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物联网机器人系统研究进展被引量：6: 2013年; 物联网机器人系统是物联网技术与服务机器人技术的交叉领域,是物联网与服务机器人领域的研究热点。在分析物联网技术与机器人技术结合必然性及优越性的基础上,本文阐述了构建物联网机器人系统的指导思想和研究现状,重点介绍了网络机器人系统、普适机器人系统、智能空间机器人系统等分支系统的研究进展。最后,剖析了当前物联网机器人系统研究中存在的问题和难点,为进一步研究指明了方向。; 孔令富吴培良; 关键词：物联网服务机器人普适计算

一种时间约束的多机器人WSNs节能数据收集方法被引量：4: 2015年; 为了在不同数据收集时间约束下最小化无线传感器网络(WSNs)的能量消耗,提出了一种时间约束的多机器人WSNs数据收集方法。首先,给出网络模型假设,并在此基础上,利用最优化理论,构建时间约束的多机器人WSNs数据收集模型;然后,基于图论和分簇技术,设计一种基于最优子路由树的多机器人WSNs数据收集算法;最后,通过与现有方法进行对比实验,实验结果表明,所提出的方法能够在满足应用时间约束的同时,有效地降低WSNs的能量消耗,延长网络生命周期。; 景荣孔令富孔德瀚; 关键词：无线传感器网络多机器人数据收集

一种基于联合学习的家庭日常工具功用性部件检测算法被引量：3: 2019年; 对工具及其功用性部件的认知是共融机器人智能提升的重要研究方向.本文针对家庭日常工具的功用性部件建模与检测问题展开研究,提出了一种基于条件随机场(Conditional random field, CRF)和稀疏编码联合学习的家庭日常工具功用性部件检测算法.首先,从工具深度图像提取表征工具功用性部件的几何特征;然后,分析CRF和稀疏编码之间的耦合关系并进行公式化表示,将特征稀疏化后作为潜变量构建初始条件随机场模型,并进行稀疏字典和CRF的协同优化:一方面,将特征的稀疏表示作为CRF的随机变量条件及权重参数选择器;另一方面,在CRF调控下对稀疏字典进行更新.随后使用自适应时刻估计(Adaptive moment estimation, Adam)方法实现模型解耦与求解.最后,给出了基于联合学习的工具功用性部件模型离线构建算法,以及基于该模型的在线检测方法.实验结果表明,相较于使用传统特征提取和模型构建方法,本文方法对功用性部件的检测精度和效率均得到提升,且能够满足普通配置机器人对工具功用性认知的需要.; 吴培良隰晓珺杨霄孔令富孔令富; 关键词：条件随机场

一种基于提议分布选择的改进边缘粒子滤波算法被引量：2: 2016年; 在估计系统状态后验密度函数时,传统粒子滤波需估计整个状态序列再取其当前值,导致状态空间维数和粒子重要性权值方差随时间增大而必须增加重采样环节加以抑制.边缘粒子滤波保证在低维状态空间下的估计,但估计精度和粒子集重要性权值方差仍不够理想.本文首先推导出更接近状态后验密度函数的提议分布;然后将最新观测信息融入边缘粒子滤波中的单个粒子提议分布权值,提出了提议分布更为合理的改进边缘粒子滤波算法;最后设计了两组仿真实验,表明改进边缘粒子滤波的估计精度更高,粒子重要性权值方差进一步明显减小,粒子退化现象得到有效抑制.; 吴培良孔亮段亮亮孔令富; 关键词：粒子滤波

一种基于结构随机森林的家庭日常工具部件功用性快速检测算法被引量：3: 2017年; 家庭日常工具的部件功用性主动认知是家庭服务机器人智能提升的重要方面。为满足服务机器人实时自主作业的需要,提出了一种基于结构随机森林(SRF)的工具部件功用性快速检测算法。在离线训练阶段,利用SRF训练功用性边缘检测器与功用性检测器,并通过评估功用性检测结果的Fβ值确定工具各部件功用性对应的先粗糙后逐步精细化(coarse-to-fine)阈值。在线检测阶段,首先使用功用性边缘检测器计算功用性区域边缘的初步概率图,继而加以coarse-to-fine阈值滤波得到包含工具部件功用性的外接矩形区域,最后对该区域使用功用性检测器进行检测。实验结果表明,在普通非图形处理器系统下,相较于现有的全局搜索检测方法,本文方法对各功用性部件的检测效率均明显提升,且召回率和精度都有提高。; 吴培良付卫兴孔令富; 关键词：机器视觉

