运动模糊场景下结合感知增强与特征约束的SLAM算法 被引量：1

1

作者 陈孟元 程浩 +1 位作者 李鹏飞 郭行荣 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期555-564,共10页

针对传统同时定位与地图构建(SLAM)算法在运动模糊场景下难以准确识别物体和无法有效判断物体的实际运动状态等问题,提出一种结合感知增强与特征约束的视觉SLAM算法。设计了一种单阶段去模糊识别的网络模型,通过引入模糊区域关注和增强... 针对传统同时定位与地图构建(SLAM)算法在运动模糊场景下难以准确识别物体和无法有效判断物体的实际运动状态等问题,提出一种结合感知增强与特征约束的视觉SLAM算法。设计了一种单阶段去模糊识别的网络模型,通过引入模糊区域关注和增强识别机制识别环境中的物体并获取语义信息,提高了系统在复杂环境下的感知能力。为进一步减少动态物体对系统定位精度的影响,融合语义信息和特征约束,提出了一种基于全局条件随机场的运动判断模型。在公开的TUM数据集上进行验证,结果表明所提算法有效提高了运动模糊环境下物体识别的精度和准确率,平均绝对轨迹误差与ORB-SLAM3、DS-SLAM、Dyna-SLAM算法相比分别减少了96.3%、51.4%以及10.2%,表现出良好的构图能力。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 语义信息 特征约束 运动判断

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基于变指数干扰观测器的无人机非奇异终端滑模控制

2

作者 张博 黄宜庆 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2024年第5期48-56,共9页

针对四旋翼无人机系统在受干扰下的跟踪问题,以及姿态子系统的扰动问题和滑模控制时出现的抖振缺陷,基于连续快速非奇异终端滑模控制算法,给出一种适用于有扰动姿态子系统的变指数收敛干扰观测器的趋近率滑模控制器。首先,针对传统滑模... 针对四旋翼无人机系统在受干扰下的跟踪问题,以及姿态子系统的扰动问题和滑模控制时出现的抖振缺陷,基于连续快速非奇异终端滑模控制算法,给出一种适用于有扰动姿态子系统的变指数收敛干扰观测器的趋近率滑模控制器。首先,针对传统滑模控制中存在的快速性问题,采用变指数收敛干扰观测器来对扰动进行补偿和预测。然后利用姿态跟踪误差变化率的估计信息,构建快速非奇异终端滑模面。提高轨迹跟踪误差的收敛速度,并利用Lyapunov分析方法验证姿态跟踪误差在有限时间内收敛,仿真结果证实了这一方法的有效性,使用滑模控制和其改进方法设计四旋翼无人机系统控制器。 展开更多

关键词 四旋翼无人机 变指数控制 终端滑模控制 干扰观测器 有限时间控制

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低光条件下结合FFE-Net网络的视觉SLAM算法

3

作者 陈孟元 李鹏飞 +3 位作者 符乙 杨苏朋 徐奥 杜鹏 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第1期36-45,共10页

视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法在低光照条件下容易出现跟踪丢失和特征匹配困难,造成闭环和定位精度降低。针对此问题,提出一种融合傅立叶特征增强网络(FFE-Net)的视觉SLAM算法。首先,通过对傅里叶频域和空间域进行跨域处理,设计傅... 视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法在低光照条件下容易出现跟踪丢失和特征匹配困难,造成闭环和定位精度降低。针对此问题,提出一种融合傅立叶特征增强网络(FFE-Net)的视觉SLAM算法。首先,通过对傅里叶频域和空间域进行跨域处理,设计傅里叶空间亮度增强和特征细节恢复模块,提高了系统在低光照条件下的特征匹配数量及定位精度。其次,提出一种基于局部超像素特征描述符的闭环检测方法,通过规划特征区域生成特征描述符并结合词袋,共同完成对候选回环帧的筛选,提高闭环准确率。最后,在TUM_VI、KITTI和EUROC公开数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提算法在TUM_VI上的绝对轨迹误差比ORB-SLAM3算法平均降低了27.16%,闭环精度比VINS-FUSION算法提升了5.0%。根据实际场景下的实验结果,所提算法的运动轨迹比VINS-FUSION更接近真实轨迹,表现出良好的构图能力。 展开更多

