者
邹卫军
龚翔
薄煜明
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机构
南京理工大学自动化学院
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期571-576,共6页
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文摘
以视频目标跟踪中粒子滤波的粒子采样优化设计为研究内容,提出一种自适应分层采样辅助粒子滤波算法,以实现保证跟踪准确度和兼顾跟踪鲁棒性的要求.以Bhattacharyya系数为参量设计了粒子数调节函数,能够根据跟踪质量在粒子集中自适应分配用于保证准确度的粒子数和维持鲁棒性的粒子数.以最小二乘法对目标运动的预测点作为产生新粒子集的均值偏移操作起点,使新粒子集更准确的描述目标似然分布并提高算法效率.不同场景下的跟踪实验表明,算法能很好的应用于遮挡和运动方向渐变等情况下的跟踪,处理时间满足实时性要求.
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关键词
视频跟踪
辅助粒子滤波
自适应分层采样
最小二乘法
均值偏移
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Keywords
Video tracking Auxiliary particle filter Adaptive-layered-sampling Least square method Meanshift
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名复杂工况下多轴分拣机械臂的路径规划方法研究
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作者
黄波
刘骏
李航
李轩
何荣城
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机构
四川轻化工大学机械工程学院
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第7期24-33,共10页
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基金
过程装备与控制工程四川省高校重点实验室资助项目(GK202306)
四川轻化工大学科研创新团队计划项目(H92322)
+1 种基金
四川大学自贡市校地科技合作专项资金项目(2022CD ZG-19)
四川省中央引导地方科技发展专项项目(2024ZYD0336)。
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文摘
为了解决传统双向快速扩展随机树(bi-directional rapidly-exploring random tree,Bi-RRT)算法随机性强、搜索效率低、连接难度大以及路径质量差等问题,提出了一种改进的高斯偏置双向快速扩展随机树(Gaussian-biased BiRRT,GB-BiRRT)算法。该算法融合了自适应高斯分层采样(adaptive Gaussian layered sampling,AGLS)和动态目标概率偏置策略,基于障碍物分布构建多级采样权重函数,限制随机树在无效区域的采样,将采样点集中于高概率路径区域,从而提高搜索效率。此外,通过改进基于路径树深度的动态偏置概率调整,使双树扩展既保持广泛搜索能力,又具备更强的导向性,从而加快收敛速度。在此基础上,提出基于环境复杂度的动态步长策略,以降低碰撞风险;并通过基于碰撞检测的冗余点删除和B样条曲线进行路径优化。试验结果表明,与传统Bi-RRT算法相比,GB-BiRRT在二维和三维环境中的路径规划时间、路径长度及采样点数量分别最多减少了53.2%、10.6%、46.6%和91.0%、30.1%、74.3%。在分拣机械臂平台验证中,GB-BiRRT的路径规划时间和路径长度分别减少了18.1%和10.7%。
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关键词
分拣机械臂
Bi-RRT
自适应高斯分层采样
动态目标偏置
路径规划
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Keywords
sorting robotic arm
Bi-RRT
adaptive gaussian layered sampling
dynamic target bias
path planning
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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