一种利用曲率约束的改进K-means三维点云数据分割方法被引量：12: 2017年; 为了提高三维点云逆向重建中对局部细节部位的敏感性,解决表面特征变化较大、外形较为复杂的点云数据分割不理想对后续处理产生较大影响的问题,提出一种利用曲率约束的三维点云数据分割新方法.该方法首先利用点云数据的坐标信息,计算出对应的曲率信息,然后基于坐标和曲率对点云之间的距离进行定义,在此基础上,按照K-means聚类的思想,实现点云的分割.同时,为了解决聚类分割对初始聚类中心的依赖,提高分割效率,提出一种基于立方体素栅格的点云初始聚类中心选取方法.实验结果表明,本文方法实现了点云数据特征明显部位的细分割,通过调整约束参数可以适用于曲面变化差异程度不同的点云数据分割,初始分割中心的选取方法保证了分割结果的唯一性和有效性,大大减少了消耗的时间,明显提高了效率,本文方法对实际应用具有积极的意义.; 杨永涛杨永涛黄国言张坤; 关键词：点云分割 K-MEANS

家庭服务机器人语音指令深层信息识别被引量：2: 2015年; 针对机器人缺乏对语音指令的深层识别能力,提出一种基于DNN/GMM的深层信息识别方法.首先,在全息地图环境数据基础上,运用双隐层深度神经网络构建家庭环境神经网络模型;其次,基于该模型对语音指令进行目标对象深层信息识别,并据此提取相关预备指令;再次,基于语音指令高斯混合模型识别语音指令类型;最后,依据不同指令类型选定最优服务对象深层信息识别方法,之后提取服务指令.在一般家庭中构建实验环境,结果验证了该方法的正确性和有效性,且使得机器人依据指令的深层信息能够更加准确地理解并执行指令.; 高胜男孔令富; 关键词：全息地图神经网络模型高斯混合模型

邻域密度约束的动态标准差阈值三维点云数据离群点检测方法被引量：9: 2018年; 为了提升三维点云数据离群点的检测能力,提高检测方法的适应性,解决针对密度分布变化大的点云数据离群点检测效果不佳的问题,提出一种基于邻域密度约束的动态标准差阈值三维点云数据离群点检测方法.该方法充分考虑获取的点云数据的密度差异,将点云的密度特征引入离群点判定阈值的计算.首先利用直通滤波提取目标点云数据,检测并移除无效点;然后分析离群点的检测原理,给出点云k-邻域密度的估算方法;最后通过邻域密度约束实现了标准差阈值的动态调整,并采用不同的约束方式对远离主体点云的外部区域和内点区域的离群点进行检测,实现了密度分布变化明显的点云数据离群点的有效检测.实验结果表明,文中方法能够更加有效地移除离群点,通过标准差阈值动态约束满足了密度分布差异较大的点云数据的针对性检测,提升了检测效果和检测性能,达到了预期的目的,对实际应用具有积极意义.; 杨永涛杨永涛张坤黄国言; 关键词：离群点检测标准差

一种基于CLM的服务机器人室内功能区分类方法被引量：5: 2018年; 基于CLM(无码本模型)提出一种规避码本的室内功能区表示与建模方法.首先,在灰度级图像的基础上提取SURF(加速鲁棒特征)描述子;然后,运用空间金字塔方法将图像分成规则区域,在向量空间引入高斯流形,将每个区域用单高斯模型表示,并将其联合构成混合高斯模型以表示整幅图像;最后,将图像的高斯模型与改进的SVM(支持向量机)分类器联合使用,实现室内功能区的分类.在Scene 15数据集上的实验结果表明,本文方法相较于传统的构建码本方式在分类识别精度上提升约20%,同时对方向变化、光照不均匀等情况具有较好的鲁棒性,有效提升了服务机器人对室内功能区的认知能力.; 吴培良李亚南杨芳孔令富孔令富; 关键词：服务机器人

面向室内服务的中文语音指令深层信息解析系统被引量：2: 2014年; 针对室内服务机器人的人机交互问题,对中文语音指令进行了深入研究,提出了一种基于概率/神经网络混合模型的深层信息解析系统。该系统由指令解析模块和深层信息提取模块组成,前者基于概率模型解析语音指令的有效信息,后者依据家庭环境神经网络模型,将有效信息中的服务对象或目标对象作为已知条件提取指令深层信息,旨在将指令所蕴含的深层信息显性化。构建了一般家庭条件下的实验环境进行了仿真实验,仿真数据验证了指令解析模块和深层信息提取模块的可行性;选取两类典型结构的中文语音指令,在该系统上进行深层信息解析实验,提取了准确的有效信息和深层信息。; 孔令富高胜男吴培良; 关键词：有效信息深层信息

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国家自然科学基金(61305113)

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