关键词 特征匹配 图像增强 特征描述符 闭环检测

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改进OneFormer分割网络的动态物体实时跟踪SLAM算法

4

作者 陈孟元 杨苏朋 +1 位作者 许瑞珩 李鹏飞 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第3期257-266,共10页

针对传统视觉同时定位与地图构建(SLAM)在动态场景下容易出现特征匹配错误,导致位姿定位与建图精度下降的问题,提出了一种改进OneFormer分割网络的动态物体实时跟踪SLAM算法。首先,在Oneformer主干网络内增加特征增强模块和多注意力模块... 针对传统视觉同时定位与地图构建(SLAM)在动态场景下容易出现特征匹配错误,导致位姿定位与建图精度下降的问题,提出了一种改进OneFormer分割网络的动态物体实时跟踪SLAM算法。首先,在Oneformer主干网络内增加特征增强模块和多注意力模块,增强对潜在动态区域的识别与分割。其次,结合改进后网络获取到的RGB帧中语义信息,使用相机位姿和物体运动偏转角度估计物体运动状态。然后,将识别到的动态物体映射回网络分割掩膜图上形成分层结构,实现对动态物体的精准跟踪。最后,在公开数据集TUM中进行验证。结果表明,与DP-SLAM和DynaSLAM相比,所提算法绝对轨迹误差的均方根误差平均减少了17.70%、19.63%,展现了良好的跟踪精度。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 动态场景 深度学习 映射

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基于分离多量子垒电子阻挡层的AlGaN基深紫外发光二极管

5

作者 申国文 鲁麟 +3 位作者 许福军 吕琛 高文根 代广珍 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1156-1162,共7页

通过分离多量子垒电子阻挡层(EBL)结构,实现了AlGaN基DUV-LED器件性能的提升。由仿真结果可得,与传统的块状EBL相比,采用分离多量子垒结构的EBL可以获得更高的空穴浓度和辐射复合速率。这得益于EBL中间的夹层形成了空穴加速区,使得空穴... 通过分离多量子垒电子阻挡层(EBL)结构,实现了AlGaN基DUV-LED器件性能的提升。由仿真结果可得,与传统的块状EBL相比,采用分离多量子垒结构的EBL可以获得更高的空穴浓度和辐射复合速率。这得益于EBL中间的夹层形成了空穴加速区,使得空穴在加速区获得能量,从而提高了空穴注入效率。另外,多量子势垒结构还能够通过提高电子势垒有效抑制电子泄漏,从而大幅度提升器件性能。综上所述,多量子垒电子阻挡层的引入可以显著提升AlGaN基DUV-LED器件的性能。 展开更多

关键词 ALGAN 深紫外发光二极管 电子阻挡层

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基于区域映射深度优化的动态多特征RGBD-SLAM算法

6

作者 陈孟元 郭行荣 +1 位作者 钱润邦 程浩 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期42-51,共10页

针对RGBD-SLAM在特征提取环节,由深度相机得到的深度图易出现深度不连续以及突然出现动态物体造成轨迹误差增大的问题,提出一种基于区域映射深度优化的动态多特征RGBD-SLAM算法。利用轻量级的语义分割网络获取RGB帧中的语义信息,将得到... 针对RGBD-SLAM在特征提取环节,由深度相机得到的深度图易出现深度不连续以及突然出现动态物体造成轨迹误差增大的问题,提出一种基于区域映射深度优化的动态多特征RGBD-SLAM算法。利用轻量级的语义分割网络获取RGB帧中的语义信息,将得到的语义掩码映射到其对应的深度图像中,并在掩码映射后的区域内进行近邻修复以完成深度图的优化。为减少动态物体对SLAM系统轨迹精度的影响,通过迭代最近点求解相机位姿,结合多视图几何得到物体位姿、运动估计矩阵以及动态视觉误差,进而估计物体运动状态并剔除动态物体。根据双向映射背景修复模型补全剔除区域的静态信息,并进行点线面特征的提取以完成定位与建图的任务。在公开数据集TUM中进行验证,实验结果表明所提算法相较于ORB-SLAM3、RGBD-SLAM、DS-SALM的平均绝对轨迹误差分别减少了78.2%、81.4%以及17.6%,表现了良好的轨迹精度与构图能力。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 深度优化 剔除物体 背景修复

