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题名基于半监督学习的农机田-路轨迹分割方法
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作者
张晓强
权雷
李欣悦
魏谦润
吴才聪
陈瑛
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机构
中国农业大学信息与电气工程学院
农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室
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出处
《农业工程学报》
北大核心
2025年第15期135-144,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2023YFE0208200)。
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文摘
农机田-路轨迹分割是监测农机作业动态的关键一环,需要判断每个轨迹点的位置(在农田中作业或在道路上行驶),是农机应急调度、作业补贴、实施精准作业的重要依据。但传统田-路轨迹分割方法存在人工标注成本高、分割精度低等问题,为此,该研究提出一种基于半监督学习的农机田-路轨迹分割方法,利用海量的无标注轨迹数据提升田-路轨迹分割模型的性能。首先,预训练一个基于小规模、人工标注的原始训练数据构建的多视图特征融合的田-路轨迹分割模型,该模型通过统计分析从轨迹序列中提取农机运动特征,并运用Attention U-Net网络从轨迹图中提取视觉特征,并通过BiLSTM(bidirectional long short-term memory)网络实现多视图特征融合。然后,使用预训练模型对大量未标注的轨迹数据进行自动田-路轨迹分割,生成伪标签样本,结合轮廓系数(silhouette coefficient,Sil)与戴维斯-博尔丁指数(Davies-Bouldin index,DBI),筛选出高质量伪标签样本。最后,采用半监督学习中的自训练策略将筛选出的高质量样本迭代纳入到原始训练数据集中,重新训练田-路轨迹分割预训练模型。试验结果表明,该方法在小麦和水稻收割作业农机轨迹数据集上的分割准确率分别达到91.89%和84.19%,明显优于传统方法,可为农机作业动态监测解决方案提供参考。
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关键词
农业机械
半监督学习
田-路轨迹分割
全球卫星导航系统
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Keywords
agricultural machinery
semi-supervised learning
field-road trajectory segmentation
GNSS.
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
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题名基于时空立方体的农机运动轨迹分割方法
被引量：2
- 2
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作者
肖敬
刘卉
魏学礼
陈竞平
王培
孟志军
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机构
首都师范大学信息工程学院
国家农业智能装备工程技术研究中心
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出处
《江苏农业科学》
2018年第20期244-247,共4页
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基金
国家自然科学基金(编号:31571563
31571564)
国家高技术研究发展计划(863计划)(编号:2013AA102308)
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文摘
为了深入挖掘海量农机运动轨迹的应用价值,提出基于时空立方体的农机运动轨迹分割方法。基于农机作业的历史轨迹数据,以全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,简称GNSS)定位设备记录的每个轨迹点为中心建立时空立方体。通过研究农机作业与道路行驶时空立方体的密度阈值,分离田间作业轨迹和道路行驶轨迹。为了验证算法对农机实际作业轨迹数据的分割效果,通过遥感卫星地图数据目视解译法进行对比分析,采用马修斯相关性系数(Matthews correlation coefficient,简称MCC)及正确率进行量化评估。结果表明,农机运动轨迹分割结果的MCC均值为82. 10%,正确率均值为97. 98%,算法准确率高,且对参数的设置不敏感,能够实现农机运动轨迹数据的有效分割,为农机作业面积和作业效果评估提供数据支持。
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关键词
农业机械
全球卫星定位系统
时空立方体
轨迹
轨迹分割
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分类号
S220.1
[农业科学—农业机械化工程]
TP802.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种面向多模态手术轨迹的快速无监督分割方法
被引量：1
- 3
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作者
邵振洲
赵红发
渠瀛
施智平
关永
袁慧梅
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机构
首都师范大学信息工程学院
首都师范大学轻型工业机器人与安全验证北京市重点实验室
成像技术北京市高精尖创新中心
田纳西大学诺克斯维尔分校工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第10期2296-2302,共7页
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基金
北京市教委科研计划一般项目(KM201710028017)资助
北京市教委科研基地建设项目(TJSHG201310028014)资助
+10 种基金
北京市优秀人才培养青年骨干个人项目(2014000020124G135)资助
国家自然科学基金项目(61702348
61772351
61572331
61472468
61602325
61373034)资助
国家科技支撑计划项目(2015BAF13B01)资助
国际科技合作计划项目(2011DFG13000)资助
北京市科委项目(Z141100002014001)资助
北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20150507)资助.
