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基于同义词文本分类研究
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3秒自动关闭窗口室内环境下移动机器人双目视觉SLAM研究
同时定位与地图创建(SLAM)问题是移动机器人研究领域的基本问题与研究热点,也是移动机器人在未知环境中真正实现自主的关键问题。视觉传感器(摄像机)最接近人类感知效果,能够提供丰富的环境特征和信息。近年来,随着图像处理技术的进步,基于视觉信息完成SLAM逐渐成为当前移动机器人领域研究的热点。本文围绕室内环境下移动机器人的双目视觉SLAM系统展开研究,主要内容如下:首先,对移动机器人SLAM问题进行了详细介绍,在此基础上,提出双目视觉SLAM系统结构。同时,该双目视觉SLAM系统结构也是本文的一个研究框架。然后,对SIFT特征的提取与匹配进行了研究,将立体匹配得到的SIFT特征点作为环境的视觉路标。为了降低SIFT算法的匹配复杂度,本文采用32维特征描述符来描述SIFT图像特征以代替原有的128维特征描述符。接着,采用基于透视变换模型的线性标定方法对双目立体视觉系统进行了标定,应用基于线性标定的三维重建方法对立体匹配点对进行三维重建&
(本文共74页)
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1相关概念及研究意义移动机器人的并发建图与定位操作技术是当前自主导航技术研究领域中的基础问题之一,也是移动机器人实现智能化的前提条件,即时定位与地图构建技术并成为机器人领域的研究热点。移动机器人从空间层面上分,可以分为陆地操作移动机器人、水下操作移动机器人、空中操作移动机器人三大层次领域。SLAM技术是指设备在移动的过程中可以实现同时定位与地图建模的操作功能。SLAM技术可以描述为移动机器人放在一个未知的特定环境区域中,由一个随机的未知的位置,也就是起始点开始自由移动。机器人在移动过程中可以通过位置信息进行估算,然后在地图中进行数据信息匹配实现自身定位功能操作。同时,在自身定位的基础上实时的对地图进行增量式的地图信息更新操作。从而实现移动机器人在未知环境中能自主定位和导航操作。在这个自主定位和导航移动的操作过程中,机器人没有受到外部环境先验知识的协同帮助,而移动机器人系统中所使用的地图模型和自身的定位功能都依赖于该机器人自身所赋...&
(本文共1页)
权威出处:
到稿日期:返修日期:本文受重庆市教委科学技术研究项目基金(KJ130512),重庆市科学技术委员会项目资助基金(cstc2015jcyjB0241)资助。1引言同步定位与构图(SLAM)最早由Smith和Cheeseman于1988年提出,用于解决移动机器人的定位与构图问题。该问题可描述为移动机器人通过机载传感器(声呐、激光、摄像头等)感知未知环境信息,逐步构建周围环境地图并形成全局地图,同时运用此地图完成对自身位姿的确定[1];它已成为该研究领域的热点和难点,具有重大的科研价值和实际意义[2]。解决SLAM问题最普遍的方法之一是基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的SLAM算法,它广泛应用于室内、室外、水下等领域[3-4]。然而,线性化误差积累等不足导致滤波器发散、估计精度低以及不一致的地图。因此,许多学者将无迹变换(Unscented Transf...&
(本文共6页)
权威出处:
0引言伴随着移动机器人应用领域的不断涌现与发展,同时定位与制图(simultaneous localization andmapping,SLAM)技术成为当前移动机器人研究流域中备受关注的热门研究方向[1~3],它是实现自主导航的一个重要环节,也是移动机器人研究领域中一个最为基本的问题。目前,对于已知环境地图情况下的机器人自主定位问题与已知机器人位置情况下的地图创建问题已经得到了研究者们的广泛研究,形成多种有效的解决方法。然而,在大多数情况下,机器人所处的工作环境往往具有未知性、动态性与复杂性等特点,造成机器人无法利用GPS等绝对定位技术来事先定位其环境地图,这就要求机器人能够在自身位置不定的情况下,完成对未知环境的地图创建工作,并利用自身创建的地图进行自主定位与导航。研究中将这一问题通称为移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM,又称CML)问题。近年来,许多学者对此问题进行研究,提出了多种解决方案。文献[4]采用栅格策略,...&