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大曲率运动下基于自适应关键帧选取的动态SLAM算法

7

作者 陈孟元 徐韬 张坦坦 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期671-680,共10页

针对传统同步定位与建图(SLAM)算法在大曲率运动下易发生漏选关键帧、在动态场景下无法准确判断物体运动状态等问题,提出一种大曲率运动下基于自适应关键帧选取的动态SLAM算法。为避免弯道运动漏选关键帧,创建局部逆向索引窗口并依据窗... 针对传统同步定位与建图(SLAM)算法在大曲率运动下易发生漏选关键帧、在动态场景下无法准确判断物体运动状态等问题,提出一种大曲率运动下基于自适应关键帧选取的动态SLAM算法。为避免弯道运动漏选关键帧,创建局部逆向索引窗口并依据窗口内关键帧、当前帧、参考帧三者中的特征点数量、匹配点数量、区域变化空间点数量计算自适应阈值,增补在弯道运动中遗漏的关键帧,提升了算法定位精度。同时,为避免动态点造成关键帧选取阈值不准确,设计基于视差角模型的动态物体判断策略来估计潜在动态物体的运动状态。在公开数据集和真实场景进行验证,结果表明:与DynaSLAM算法相比,所提算法在TUM数据集的平均绝对轨迹误差减少了20%,在室内和室外大曲率动态场景下的定位精度分别提升了12.1%和15.3%,展现出良好的建图能力。 展开更多

关键词 同步定位与地图构建 大曲率运动 关键帧 自适应阈值 动态场景 运动判断

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联合信息增强和特征融合的人体摔倒检测算法

8

作者 王凤随 邵凯丽 杨海燕 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期771-778,共8页

为了提高多场景下人体摔倒姿势的实时检测能力,提出了一种基于信息增强模块和注意力特征融合的YOLOv7-tiny目标检测改进算法。首先,针对重要区域特征信息的敏感度欠缺问题,在主干网络嵌入对比感知全局信息增强模块,可有效学习特征权重,... 为了提高多场景下人体摔倒姿势的实时检测能力,提出了一种基于信息增强模块和注意力特征融合的YOLOv7-tiny目标检测改进算法。首先,针对重要区域特征信息的敏感度欠缺问题,在主干网络嵌入对比感知全局信息增强模块,可有效学习特征权重,增强网络对人体姿势的判别能力;其次,为有效利用上下文信息,引入了一种密集坐标注意力特征融合结构,在通道维度上融合浅层和深层语义信息,保留有用特征信息的位置权重,促进网络对人体姿势信息的充分表达。最后,在人体摔倒姿势数据集上对所提算法进行验证。实验结果表明所提算法的平均检测精度达到了77%,较基线网络提高了3.7%,有效改善了人体摔倒行为检测的识别能力。同时,在学生课堂行为数据集SCB1、SCB2和PASCAL VOC测试集上对所提算法进行验证,其平均检测精度较基线网络分别提高了0.6%、0.5%和2.1%,验证了算法的通用性。 展开更多

关键词 摔倒检测 YOLOv7轻量网络 信息增强 特征融合 注意力机制

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基于自组织可增长映射的移动机器人仿生定位算法研究 被引量：7

9

作者 陈孟元 徐明辉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1003-1013,共11页

为提高移动机器人在同步定位和地图构建(SLAM)中的定位精度,该文提出一种基于自组织可增长映射(GSOM)的仿生定位算法。该方法将位置细胞的激活特性和神经网络输出层神经元建立响应连接,通过GSOM神经网络构建空间的拓扑地图,利用感知距... 为提高移动机器人在同步定位和地图构建(SLAM)中的定位精度,该文提出一种基于自组织可增长映射(GSOM)的仿生定位算法。该方法将位置细胞的激活特性和神经网络输出层神经元建立响应连接,通过GSOM神经网络构建空间的拓扑地图,利用感知距离信息实现位置细胞的激活响应从而估计机器人位置,以此还原机器人的运行路径。实验结果表明细胞间隔R对定位精度有较大影响,选取合适的细胞间隔能有效地减少神经网络的学习时间,提高定位精度,该文算法平均误差在0.153 m以内,定位精度达到90.243%,均优于原有算法。经验证该文算法建立的模型能够实现机器人的空间位置表征,提高了机器人在实验场景下的定位精度,表现出良好的位置估计性能。 展开更多

