实现移动机器人的同步定位与建图(SLAM)是实现移动机器人真正意义上自主导航的关键。越来越多的研究者开始关注基于机器视觉的SLAM技术,这是因为它具有丰富的信息和低廉的价格。针对传统的室内环境下的3D SLAM存在实时性差、鲁棒性低等问题,提出了一种改进的RGB-D SLAM算法,利用主成分分析法(PCA)对特征描述子进行降维处理,以加快图像匹配的速度。同时针对RGB-D SLAM过程中平移和旋转较慢这一特征,提出了一种将图像区域分块匹配的方法,提高了特征点匹配的效率,降低了误匹配率。同时限制所划分的区域内的特征点数目,使得提取到的图像特征更均匀。为了克服原始RGB-D SLAM的效率不佳问题,采用了RTAB-MAP来实现RGB-D SLAM。在后端,g2o用于机器人的轨迹和全局地图优化。

轴承故障诊断环境复杂、影响因素多,导致特征高维化成为一个技术难题,采用核主成分分析法(KPCA)进行高维特征降维取得了一定成效,但KPCA未考虑特征间的相似性对计算复杂度以及分离效果的影响,对提高计算实时性和有效性以及提升分类效果形成了限制。为此提出了基于K均值聚类算法和KPCA方法的聚KPCA方法。利用均值聚类算法的思想对所提取的时、频域特征中的相似特征进行聚类,降低后续KPCA计算的复杂度,再用KPCA对聚类后的特征进行降维,将高维特征映射到一个类别可分度较高的特征空间。利用正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障4种轴承状态信号特征对聚KPCA方法进行验证,结果表明:与KPCA方法相比,所提出的聚KPCA方法具有更好的降维分离效果和较强的鲁棒性。

滚动轴承作为机械设备的重要部件,对机械设备的稳定运行起着重要的作用。滚动轴承的故障信号往往是多种信号的叠加,有必要对采集到的振动信号进行模式分解,进而基于模式识别方法实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别。提出一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和等距特征映射(ISOMAP)的机械设备故障分类识别方法。利用ALIF对滚动轴承的故障信号进行模式分解;对选定的模式分量提取多个统计学特征;最后利用ISOMAP对高维特征信号进行降维处理,实现对滚