(本文共4页)
权威出处:
移动机器人系统在宇宙探测、工厂自动化、采矿、排险、军事、服务等方面有着广泛的应用前景。SLAM (simultaneous localization and mapping)即同时定位与地图建模,指移动机器人在未知环境中自主建立环境的地图,同时在这张地图中给自身定位。在这个过程中,机器人没有外部环境先验知识的帮助,地图建模与定位都依赖于自身的传感器。因此,SLAM问题的解决是实现移动机器人真正自主的关键。本文以移动机器人在室外未知环境下的SLAM问题为主要研究内容。总结了SLAM问题研究现状,分析了它们的优缺点,针对现有SLAM解决方法在机器人遭遇“绑架”时失效的问题,提出了新的SLAM问题解决方案。本文的主要贡献如下:1.提出新的路标提取方法。SLAM的地图建模以及地图匹配以环境中的路标点为基础,为了有效地基于激光传感器数据在室外非结构化环境中提取路标点,提出了一种新的实体特征提取方法,引入蛛网结构,将环境中覆盖一定连续范围的...&
(本文共59页)
权威出处:
而这类险情一旦出现,后果非常严重[1]。石油化工装置火灾发展迅猛,易引发连锁性爆炸,而且化工产品多带有毒性,给搜救工作带来很大困难[2,3]。所以,首先要利用耐高温高压的移动机器人,进行内部侦查,查找有无人员伤亡,查明燃烧位置、形式以及面积,然后在投入充足的救援力量,确定进攻和撤退路线[4,5],因此工业机器人的定位及动态轨迹跟踪的研究越来越重要[6,7]。自主移动机器人只有具备在未知环境下自主导航能力,才能在特大灾害发生时,发挥其存在价值。但是,在陌生环境中,机器人位姿和环境地图一般都是未知的,二者又是相互依赖的,所以移动机器人同时定位和建图(Simultaneous Localizationand Mapping,SLAM)问题得到广泛的关注[8,9]。一般视觉的SLAM分为单目、双目以及多目SLAM三种[10],在实际应用中,出于压缩成本,降低复杂性等要求,移动机器人一般采用单目摄像机。然而,单目SLAM缺少度信息,实现机...&
(本文共6页)
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传真:010-说话人识别技术的研究与实现--《大连理工大学》2010年硕士论文
说话人识别技术的研究与实现
【摘要】:
说话人识别,也称为声纹识别,是一种利用测试语音对说话人进行身份识别的认证技术。作为语音信号处理的一个分支,说话人识别技术在网络安全、身份鉴别、电话会议、司法查证等领域已经得到广泛应用。随着信息技术的发展,这种生物认证技术逐步走出实验阶段向商用化方向发展。
说话人识别技术从识别任务上分为说话人辨认和说话人确认,从识别内容上又分为文本无关和文本有关两方面。本文研究的内容主要是从应用角度出发,实现一个与文本无关的说话人辨认系统。
本文的主要工作包括以下几方面:
(1)概述了说话人识别技术的发展状况,并从两方面进行分析:表征说话人语音的特征参数选取和说话人辨认系统训练模型的建立。
(2)选用了美尔倒谱系数(MFCC)作为语音特征参数,在具体实现时,使用了基于短时能量和短时过零率的话音激活检测(VAD)算法。为了进一步提高识别率,系统中加入了差分美尔倒谱系数(AMFCC).
(3)主要采用高斯混合模型(GMM)进行系统建模识别,并对EM算法的初始分类分别采用了K均值和一般分类两种方法进行比较。
(4)基于Windows音频采集系统,用MFC搭建界面,实现了实时说话人识别系统。该系统具有实时录音、实时识别等功能,实验数据给出了50人样本库的识别结果。
【学位授予单位】:大连理工大学【学位级别】:硕士【学位授予年份】:2010【分类号】:TN912.34
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(责任编辑:鱼若雨)

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