关键词 移动机器人 自组织可增长映射 位置细胞 位置表征 定位精度

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不规则H形量子势垒增强AlGaN基深紫外发光二极管性能 被引量：1

10

作者 鲁麟 郎艺 +7 位作者 许福军 郎婧 M SADDIQUE A K 吕琛 裴瑞平 王莉 王永忠 代广珍 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期714-718,共5页

针对AlGaN基多量子阱中有效的平衡载流子注入问题,研究了有源区势垒层中Al组分调制形成的非规则H形量子势垒对AlGaN基深紫外发光二极管(LED)器件性能的影响及载流子的输运行为。研究发现,与多量子阱中常用的单Al组分势垒相比,加入Al组... 针对AlGaN基多量子阱中有效的平衡载流子注入问题,研究了有源区势垒层中Al组分调制形成的非规则H形量子势垒对AlGaN基深紫外发光二极管(LED)器件性能的影响及载流子的输运行为。研究发现,与多量子阱中常用的单Al组分势垒相比,加入Al组分较高的双尖峰势垒可以有效地提高内量子效率和光输出功率。进一步研究表明,电子在有源区因凸起的尖峰势垒而得到了有效的阻挡,减少了电子的泄露,而空穴获得更多的动能从而穿过较高的势垒进入有源区。因此,采用非对称H形量子势垒的深紫外LED器件中载流子输运实现了较好的平衡,量子阱中的载流子复合速率远高于普通的深紫外发光二极管。 展开更多

关键词 ALGAN 深紫外发光二极管 量子势垒

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动态场景下基于双重特征约束的视觉惯性SLAM算法 被引量：11

11

作者 陈孟元 陈何宝 +3 位作者 刘金辉 韩朋朋 方鑫 郭俊阳 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期381-389,400,共10页

针对传统视觉惯性算法在动态物场景下特征误匹配造成轨迹精度低的问题,提出一种动态场景下平面约束和双重特征误匹配剔除的改进视觉惯性SLAM算法。首先,采用改进Plane-Recover算法分割动态场景中静态平面区域,构建损失函数优化静态平面... 针对传统视觉惯性算法在动态物场景下特征误匹配造成轨迹精度低的问题,提出一种动态场景下平面约束和双重特征误匹配剔除的改进视觉惯性SLAM算法。首先,采用改进Plane-Recover算法分割动态场景中静态平面区域,构建损失函数优化静态平面区域分割效果。其次,采用双重特征误匹配判断方法,通过平面约束策略得到正确面特征匹配,同时利用RANSAC与三焦张量算法结合的策略,提高点特征匹配准确度。在真实场景下进行验证,实验结果表明所提算法与VINS-mono算法相比轨迹精度平均提高20.82%,验证了所提算法可有效提升动态场景下的轨迹精度。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 动态环境 平面分割 点面特征 误匹配剔除

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基于边沿延时翻转的绑定前硅通孔测试方法 被引量：3

12

作者 倪天明 常郝 +3 位作者 卞景昌 易茂祥 梁华国 黄正峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2278-2283,共6页

