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吴培良: 作品数：62 被引量：150H指数：6; 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金河北省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电子电信文化科学机械工程更多>>

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一种移动机器人运动控制驱动电路: 本实用新型提供一种移动机器人运动控制驱动电路，包括主控制器、无线接收模块、电机驱动模块、串行通信接口、电源产生电路模块、无线通讯装置和带编码器直流电机，主控制器分别连接无线接收模块、电机驱动模块、串行通信接口和电源产生电...; 赵逢达吴培良孔维航李贤善孔令富; 文献传递

基于家庭环境多传感器信息的老年人行为图模型的研究: 李贤善孔令富王辉赵逢达李海涛吴培良; 项目针对家庭环境老年人行为识别问题建立了该问题的研究框架，该框架适合多信息融合的复杂问题研究。建立了位置信息特征模板，并给出家庭环境地图坐标向位置信息特征模板的映射依据。提出了一种针对人体姿态特征的时空约束的二分类CRF...; 关键词：; 关键词：机器人多传感器

无标定摄像机手眼系统平移下的目标深度估计被引量：3: 2009年; 在基于图像的视觉伺服手眼系统中,往往需要通过估计获得目标的深度信息。为此,提出了通过控制装有摄像机的机械手进行纯平移运动,从获取图像序列特征点的变化来估计目标深度的新方法。首先利用四次纯平移运动,离线计算手眼关系的旋转矩阵;在线阶段,利用该旋转矩阵将机械手平移转换为摄像机平移,再结合平移前后图像极点不变的特性,实现目标深度实时估计。与以往方法不同,新方法无需进行摄像机参数标定,并对图像匹配噪声和手眼系统运动误差具有一定的鲁棒性。; 孔令富吴培良李贤善; 关键词：手眼系统

一种智能空间辅助的家庭服务机器人SLAM方法被引量：3: 2011年; 在单机器人SLAM过程中,定位误差和建图误差随机器人运动距离增大而增大。为了有效降低SLAM误差,本文提出了一种智能空间辅助的家庭服务机器人SLAM方法。基于Rao-Blackwellized粒子滤波思想,机器人定位和建图问题被分解为两个独立环节,首先,联合机器人控制量和智能空间摄像机网络的观测值估计机器人位姿,给出了位姿粒子的采样提议分布和权值更新公式;然后,机器人利用自身位姿及对目标的观测来构建环境地图。仿真实验表明本方法有效提高了机器人的定位精度,进而得到了更加精确的环境地图。; 孔令富吴培良杨学永; 关键词：家庭服务机器人 RAO-BLACKWELLIZED粒子滤波 SLAM

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

面向对象的家庭全息地图表示与构建被引量：2: 2013年; 针对现代复杂而多样化的家庭环境,人对家庭服务机器人的服务需求,以及其自身基于家庭全息地图的路径规划的任务要求,借鉴人对空间环境的认知和地图的组建过程,提出了一种改进的面向对象的家庭服务机器人全息地图表示方法,设计出家庭-房间-物品三层表示模型。依据面向对象的思想,分别给出了改进的物品层、房间层和家庭层的面向对象表示方法。基于机器人自身携带的传感器对各层对象的空间数据进行采集。将该表示方法转化成可存储在数据库中的数据类型,将采集的数据存储到数据库中并对地图进行实时的更新。在家庭环境下,机器人基于该全息地图分别对各层进行对象识别和路径规划,实物实验说明基于家庭-房间-物品表示模型的家庭全息地图能满足服务机器人任务的需要。; 孔令富高胜男吴培良; 关键词：面向对象思想家庭服务机器人全息地图

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：11: 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

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

吴培良

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