【摘 要】
：
单目视觉系统融合惯性测量单元的同时定位与地图构建(SLAM)系统,能实现在使用场景上的互补,以及较低的硬件成本,在实际工程应用中越来越受到青睐。最近的研究表明,基于优化的SLAM算法性能优于基于滤波的SLAM算法。基于优化的视觉惯导融合SLAM算法具有高度非线性化的特点,其性能高度依赖于系统初始状态估计的准确性;惯性测量单元需要加速度激励,这意味着不能从静止状态启动,而必须从未知的运动状态启动,因
【机 构】
：
江苏省模式识别与计算智能工程实验室（江南大学）,江南大学人工智能与计算机学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61806006),江苏省研究生创新计划项目(kylx16_0781),江苏高校优势学科建设工程资助项目。
论文部分内容阅读
单目视觉系统融合惯性测量单元的同时定位与地图构建(SLAM)系统,能实现在使用场景上的互补,以及较低的硬件成本,在实际工程应用中越来越受到青睐。最近的研究表明,基于优化的SLAM算法性能优于基于滤波的SLAM算法。基于优化的视觉惯导融合SLAM算法具有高度非线性化的特点,其性能高度依赖于系统初始状态估计的准确性;惯性测量单元需要加速度激励,这意味着不能从静止状态启动,而必须从未知的运动状态启动,因此如何确定这一未知的初始状态显得尤为重要。综上可知,对初始状态准确的估计是SLAM算法具有高精确鲁棒性的
其他文献
粒子群优化算法是一种新型启发式智能优化算法,它运行速度快,收敛性强,但是容易陷入局部极值。为了克服粒子群算法的早熟收敛现象,提出了一种新的带有非线性惯性权重和柯西变异的粒子群优化算法。首先,对算法中的惯性权值进行改进,增强粒子局部收敛能力;然后,利用柯西变异算子,增加种群多样性。数值实验表明,提出的改进粒子群优化算法具有较快收敛速度,寻优能力强,能有效克服早熟收敛现象。
为增强非牛顿流体减速带的泛用性,使得在面对不同实际情况下仍能得到合适的应用,提供了一种实际生产非牛顿流体减速带的算法参考。首先通过利用非牛顿流体剪切稀化特性,选用水泥生浆[1]作为减速带填充物,建立幂律流体本构方程模型;之后运用推理的方法仿真,研究非牛顿流体减速带的高度即水泥生浆填充量与环境温度、车速之间的关系。结果显示:这种非牛顿流体减速带的高度与环境温度之间存在密切联系,即低温下使减速带减速效果生效的临界车速较高,高温下的临界车速较低,两者差值较大。减速带垂直高度与临界车速之间存在正相关性并与给低车速
针对传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)时所存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于动态重组和协同交流策略的蚁群优化算法(RCACO)。首先,将蚁群划分为贪婪蚁群和探索蚁群,两类蚁群执行不同的路径构建规则和信息素更新策略,以平衡算法的收敛速度和多样性。其次,采用一种基于线索二叉树的新型动态重组算子,并根据不同的重组策略对解集进行有导向性的动态重组,以提升算法的多样性。进一步,提出一种基于相似度和潜力值的协同交流策略,从全局的角度出发,找到最有潜力成为最优解的路径,并对这些路径给予信息素奖励,以
作为度量粒化程度的方式,在粒计算研究领域中,粒度受到了众多学者的广泛关注,其中一种重要且广为接受的模式是参数化粒度。利用这种参数化的粒度表现形式,在面向属性约简的求解问题时,往往需要计算每一个参数所对应的粒度下约简,直至找出所有参数下的约简结果。显然,这种方式会带来巨大的时间消耗。为解决这一问题,提出了一种连续参数意义下的多粒度属性约简策略:首先利用连续参数的区间及粗糙集中不确定性度量的单调性,构造了连续参数下属性约简的约束条件;其次设计了连续参数意义下约简求解的前向贪心搜索算法;最后选取了8组UCI数据
随着我国基坑工程和超高层建筑的建设规模和难度不断增大,基坑和桩基工程相关技术取得了长足的进步。文章简要回顾了我国基坑和桩基工程的技术新进展。在基坑工程领域,重点阐述了超深地下连续墙技术、支护结构与主体结构相结合技术、承压水控制技术、复杂环境条件下的软土深基坑变形控制技术及其工程应用。在桩基工程领域,重点阐述了大直径超长灌注桩、旋挖扩底桩、预制桩植桩技术及其工程应用情况。希望借此促进这些新技术的深入发展和应用。
论文针对柔性车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP),以最小完工时间为优化目标,根据标准布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)的核心思想,提出了一种双层编码的离散布谷鸟算法。根据levy飞行的特点,采用2-opt和double-bridge操作代替levy飞行对其进行更新。此外,将择优插入和择优交换操作结合,代替标准布谷鸟算法中的随机游走策略。最后将DCS算法与GA、PSO算法进行仿真比较,验证了DCS算法在解决FJSP问题时能得到更好更稳
为解决打台球收球、摆球的繁琐性,提高台球机娱乐性能,设计一种可以自动实现台球摆送台球的装置,为实现台球可以安全准确地将台球运至摆球位置,以STM32F407作为系统控制核心,以MC442两相数字式步进驱动器作为步进电机驱动器,驱动装置运行,并使用PID算法控制步进电机实现加减速缩短运球时间,并增添蜂鸣器作为安全预警器,通过调整PWM控制步进电机进行点动,并伴随预警器提醒人们避让保持运行轨迹的畅通,在位置关键点设置接近开关解决步进电机失步的问题保证运球的精确度。
自动编码器(AE)是深度学习领域中一种结构简单且应用广泛的无监督特征提取算法。在图像特征提取方面,现有自动编码器普遍存在特征提取不充分、模型参数量较多等问题。针对上述问题,提出了一种用于图像特征提取的融减自动编码器(MRAE)。首先,在该算法中提出"融减网络结构",该结构在编码器中通过特征交叉传递实现了特征融合,在解码器中通过优化解码结构降低了特征损失并减少了模型参数量;其次,设计一种联合重构损失
为了解决大数据环境下产品质量风险预警的人工智能化,论文设计了一种基于遗传算法改进BP神经网络算法的产品质量安全风险预警方法。根据产品质量检测项目的风险权重不同,论文建立了基于GA-BP神经网络的质量安全风险预警模型。以智能门锁产品的检测数据进行风险预警实验,实验结果表明该预警方法提高了风险预警的精度和学习效率。
针对时间-成本约束下的云资源调度问题,使用三角模糊数表示不确定的任务执行时间,建立了模糊云资源调度模型,调度的目标是降低任务总的执行时间和总的成本消耗,决策变量是任务和虚拟机的映射关系。使用混合粒子群优化算法(RIOPSO)对模糊云资源调度进行求解。该算法使用了正交初始化粒子群的方法,提升粒子初始探索最优调度方案的质量,在粒子搜索过程中使用重新随机化控制粒子的搜索范围,使用实时更新惯性权重的方式控制粒子在搜索中的速度,从而得到最优的调度方案。在Cloudsim仿真平台上使用随机生成的仿真数据,对提出的问题