硅通孔(Through-Silicon Via,TSV)在制造过程中发生开路和短路等故障会严重影响3D芯片的可靠性和良率,因此对绑定前的TSV进行故障测试是十分必要的.现有的绑定前TSV测试方法仍存在故障覆盖不完全、面积开销大和测试时间大等问题.为解决... 硅通孔(Through-Silicon Via,TSV)在制造过程中发生开路和短路等故障会严重影响3D芯片的可靠性和良率,因此对绑定前的TSV进行故障测试是十分必要的.现有的绑定前TSV测试方法仍存在故障覆盖不完全、面积开销大和测试时间大等问题.为解决这些问题,本文介绍一种基于边沿延时翻转的绑定前TSV测试技术.该方法主要测量物理缺陷导致硅通孔延时的变化量,并将上升沿和下降沿的延时分开测量以便消除二者的相互影响.首先,将上升沿延时变化量转化为对应宽度的脉冲信号;然后,通过脉宽缩减技术测量出该脉冲的宽度;最后,通过触发器的状态提取出测量结果并和无故障TSV参考值进行比较.实验结果表明,本文脉宽缩减测试方法在故障测量范围、面积开销等方面均有明显改善. 展开更多

关键词 3D芯片 硅通孔测试 开路故障 短路故障

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动态遮挡场景下基于改进Transformer实例分割的VSLAM算法 被引量：7

13

作者 陈孟元 韩朋朋 +3 位作者 刘金辉 张玉坤 江浩玮 丁陵梅 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1812-1825,共14页

针对传统SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)算法在动态遮挡场景下难以标记被遮挡物体,无法准确判断潜在物体运动状态以及剔除动态物体后特征点数量较少等问题,提出一种动态遮挡场景下基于改进Transformer实例分割的VSLAM算法... 针对传统SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)算法在动态遮挡场景下难以标记被遮挡物体,无法准确判断潜在物体运动状态以及剔除动态物体后特征点数量较少等问题,提出一种动态遮挡场景下基于改进Transformer实例分割的VSLAM算法(Improved Transformer instance segmentation under Dynamic occlusion VSLAM algorithm, ITD-SLAM).本算法通过设计一种多注意力模块,引导模型关注被遮挡区域,同时改进相对位置编码优化被遮挡物体边界语义性,精确标记出潜在动态物体.为减少动态物体对SLAM系统定位精度的影响,通过相机位姿估计、物体运动估计与物体运动判断三个步骤估计潜在动态物体运动状态,并剔除其中的动态物体.根据网格流运动模型补全剔除区域的静态背景,并利用信息熵与交叉熵筛选修复区域特征点,补充高质量特征点用于相机位姿估计.在公开数据集TUM和真实场景中进行验证,结果表明本文算法均方根误差与DynaSLAM相比减少22.94%,表现出了较好的构图能力. 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 动态环境 物体遮挡 实例分割 运动判断 背景修复

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室内场景下基于曼哈顿约束的多重特征视觉SLAM方法 被引量：3

14

作者 孙新柱 龚光强 +2 位作者 陈孟元 程浩 郭行荣 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期890-899,共10页

针对基于点特征的视觉同步定位与地图构建(SLAM)在室内低纹理环境出现定位精度差甚至失效的问题,提出一种基于曼哈顿约束的点线面多重特征视觉SLAM方法。为克服传统面特征提取算法检测精度差的问题,使用改进的PlaneRecNet网络进行更准... 针对基于点特征的视觉同步定位与地图构建(SLAM)在室内低纹理环境出现定位精度差甚至失效的问题,提出一种基于曼哈顿约束的点线面多重特征视觉SLAM方法。为克服传统面特征提取算法检测精度差的问题,使用改进的PlaneRecNet网络进行更准确的面特征提取。针对单纯利用曼哈顿假设进行位姿估计的应用场景受限问题,利用平面间的正交关系判断曼哈顿假设条件。在非曼哈顿场景直接跟踪点、线特征估计六自由度位姿;对于曼哈顿场景,采用方向引导的方法筛选主平面,比较和跟踪平面结构的正交性进行三自由度旋转估计,降低旋转累积误差带来的漂移。在公开ICL-NUIM与TUM数据集上的实验结果表明:改进的面分割网络较PlaneRecNet和PlaneRCNN的精度分别提升5.47%和11.89%;平均绝对轨迹误差比ORB-SLAM3减少了39%,表现出了更优越的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 视觉同步定位与地图构建 曼哈顿约束 面特征 旋转估计

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考虑需求响应与碳交易成本的综合能源系统优化调度 被引量：2

