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基于星凸形随机超曲面模型多扩展目标多伯努利滤波器

随着电子技术和传感器分辨率的不断提高，传统多目标跟踪（MTT）中的“点目标”假设不再成立，一个目标在采样时刻内对应多个量测，这样的目标可以称之为“扩展目标（ET）”。扩展目标是具有一定空间范围的目标，其检测信号往往会对应传感器的多个分辨单元，目标对应传感器的多个量测信息，会呈现出一个 “稀疏点量测集”。所以，可借助多源信息融合技术，利用多个量测信息对目标特征进行更深层次的估计。扩展目标跟踪（ETT）问题在现代目标跟踪与识别系统中受到极大的关注，如濒海监视、自主式武器、机器人技术等领域。

  • 2022-01-12
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基于模糊自适应有限冲激响应卡尔曼滤波算法的农机GNSS/IMU组合导航

为了提高农业机械自动导航系统的精度和稳定性，综合考虑农机作业时的实际运动状态，本文将GNSS定位系统和集成了加速度计和陀螺仪的IMU相融合，提出了一种模糊自适应有限冲激响应卡尔曼滤波（FA-FIR-KF）算法，对位置信息和姿态信息进行融合。基于FA-FIR-KF算法，其中：四元数法的引入，可以抑制农机坐标非线性的问题；模糊推理系统的引入，可以使系统对异常噪声具有自适应调节能力；遗忘因子的引入，可以使系统不过度依赖先验统计信息，从而迅速地追踪突变信号。试验结果表明，相对于非滤波情况，FA-FIR-KF模型可以使农机更平滑、稳定、精准地跟踪期望路径，跟踪精度在厘米级。

  • 2022-01-12
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数字化车间新国标要素解读

针对离散工业的数字化车间的体系架构、基本功能、信息交互、基础数字化、工艺数字化、制造运营数字化等功能模块给出通用性要求。本标准为GB\T推荐性标准，以定性为主。

  • 2022-01-12
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结合运动平滑约束与灰度特征的卫星视频点目标跟踪

针对卫星视频条件下的点目标跟踪问题，提出了一种运动平滑约束的贝叶斯分类目标跟踪方法（BMoST）。本方法引入朴素贝叶斯分类器的思想，不依赖目标的任何先验概率，在运动平滑性约束下，利用灰度相似性特征来表达描述目标的似然度，并根据独立假设的贝叶斯定理，建立简化的分类器条件概率修正模型，通过该模型估计目标的后验概率，从而实现目标跟踪。同时，采用卡尔曼滤波辅助、优化跟踪处理，提高算法的稳健性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段，对6个点目标进行跟踪试验。结果表明，本文提出的方法针对卫星视频的点目标跟踪效果良好，精度达到90%左右，且跟踪轨迹平滑，满足卫星视频后续高级处理和应用需要。

  • 2022-01-12
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多源异构图像融合跟踪研究现状与展望

多源异构图像融合是信息融合领域的研究热点之一。多源异构图像的融合跟踪在精确制导、无人驾驶、机器人导航、公共安全等领域起着重要作用。目标跟踪的基本问题是在一系列时序图像中选择感兴趣目标，找到该目标的准确位置并跟踪其运动轨迹。复杂背景下的多源异构图像融合跟踪是一个典型的随机非线性动态系统估计问题，受诸多因素影响，如目标表观非刚性变化，观测场景的天气和光照变化，场景中出现相似目标等。阐述多源异构图像融合跟踪的关键问题，总结近年来该领域研究现状与主要方法，介绍基于深度学习的可见光和红外融合跟踪相关研究，最后预测未来的发展趋势。

  • 2022-01-12
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基于RNN并使用栅格地图的车辆轨迹预测算法介绍

栅格地图（Grid Map）则是把环境划分成一系列栅格，其中每一栅格给定一个可能值，表示该栅格被占据的概率。利用激光传感器，机器人可以完成Mapping（地图构建）任务。但是传感器数据是有噪音的。例如，假如我们在此时检测到距离障碍物4米，下一时刻检测到距离障碍物4.1米，我们是不是应该把4米和4.1米的地方都标记为障碍物？又或者怎么办呢？为了解决这一问题，就引入了Occupancy（占据率）的概念。

  • 2022-01-12
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机器人产业热点技术、发展现状及趋势解析

机器人（robot）一词，最早出现在1920年捷克科幻作家恰配克的《罗索姆的万能机器人》中，原文作“Robota”，后来成为英文中通行的“Robot”。更科学的定义是1967年由日本科学家森政弘与合田周平提出的：“机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴|隶性等7个特征的柔性机器。”

  • 2022-01-12
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面向UUV回收过程的单目视觉导引灯阵跟踪方法

无人水下航行器（UUV）在进行水下作业过程中, 受到自身可携带载荷和环境的制约, 导致其作业时间不能过长和作业距离不能过远, 需要在一定时间内回收以供给能量、获得数据并布置新任务。深入研究UUV视觉跟踪问题, 对实现UUV快速、准确、安全的回收有着重要意义。基于此, 文中对UUV回收的单目视觉多目标跟踪问题进行了研究。以非线性卡尔曼滤波器为基础, 提出基于非对称光阵列的UUV回收跟踪方法。首先, 对单目摄像机采集的水下图像进行预处理, 提取光源阵列的特征信息。其次, 初始化目标轨迹, 提出了基于非对称L型光源阵列的轨迹确定方法。再次, 权衡观测器与滤波器设计了寻优代价矩阵, 应用改进的匈牙利算法将检测与目标轨迹相匹配, 并根据匹配结果对卡尔曼滤波器的先验结果进行修正。最后, 通过水下目标跟踪实验, 验证了所提方法的工程有效性。

  • 2022-01-12
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