该文采用水提醇沉法制备大果沙枣多糖(Elaeagnus moorcroftii Wall.polysaccharide from Kashgar,EMP-K),基于现代分析技术对多糖进行理化性质分析,继而构建蛋白-多酚-多糖三元复合乳液体系并探讨其贮存稳定性。结果表明,EMP-K是一种平...该文采用水提醇沉法制备大果沙枣多糖(Elaeagnus moorcroftii Wall.polysaccharide from Kashgar,EMP-K),基于现代分析技术对多糖进行理化性质分析,继而构建蛋白-多酚-多糖三元复合乳液体系并探讨其贮存稳定性。结果表明,EMP-K是一种平均分子质量为7491 Da的杂多糖,主要由甘露糖、盐酸氨基葡萄糖、鼠李糖、葡萄糖醛酸、半乳糖醛酸、葡萄糖、半乳糖和阿拉伯糖等组成;红外光谱结果表明,样品呈现出C=O和C—O的振动吸收峰;扫描电镜结果表明,EMP-K的表观呈现出清晰的颗粒状结构,微表面较为光滑;粒度和Zeta电位测量结果表明,多糖的溶剂体系相对稳定;乳铁蛋白与表没食子儿茶素没食子酸酯在二元复合物中发生共价反应,多糖主要通过氢键和疏水作用与二元复合物结合;此外,多糖参与形成的双层乳液可有效防止液滴聚集,以提高体系的贮存稳定性。该研究为深入开发大果沙枣多糖的乳化功能,提升新疆地区大果沙枣的综合效益及开发新式乳液递送系统提供重要的科学依据。展开更多
井下斜坡道的定位与建图是实现井下斜坡道无人驾驶的关键技术之一,矿山井下斜坡道区域为典型非结构化环境特征,且道路具有一定倾斜角度,采用传统SLAM算法无法获得精确里程计信息,导致定位与建图精度难以满足无人矿卡行驶需求。针对上述...井下斜坡道的定位与建图是实现井下斜坡道无人驾驶的关键技术之一,矿山井下斜坡道区域为典型非结构化环境特征,且道路具有一定倾斜角度,采用传统SLAM算法无法获得精确里程计信息,导致定位与建图精度难以满足无人矿卡行驶需求。针对上述问题,通过研究激光SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)算法LeGO-LOAM,笔者提出一种适用于矿山井下斜坡道环境的定位与建图方法。首先,针对井下斜坡道口两侧均为光滑水泥墙壁,特征点稀少问题,设计了基于人工路标的辅助增强定位方法,有效增加点云特征数量,从而优化位姿估计结果,避免建图漂移现象;然后在特征预处理阶段,提出了一种基于激光点云高度差与坡度信息融合的提取地面点高效算法,通过改善地面地点的选取策略,针对倾斜坑洼路面仍能有效识别地面点,解决了井下斜坡道定位与建图倾斜角度大、误差大等问题;其次,基于CVC(Curved-Voxel Clustering)聚类算法设计了一种斜坡道点云曲率体素聚类算法,采用曲率体素和基于哈希的数据结构对点云进行分割,大幅提高在井下稀疏、噪声环境下点云聚类的鲁棒性;最后,运用Scan-To-Map进行点云匹配,同时兼顾点云配准的性能与速度。在中钢集团山东某井下斜坡道的现场实验证明:与原算法相比精度提升13.15%,Z轴误差降低22.3%,地图质量明显提升,能有效解决井下无人驾驶建图及定位的难题。展开更多
文摘井下斜坡道的定位与建图是实现井下斜坡道无人驾驶的关键技术之一,矿山井下斜坡道区域为典型非结构化环境特征,且道路具有一定倾斜角度,采用传统SLAM算法无法获得精确里程计信息,导致定位与建图精度难以满足无人矿卡行驶需求。针对上述问题,通过研究激光SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)算法LeGO-LOAM,笔者提出一种适用于矿山井下斜坡道环境的定位与建图方法。首先,针对井下斜坡道口两侧均为光滑水泥墙壁,特征点稀少问题,设计了基于人工路标的辅助增强定位方法,有效增加点云特征数量,从而优化位姿估计结果,避免建图漂移现象;然后在特征预处理阶段,提出了一种基于激光点云高度差与坡度信息融合的提取地面点高效算法,通过改善地面地点的选取策略,针对倾斜坑洼路面仍能有效识别地面点,解决了井下斜坡道定位与建图倾斜角度大、误差大等问题;其次,基于CVC(Curved-Voxel Clustering)聚类算法设计了一种斜坡道点云曲率体素聚类算法,采用曲率体素和基于哈希的数据结构对点云进行分割,大幅提高在井下稀疏、噪声环境下点云聚类的鲁棒性;最后,运用Scan-To-Map进行点云匹配,同时兼顾点云配准的性能与速度。在中钢集团山东某井下斜坡道的现场实验证明:与原算法相比精度提升13.15%,Z轴误差降低22.3%,地图质量明显提升,能有效解决井下无人驾驶建图及定位的难题。