15

作者 余江胜 娄柯 +2 位作者 张艳 何昌龙 梁馨予 《兰州工业学院学报》 2022年第3期78-83,共6页

针对现有综合能源系统研究较少考虑冷热负荷的可调度性问题,利用电、热负荷的柔性特点,建立了考虑需求响应和碳交易机制的多能互补优化调度模型,并引入算例进行分析,在MATLAB平台调用Cplex求解器对所提模型进行求解。结果表明:所提方法... 针对现有综合能源系统研究较少考虑冷热负荷的可调度性问题,利用电、热负荷的柔性特点,建立了考虑需求响应和碳交易机制的多能互补优化调度模型,并引入算例进行分析,在MATLAB平台调用Cplex求解器对所提模型进行求解。结果表明:所提方法能够兼顾经济性与低碳性,具有“削峰填谷”的作用,可为综合能源系统低碳经济调度提供参考。 展开更多

关键词 综合能源系统 需求响应 碳交易 优化调度

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基于改进关键帧选取策略的快速PL-SLAM算法 被引量：9

16

作者 陈孟元 丁陵梅 张玉坤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期608-618,共11页

针对PL-SLAM(Point and Line Simultaneous Localization And Mapping)算法在稠密场景下同时使用点线特征造成特征计算冗余,以及曲线运动时漏选关键帧等问题,提出一种基于改进关键帧选取策略的快速PL-SLAM算法(Improved keyframe extrac... 针对PL-SLAM(Point and Line Simultaneous Localization And Mapping)算法在稠密场景下同时使用点线特征造成特征计算冗余,以及曲线运动时漏选关键帧等问题,提出一种基于改进关键帧选取策略的快速PL-SLAM算法(Improved keyframe extraction strategy-based Fast PL-SLAM algorithm,IFPL-SLAM).该算法引入一种基于信息熵引导的位姿跟踪决策,使用信息熵评价优先提取的特征点,依据评价结果决策点线特征的融合使用方式,避免了在纹理稠密场景下点线特征同时使用造成数据冗余,提高了算法的实时性;与此同时,为避免曲线运动时漏选关键帧,采用逆向索引关键帧选取策略补充在曲线运动中漏选的关键帧,提高了闭环的准确率和定位精度.在公开的KITTI数据集和TUM数据集中进行测试,测试结果表明本文算法的运行时间与PL-SLAM算法相比减少了16.0%,绝对轨迹误差相比于PL-SLAM算法缩小了23.4%,表现出了良好的构图能力. 展开更多

关键词 点线特征 位姿估计 信息熵 关键帧 逆向索引 同时定位与地图构建

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融合人工势场蚁群算法的移动机器人路径规划 被引量：11

17

作者 李志锟 赵倩楠 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第11期118-124,共7页

通过对人工势场法与蚁群算法进行融合,给出了一种融合人工势场蚁群算法的移动机器人路径规划算法。一方面,引入目标点距离影响因子,改善势场力对移动机器人路径搜索的影响,通过改进斥力场函数,避免移动机器人因受到较大的斥力而无法规... 通过对人工势场法与蚁群算法进行融合,给出了一种融合人工势场蚁群算法的移动机器人路径规划算法。一方面,引入目标点距离影响因子,改善势场力对移动机器人路径搜索的影响,通过改进斥力场函数,避免移动机器人因受到较大的斥力而无法规划出最优路径;另一方面,构造势场力启发函数,同时考虑距离启发信息和势场启发信息,初始化信息素的差异化分配方式有利于提高算法的收敛速度。实验结果表明,融合人工势场蚁群算法相比于文献[15]算法,在最优路径长度、路径转折次数、收敛速度三方面分别提高了2.6%,25%和66.7%,表明了该算法在路径规划方面的优越性。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 人工势场法 蚁群算法 信息素

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基于双重初始化和分级优化的改进视觉惯性SLAM方法 被引量：9

18

作者 凌有铸 郭俊阳 +2 位作者 陈孟元 陈何宝 袁学超 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期191-198,共8页