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文摘
基于视频和机器人运动学数据的多模态手术轨迹分割是机器人辅助微创手术中的一类基本任务,用于生成低复杂度的子任务进行学习和技能评估等.然而由于手术视频的高维特征空间,传统的特征提取方法存在效率低下、难以提取有效特征的缺陷.此外,传统轨迹分割方法未对运动学轨迹进行去噪处理,分割结果易受噪声影响.为此,本文提出了一种基于手术视频和机器人运动学数据的快速手术轨迹无监督分割方法.一方面,采用堆叠卷积自编码器方法对手术视频进行无监督的低维特征提取,提高特征提取的效率;另一方面,利用小波变换对手术运动学轨迹进行多尺度去噪处理,平滑短程轨迹,减少噪声对分割结果的影响.最后,采用非参混合模型实现手术轨迹的分割.实验表明,本文提出的手术轨迹分割方法能够在保证准确性的前提下,基于视觉和运动学特征的分割速度相较于基于深度学习转移状态聚类(TSC-DL)提高了10倍.
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关键词
机器人辅助微创手术
轨迹分割
堆叠卷积自编码
小波平滑
深度学习
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Keywords
robot-assisted minimally invasive surgery
trajectory segmentation
stacked convohitional auto-encoder
wavelet smoothing
deep learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名轨迹数据的连续距离查询技术
被引量：3
- 4
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作者
黄火荣
许建秋
秦小麟
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第11期2505-2510,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61373015
61300052)资助
+3 种基金
江苏省自然科学基金青(BK20130810)资助
南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目(kfjj20151603
kfjj20161603)资助
中央高校基本科研业务费专项资金项目(NS2017073)资助
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文摘
随着移动应用的增加,大量移动对象轨迹数据的分析变得越来越重要,轨迹数据的查询成为研究热点.本文提出了移动对象轨迹数据的连续距离查询,返回在时间段[t_1,t_2]内距离目标对象的距离在[d_1,d_2]内的轨迹数据.采用3D R-tree索引,提出了连续距离查询算法,并针对轨迹数据过滤方法进行了优化.针对长轨迹数据,通过轨迹分割将长轨迹分割成若干短轨迹进行索引查询,提高查询效率.采用真实和合成的轨迹数据集,通过比较本文提出的方法与基于TB-tree的查询方法和基于SETI索引的查询方法的实验结果表明:基于3D R-tree和轨迹分割的连续距离查询方法具有更好的查询性能.
