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孙凤池

作品数:57 被引量:165H指数:7
供职机构:南开大学软件学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划天津市自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程农业科学电子电信更多>>

文献类型

  • 35篇期刊文章
  • 10篇专利
  • 7篇会议论文
  • 3篇科技成果
  • 2篇学位论文

领域

  • 44篇自动化与计算...
  • 4篇电气工程
  • 2篇电子电信
  • 2篇农业科学
  • 1篇矿业工程
  • 1篇机械工程
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇文化科学

主题

  • 33篇机器人
  • 24篇移动机器人
  • 10篇同时定位与建...
  • 7篇图像
  • 7篇感器
  • 7篇传感
  • 7篇传感器
  • 5篇多机器人
  • 5篇SLAM
  • 4篇无线传感
  • 4篇无线传感器
  • 4篇路径规划
  • 3篇调制
  • 3篇语义
  • 3篇语义关系
  • 3篇室内环境
  • 3篇拖挂式移动机...
  • 3篇光调制
  • 3篇磁光
  • 2篇电流

机构

  • 54篇南开大学
  • 6篇山东科技大学
  • 3篇天津财经大学
  • 2篇中国科学院
  • 2篇淄博职业学院
  • 2篇中国外汇交易...
  • 1篇山东轻工业学...
  • 1篇闽江学院
  • 1篇深圳市艾华联...
  • 1篇四创科技有限...

作者

  • 57篇孙凤池
  • 32篇黄亚楼
  • 22篇苑晶
  • 12篇康叶伟
  • 5篇刘光
  • 4篇陶通
  • 4篇赵永林
  • 3篇耿达
  • 3篇吴晓琳
  • 2篇刘作军
  • 2篇王鸿鹏
  • 2篇蔺增金
  • 2篇刘光
  • 2篇阙嘉岚
  • 2篇郑杰
  • 2篇黄枢子
  • 2篇路薇
  • 2篇李宏超
  • 2篇陈欢
  • 2篇陈昊天

传媒

  • 6篇机器人
  • 5篇控制理论与应...
  • 3篇模式识别与人...
  • 3篇计算机工程
  • 3篇计算机工程与...
  • 2篇仪器仪表学报
  • 2篇控制与决策
  • 2篇南开大学学报...
  • 2篇第27届中国...
  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇自动化学报
  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇自动化与仪表
  • 1篇山东科技大学...
  • 1篇控制工程
  • 1篇智能系统学报
  • 1篇电子科学技术
  • 1篇传感器技术与...
  • 1篇第二十七届中...