针对传统视觉惯性SLAM初始化阶段收敛速度慢、准确性低以及抗干扰能力较弱,实时优化过程局部轨迹累计误差高、后端优化精度低等问题,提出一种双重初始化和关键帧分级优化的改进视觉惯性SLAM方法。在视觉惯性导航系统(VINS)初始化基础上... 针对传统视觉惯性SLAM初始化阶段收敛速度慢、准确性低以及抗干扰能力较弱,实时优化过程局部轨迹累计误差高、后端优化精度低等问题,提出一种双重初始化和关键帧分级优化的改进视觉惯性SLAM方法。在视觉惯性导航系统(VINS)初始化基础上构建观测样本情形评估函数,评估状态误差信息矩阵,判断初始化算法终止条件,缩短初始化时间,提高系统鲁棒性。在后端优化阶段建立紧耦合图优化模型,在滑动窗口优化之前以共视关系分级关键帧,优化强共视关键帧,消除局部累计误差,提高后端优化精度。在EuRoC数据集上进行的实验结果表明,所提方法较VINS-mono漂移误差减少约34%,时间效率提高11.19%,建图精度得到明显提升。 展开更多

关键词 基于视觉的同时定位与建图 信息矩阵 评估函数 共视约束 状态优化

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融合子空间共享特征的多尺度跨模态行人重识别方法 被引量：7

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作者 王凤随 闫涛 +2 位作者 刘芙蓉 钱亚萍 许月 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期325-334,共10页

跨模态行人重识别(Re-ID)是智能监控系统所面临的一项具有很大挑战的问题,现有的跨模态研究方法中主要基于全局或局部学习表示有区别的模态共享特征。然而,很少有研究尝试融合全局与局部的特征表示。该文提出一种新的多粒度共享特征融合... 跨模态行人重识别(Re-ID)是智能监控系统所面临的一项具有很大挑战的问题,现有的跨模态研究方法中主要基于全局或局部学习表示有区别的模态共享特征。然而,很少有研究尝试融合全局与局部的特征表示。该文提出一种新的多粒度共享特征融合(MSFF)网络,该网络结合了全局和局部特征来学习两种模态的不同粒度表示,从骨干网络中提取多尺度、多层次的特征,全局特征表示的粗粒度信息与局部特征表示的细粒度信息相互协同,形成更具有区别度的特征描述符。此外,为使网络能够提取更有效的共享特征,该文还针对网络中的两种模态的嵌入模式提出了子空间共享特征模块的改进方法,改变传统模态特征权重的特征嵌入方式。将该模块提前放入骨干网络中,使两种模态的各自特征映射到同一子空间中,经过骨干网络产生更丰富的共享权值。在两个公共数据集实验结果证明了所提方法的有效性,SYSU-MM01数据集最困难全搜索单镜头模式下平均精度m AP达到了60.62%。 展开更多

关键词 行人重识别 跨模态 全局和局部特征 多粒度共享特征融合 子空间共享特征

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基于兴趣倾向机制的仿生SLAM算法 被引量：4

20

作者 陈孟元 张玉坤 +1 位作者 田德红 丁陵梅 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1743-1753,共11页

该文针对同时定位与地图创建(SLAM)闭环检测算法易受复杂环境因素干扰,导致定位误差较大、闭环检测精度低等问题,受哺乳动物空间认知机理启发,提出一种基于兴趣倾向机制的仿生SLAM算法。采用反Hebbian网络(Lateral Anti-Hebbian Network... 该文针对同时定位与地图创建(SLAM)闭环检测算法易受复杂环境因素干扰,导致定位误差较大、闭环检测精度低等问题,受哺乳动物空间认知机理启发,提出一种基于兴趣倾向机制的仿生SLAM算法。采用反Hebbian网络(Lateral Anti-Hebbian Networkm,LAHN)对网格细胞进行建模,通过不规则复杂环境边界信息对网格细胞进行校正来提高算法定位精度。利用兴趣倾向机制对提取的显著性区域进行兴趣赋值,减小冗余显著性区域带来的影响,提高系统闭环准确率。将位置感知模型获取的位置信息与视觉感知模板相关联构建认知地图。在公开数据集及真实环境中进行测试,测试结果表明该文算法在构建认知地图的准确率、实时性以及对环境的适应能力具有优势。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 认知地图 显著性区域 网格细胞 位置细胞

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