吴华
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于视觉流形正则化的机器人实时定位新方法被引量：3
- 2010年
- 提出了一种基于核主分量分析(PCA)正则化的机器人实时定位算法。此算法以半监督学习完成离线训练,首先,以机器人在其预置运动路径上采集到的畸变图像中的稀疏目标面积为观察数据,将部分标定数据的坐标作为其标签,然后以核PCA所揭示的低维视觉流形为正则化约束条件,运用最小二乘方法估计无标签数据坐标。在线定位阶段,利用调和函数估计在线采集到的数据坐标,从而实现基于无标定单目视觉传感器的机器人在线定位。实验结果表明,和其他常规的定位方法相比较,提出的实时定位算法的计算复杂性小、定位精度高、实时性强,能够满足工业机器人和医疗服务机器人等方面的实时定位要求。
- 吴华秦世引
- 关键词：机器视觉流形正则化核主分量分析面积特征
- 基于增量式路标表观学习的移动机器人定位被引量：1
- 2010年
- 在全景图像中,机器人参考定位的路标表观受到畸变、观察视角、路标尺度变化以及环境亮度的影响,致使基于全景视觉的机器人自主定位存在着许多难点有待解决.提出增量式的路标表观学习方法,准确估计路标的表观变化,并为基于粒子滤波的机器人定位过程提供准确的观测信息.增量式路标学习过程利用增量式概率主元分析为理论工具,将不同视角的路标表观的主元特征表示成不断自主更新的特征基底,为计算观测量与路标真实表观的相似度提供了实现途径和理论依据.该学习算法能够被集成到带有重采样的贯序权值采样粒子滤波算法过程中,实现了全景视觉机器人的精确自主定位.实验结果表明:该算法的定位误差小,计算量小,执行效率高,对全景图像中的各类干扰均不敏感.
- 吴华秦世引
- 关键词：同步定位与地图构建主元分析