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关键词
移动对象
连续距离查询
轨迹分割
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Keywords
moving objects
continuous distance queries
trajectory split
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种基于DP-KMP的机器人避障交互式学习方法
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作者
肖洒
吕勇明
吴海彬
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机构
福州大学机械工程及自动化学院
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出处
《仪器仪表学报》
CSCD
北大核心
2024年第11期65-78,共14页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB1308603)项目资助。
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文摘
为了使机器人在执行复杂任务时能够及时避开障碍,提出了一种基于DP-KMP的机器人避障交互式学习方法。首先构建了该方法的整体框架,采用分割泛化策略,实现对示教轨迹的快速分段学习和对分段轨迹的避障规划;针对学习阶段,提出了基于DP算法的轨迹分割策略以提高分割效率,并使用高斯混合模型策略提取各子轨迹的参考数据库;针对轨迹规划阶段,使用KMP模型完成轨迹复现与泛化,并引入基于人机交互反馈的参考数据库更新策略,提升了人机交互避障的成功率;针对该更新策略可能失效导致避障轨迹规划失败的问题,提出了两个相应的适用条件用于检验分割生成的子轨迹。最后,通过仿真验证了所述适用条件的有效性;真实实验结果表明,使用所提出的方法分割两个实验的示教轨迹分别仅用时0.084和0.107 s, KUKA协作机器人在执行不同搬运任务的过程中通过与用户的多次交互成功避开了所有静止和突然变化的障碍。
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关键词
模仿学习
核化运动基元
道格拉斯-普克算法
轨迹分割
人-机器人交互
避障
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Keywords
imitation learning
kernelized movement primitives
Douglas-Peucker algorithm
trajectory segmentation
human-robot interaction
obstacle avoidance
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分类号
TH89
[机械工程—精密仪器及机械]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种无监督护理机器人遥操作员训练与评估方法
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作者
朱德良
谢劼欣
严海涛
贾路宽
郭士杰
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机构
河北工业大学机械工程学院
复旦大学工程与应用技术研究院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第12期2640-2645,共6页
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基金
上海市科委“科技创新行动计划”项目(21511101701)资助
国家自然科学基金项目(61871173)资助
河北省重点研发计划项目(19211817D)资助。
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文摘
针对遥操作护理机器人操作员培训难度大,训练效率低的问题,本研究提出了一种基于无监督轨迹分割的操作员培训方法.该方法无需专家参与,通过对比划分的子轨迹与标准任务流程轨迹的差异,为操作员提供更加直观和程序性的评估方案.为了实现这一目标,本研究构建了遥操作护理机器人系统,并对机器人轨迹从粒度上进行建模,为遥操作护理机器人操作员的培训提供可靠的反馈标准.同时提出了一个新型的TSC-CRP无监督聚类模型,该模型可以在无需人工标注的情况下对机器人轨迹进行无监督轨迹分割.实验证明,TSC-CRP的分割精度较其他无监督方法提高了32.2%~38.1%,并可以识别不同操作员的技能水平.因此,本文提出的方法可以有效的提高护理机器人操作员的训练效率,并对操作员的技能水平进行全面客观的评估.
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关键词
遥操作机器人
技能评估
无监督聚类
轨迹分割
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Keywords
nursing telerobot
training-evaluation
unsupervised clustering
trajectory segmentation
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分类号
TG156
[金属学及工艺—热处理]
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题名基于分段自适应高斯噪声发散的协作机器人路径优化
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作者
李修民
周勇
胡楷雄
李卫东
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机构
武汉理工大学交通与物流工程学院
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出处
《计算机集成制造系统》
2025年第8期2772-2785,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51975444)。
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文摘
协作机器人示教学习的回归路径质量受限于示教轨迹的分布,不当的预处理可能导致回归路径过拟合或任务特征丢失。针对此问题,提出了一种分段自适应高斯噪声发散的路径优化策略。首先,考虑到示教轨迹各部分的分布差异,提出一种基于特征驱动聚类的轨迹段分割方法将示教轨迹分割成多个任务特征段。其次,构建了多维高斯噪声参数优化模型,为每个特征段选取适当的发散参数,以改善示教轨迹的分布,进而提高回归路径的质量。最后,通过UR5机器人采集的示教轨迹对所提出的方法进行了实验验证,评估了回归路径的相似性、特征保留和平滑性。结果表明,经过优化后得到的回归路径整体上与原始示教轨迹保持了较高的相似性,同时在保留原始轨迹的任务特征的基础上,减少了由于不利特征影响而出现的曲折和冗余,平滑性得到进一步提高。
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关键词
协作机器人
示教学习
轨迹分割
高斯噪声发散
路径优化
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Keywords
collaborative robot
learning from demonstration
trajectory segmentation
Gaussian noise divergence
path optimization
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术]
TP23
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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