室内移动机器人激光点云2D墙线检测实验

快速、准确地识别墙线环境元素是室内移动机器人导航功能的重要基础。该文针对传统霍夫变换方法易丢失信息和产生过多冗余线段问题,提出一种基于激光雷达点云数据空间特性的2D墙线直接提取算法。首先通过点云直通滤波技术去除原始三维点云数据中的地面点云干扰;然后将清洗后的点云投影到二维地平面上,转化为二值化图像后进行直线检测;再利用自定义的直线滤波增强算法,在减少冗余线段的同时保留更多有效墙线信息,从而快速生成更为吻合的建筑物墙线模型。仿真实验结果表明,新算法在不同复杂度场景下提取的线段数量整体平均降低50.8%,且处理时间小于100 ms,满足移动机器人导航过程中实时环境识别需求。该实验适合用作高校教学实验,有助于学生将理论知识与实践操作相结合,深入理解室内地图构建与环境感知技术。

全局路径约束的两轮差速机器人改进导航算法

定位和路径规划是机器人导航的核心问题,准确地定位和合适的路径规划是保证机器人正常导航的重要环节。以两轮差速机器人为研究对象,提出一种基于全局路径的定位和路径规划改进算法,并添加遇到障碍物时的恢复机制。开始导航后,机器人原地自转到路径的方向,中间过程使用路径跟随算法跟踪经过平滑后的全局路径,到达目标点后原地自转到目标方向,机器人在操作系统ROS仿真环境下完成综合创新性教学实践训练。实验结果表明,无论机器人处于狭窄环境还是存在大幅度转弯极端路径等复杂情况,该算法均能实现良好的导航避障和运动控制效果,可为机器人平台的部署提供有力支持。该实验有效培养学生理论结合实践的工程能力。

基于时域信号特征和卷积神经网络的模拟电路故障诊断算法

模拟电路是现代电子技术的基础,及时识别与定位电路故障是保证系统正常工作的重要环节。针对此类工程问题,提出一种基于时域信号特征和卷积神经网络(CNN)的模拟电路故障判断算法。首先采集对象电路的激励输入和输出响应信号,经过处理后成为1*N或2*N的时域信号序列输入CNN中,端到端实现从原始输入时域信号到故障识别期望输出的映射。实验仿真和实测结果表明,与经过信号预处理的频谱图+CNN和小波包变换+反向传播(BP)神经网络算法相比,该算法对结构性电路故障的识别正确率明显提高,在参数变化型电路故障的识别效果上总正确率相差不到1个百分点,但对于电路正常的判断正确率由93%提高到97%,避免出现某一具体故障正确率很低的情况,总体性能优于对比算法。该算法能够准确快速地识别和定位模拟电路中的结构性故障和参数变化型故障。

过必经点集且具有额外硬约束的最短路径算法

求解过必经点集的最短路径问题已有多种算法,但其应用到在具有额外硬约束限定条件的场景时存在不足。针对此类问题,提出一种基于深度优先搜索发展的随机搜索算法,由使用者依据现场情况给出数学描述,建模抽象为无向带权图表示;依据路径规划要求定义相关变量,包括路径规划的起点、终点、必经点集以及额外硬约束条件,图信息和节点信息以邻接矩阵的形式保存;搜索过程中对路径的可行性加入额外硬约束条件进行实时判定,最终获得最短路径解。实验仿真和实测结果表明,该算法能有效规避额外硬约束条件下的中间路径,生成合理的最短路径,改善相关问题的可求解性。