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2022
  • 2篇2021
  • 2篇2020
  • 2篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 3篇2014
  • 2篇2013
  • 4篇2012
  • 4篇2011
  • 5篇2010
  • 4篇2009
  • 7篇2008
  • 2篇2007
  • 1篇2006
  • 3篇2005
  • 3篇2003
  • 1篇2002
57 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
一种自主实时实景三维重建与检测机器人系统
本发明公开了一种自主实时实景三维重建与检测机器人系统,包括机械硬件子系统和软件子系统,所述机械硬件子系统为整个系统提供三维空间运动能力、三维空间信息采集能力和数据传输能力,所述软件子系统用于收集三维空间信息、处理三维空间...
范崇山曹仲之孙凤池王鸿鹏
文献传递
一种自然柔顺式光伏太阳能电池智能控制系统
本文提出并实现了一种对光伏太阳能电池板进行姿态控制和状态监视的控制系统,根据地球和太阳的相对运动关系,建立了主动顺应自然环境中光照变化的控制模型,使太阳能电池板基于自身所处的经纬度位置,根据时间的变化,自主、智能地跟踪太...
董静孙凤池武涛
关键词:系统可靠性
文献传递
带拖车轮式移动机器人包络路径的分析与量化
2003年
带拖车的轮式移动机器人系统由一节牵引车拖挂若干节拖车构成 ,其运动轨迹具有单车体机器人无法比拟的复杂性 .本文针对带拖车的轮式移动机器人运动所生成的包络路径进行了分析 ,并结合系统的运动轨迹和障碍物的分布情况提出了计算包络路径宽度的方法 。
苑晶黄亚楼康叶伟刘作军孙凤池
关键词:轮式移动机器人仿真路径规划运动学
一种基于线段特征的室内环境主动SLAM方法被引量:8
2009年
在SP模型的框架下,从激光扫描点中提取线段特征用于描述室内环境.提出一种基于最优控制的主动同时定位与建图方法;该方法综合考虑系统不确定性的大小和对环境的探索程度,为机器人确定最佳的控制输入,使机器人能够建立精确和完整的环境地图.在Poineer 3 DX移动机器人平台上进行了实验,实验结果验证了该方法的有效性.
武涛孙凤池苑晶黄亚楼
单目视觉SLAM仿真系统的设计与实现被引量:1
2008年
实现单目视觉同时定位与建图(SLAM)仿真系统,描述其设计过程。该系统工作性能良好,其SLAM算法可扩展性强,可以精确逼近真实单目视觉SLAM过程。以方便SLAM算法的研究为目标,提供了大量辅助记录、观察和分析实验结果的功能,有助于实验的复现和不同算法效果的对比研究。
张展宇黄亚楼李超康叶伟孙凤池
关键词:扩展卡尔曼滤波同时定位与建图移动机器人
基于多视角RGB-D图像帧数据融合的室内场景理解被引量:8
2020年
对于智能机器人来说,正确地理解环境是一项非常重要且充满挑战性的能力,从而成为机器人学领域一个关键问题.随着服务机器人进入家庭成为趋势,让机器人能够依靠自身搭载的传感器和场景理解算法,以自主、可靠的方式感知并理解其所处的环境,识别环境中的各类物体及其相互关系,并建立环境模型,成为自主完成任务和实现人机器人智能交互的前提.在规模较大的室内空间中,由于机器人常用的RGB-D(RGB depth)视觉传感器(同时获取彩色图像和深度信息)视野有限,使之难以直接获取包含整个区域的单帧图像,但机器人能够运动到不同位置,采集多种视角的图像数据,这些数据总体上能够覆盖整个场景.在此背景下,提出了基于多视角RGB-D图像帧信息融合的室内场景理解算法,在单帧RGB-D图像上进行物体检测和物体关系提取,在多帧RGB-D图像上进行物体实例检测,同时构建对应整个场景的物体关系拓扑图模型.通过对RGB-D图像帧进行划分,提取图像单元的颜色直方图特征,并提出基于最长公共子序列的跨帧物体实例检测方法,确定多帧图像之间的物体对应关联,解决了RGB-D摄像机视角变化影响图像帧融合的问题.最后,在NYUv2(NYU depth dataset v2)数据集上验证了本文算法的有效性.
李祥攀张彪孙凤池刘杰
通讯范围受限条件下的多机器人主动SLAM被引量:3
2012年
针对机器人通讯范围受限的问题,提出一种新的多机器人协作同时定位与建图(simultaneous locali-zation and mapping,SLAM)方法。多个机器人采用基于最优控制的主动探索策略,创建自身周围区域的子地图,在每个建图周期内使用扩展的卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)估计和维护子地图状态,并在一个周期结束后联络其通讯范围内的其他机器人,进行子地图的传递与融合。同时,为避免由通讯范围受限带来的地图过度融合问题,每个机器人保存每个建图周期内的局部子地图,待与其他机器人相遇时只传递并融合子地图的增量部分。仿真实验验证了该方法的有效性。
吴晓琳宋萌苑晶孙凤池陶通
关键词:多机器人协作
基于综合互信息的视觉SLAM主动探索被引量:1
2010年
针对当前单目视觉同时定位与建图(SLAM)研究中基于互信息的主动探索方式存在忽略不同运动行为代价的缺陷,提出考虑运动代价的基于综合互信息的探索策略.运动行为的选择考虑摄像机平移一定距离、旋转一定角度所付出的代价,并根据不同类型的运动行为对路标匹配可靠性影响的大小为其设置相应的权重,然后选择单位代价下能够获得最大信息增益的行为.实验结果表明,基于这种探索策略的单目视觉SLAM可在不影响定位精度和实时性的情况下,科学地选择可行的运动行为,避免单纯追求信息收益的探索方式的不合理性.
孙凤池康叶伟黄亚楼刘光
关键词:互信息
基于四叉树环境模型的轮式移动机器人平滑路径生成方法被引量:21
2001年
生成平滑的路径是轮式动移机器人路径规划的要求 .基于四叉树环境模型 ,本文提出了生成平滑路径的算法 .首先简单介绍了基于位置码的四叉树环境模型 ,然后详细分析了在该环境模型下路径搜索结果的组成特点 ,并提出了相应的平滑路径生成策略 .最后给出了路径生成的算法 ,并通过仿真实验验证了算法的正确性 .
李宏超黄亚楼阙嘉岚徐君孙凤池
关键词:轮式移动机器人路径规划智能机器人
基于分层词袋模型的室外环境增量式场景发现被引量:2
2020年
场景理解是机器人在多样化环境中自主执行任务的前提,而场景发现是场景理解的一个重要内容.由于具体场景在空间和时间上存在连续性,可以假定移动机器人在某一段时间内处于同一场景,并且属于同一场景的图像序列的视觉观感是相似的,因此提出无需先验知识的增量式室外场景发现,通过分层词袋模型建立图像和场景的联系,使得场景发现过程更加类似人类认知模式.对于机器人实时获取的每一副图像,首先将其分块,然后利用动态聚类算法增量式地得到相应的低层词典,并据此词典提取高层词袋模型特征,接下来,再用另一动态聚类算法增量式地完成场景发现,从而判断当前图像属于一个已经历场景,或未经历场景,直到发现新场景.实验结果证明,该方法能够在没有先验知识的情况下有效完成自主场景发现.
陈昊天张彪孙凤池黄亚楼苑晶
关键词:室外环境移动机器人无监督学习
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