【摘 要】
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为解决移动机器人对非结构化道路识别的准确性、实时性问题,提出了改进的超像素聚类与支持向量机融合的监督修正算法.首先对采集的道路图像进行预处理,仅在此道路的显著性区域内进行图像的平滑处理,然后基于改进的线性迭代聚类算法,将图像分割为内部像素较为一致的若干超像素单元,根据灰度差准则进行超像素的合并,以超像素块作为训练样本集,加快了支持向量机(SVM)分类器的训练学习速度,提取合并后的超像素颜色、纹理特征作为分类器训练集,构造SVM道路分类器并在测试集中进行分类识别,最后根据建立的评估函数对分类结果实时修正,保
【机 构】
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山东理工大学机械工程学院,山东 淄博 255049;山东理工大学农业工程与食品科学学院,山东 淄博 255049
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为解决移动机器人对非结构化道路识别的准确性、实时性问题,提出了改进的超像素聚类与支持向量机融合的监督修正算法.首先对采集的道路图像进行预处理,仅在此道路的显著性区域内进行图像的平滑处理,然后基于改进的线性迭代聚类算法,将图像分割为内部像素较为一致的若干超像素单元,根据灰度差准则进行超像素的合并,以超像素块作为训练样本集,加快了支持向量机(SVM)分类器的训练学习速度,提取合并后的超像素颜色、纹理特征作为分类器训练集,构造SVM道路分类器并在测试集中进行分类识别,最后根据建立的评估函数对分类结果实时修正,保障了分类识别的准确率.实验表明,该算法的分类效果精确度高,且具有良好的实时性和鲁棒性.
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非扫描激光主动成像过程中的局部频域特征会出现噪声,为了提高非扫描激光主动成像的频域特征质量,提出了非扫描激光主动成像的频域特征分析.基于非扫描激光主动成像原理,引入神经网络—极限学习机,消除非扫描激光主动成像的频域特征样本训练误差,使得神经网络—极限学习机与最小二乘解的问题相同,识别出非扫描激光主动成像的频域特征,通过描述频域特征的尺度空间,定义了卷积处理的高斯核函数,利用梯度模值和主方向两个指标,提取非扫描激光主动成像的频域特征,通过设计非扫描激光主动成像的频域特征滤波去噪算法,提升非扫描激光主动成像的
常规的车辆智能导航系统无法准确计算其与前方障碍物之间的距离,因此,基于机器视觉和激光雷达设计了车辆智能导航系统.在车辆智能导航系统的硬件设计中,设计视觉传感芯片外围电路,配置视觉传感芯片电路元件参数,保障视觉传感装置的稳定运行,设计激光雷达温度补偿装置,保证激光雷达装置的电路稳定.在车辆智能导航系统的软件设计中,去除图像噪声,转换运动中的图像数据,设计车辆智能导航算法.设计实验测试该系统的视觉智能,在与常规三种系统的对比中,该系统可以在距障碍物约1.12 m时转弯,而常规的三种系统在障碍物前约1.61 m
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为提升拉曼光纤激光器控制稳定性,提出了基于嵌入式技术的拉曼光纤激光器控制系统.拉曼光纤激光器的输出电压模拟信号经A/D模块转换为数字信号后,传送到FPGA控制单元,FPGA控制单元基于接收到的数字信号与控制电压之间偏差,利用粒子群算法改进模糊PID控制器实施优化,处理误差信号,实现拉曼光纤激光器控制,同时采用并行通信方式,将控制结果传输到单片机控制单元,利用单片机控制单元发出的温度及供电控制命令,并通过显示器展示数据.实验结果表明:该系统输入电流值与输出功率间具有良好线性关系,系统稳定性高;增益系数与电流
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