基于光学跟踪和运动估算法的VR实时姿态感知软件设计

人体骨骼数据容易受到环境中光线等干扰因素的影响,使得软件的姿态感知结果的均值平均精度(mAP)较高。因此,设计了一种基于光学跟踪和运动估计算法的新型VR头显实时姿态感知软件。以光学跟踪设备为核心组成测量系统,实时获得位姿测量数据,并经过误差校正后得到准确的姿态信息。借助于OpenPose网络检测出人体骨骼关键点,并应用引入提前终止策略的运动估计算法对实时姿态图像进行不断搜索,在忽略干扰因素的情况下找到最佳匹配点,以此来反映运动矢量分布位置,识别出当前人体姿态。最后,依托于多层感知机网络实现姿态分类,作为最终输出的实时姿态感知结果。测试结果表明,结合光学跟踪和运动估计算法的软件应用后,得出姿态感知结果的mAP值保持在0.95以上,满足了VR头显实时姿态感知要求。

立面作业机器人姿态感知系统设计与分析

针对立面作业机器人在大型立面设备中容易发生姿态倾斜的问题,本文设计了一种基于惯性测量单元对立面作业机器人的姿态进行全方位感知、检测的立面作业机器人姿态感知系统。该系统分析了机器人在滑移和倾覆状态下的受力情况,得出机器人稳定吸附的条件。同时,本文还提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法对获取的传感器数据进行滤波融合,并结合PID控制算法对系统进行动态调节的方法,该方法有效改善了机器人姿态倾斜问题。最后通过联合仿真实验验证了该系统的有效性,为后续立面作业机器人的设计和应用提供了技术参考。

基于信息融合技术的超前液压支架姿态感知方法及实验验证

超前耦合支护系统空间姿态动态监测方法融合了众多的先进感知传感器,而单一感知传感器间相对独立,无法融合由于复杂扰动变化引起的超前液压支架组的空间姿态动态信息和相对位置信息反馈。采用多传感器系统协同作业的原理,结合超前液压支架组相对位置调整、移架和顶底板变形引起的2种典型空间姿态变化情况,提出一种基于信息融合技术的超前液压支架组姿态感知方法。采用超声波测距传感器测量超前液压支架组与巷帮相对位置动态信息,将小于安全距离进行位置调整过程中所引发的超前液压支架组空间姿态变化视为航向角度的动态变化,实现超前液压支架组位置调整、移架过程的空间姿态感知。采用九轴姿态传感器感知支架顶梁、底座和连杆机构的姿态动态变化信息,利用卡尔曼滤波算法融合单个姿态传感器各轴姿态数据,抑制测量过程中噪声的影响,利用自适应加权融合算法将所有姿态传感器具有相同变化趋势的同轴数据进行融合,实现对超前液压支架组空间姿态数据的动态融合感知。最后使用超前液压支架组空间姿态感知实验台对所提出的超前液压支架组空间姿态感知方法进行实验验证分析。实验结果表明:横滚角融合结果最大误差为0.0243°,最小误差为0.0016°,平均绝对误差为0.0048°,偏航角融合结果最大误差为0.0276°,最小误差为0.0012°,平均绝对误差为0.0047°,验证了所提出的姿态感知方法的准确性。

基于卷积神经网络的摄像机姿态感知系统设计

该文设计一种基于卷积神经网络的摄像机姿态感知系统,运用深度学习方法结合传感器技术,获取摄像机实时姿态数据,特别是摄像机运动过程中的姿态数据。系统采用孪生卷积神经网络,通过摄像机采集的环境图像对孪生卷积神经网络进行训练获得摄像机姿态感知模型,在使用时通过将摄像机采集的视频图像输入摄像机姿态感知模型获得摄像机的位姿数据。系统解决可转动式摄像机的实时姿态感知问题,可在公共安全、工厂、交通和矿山等领域广泛推广应用。

基于改进姿态感知算法的钻井液大数据辅助分析方法

在分析钻井液大数据阶段,由于缺乏对数据与数据来源状态之间关系的判断,导致分析结果的误差相对较大,为此,提出基于改进姿态感知算法的钻井液大数据辅助分析方法。在姿态感知算法中引入了自适应调整机制,在对钻井液数据准确性进行评价后,将数据关键特征作为初始钻井液三维姿态的输入值,感知钻井中整体钻井液的姿态。在分析钻井液大数据阶段,根据井底压力与钻井液状态之间的关系确定是否存在溢漏风险,并结合钻井泵的运行情况,实现对溢漏风险状态下钻井液溢漏体积的计算。在测试结果中,设计分析方法对于钻井液溢漏体积的分析结果与实际情况的误差始终处于较低水平。

基于姿态感知系统的隔离开关故障诊断

高压隔离开关是变电站中使用最多的高压开关设备之一,其运行状态直接影响到检修人员的生命安全和变电站的稳定运行。近年来,隔离开关故障率居高不下,对电力系统构成了严重威胁。以姿态传感技术为基础,搭建了姿态感知系统,并以GW5-126型隔离开关样机为试验对象,模拟了高压隔离开关5种常见的故障类型,测量并分析了这5种常见故障下姿态传感器的角度-时间曲线,得到了隔离开关旋转角度随时间的变化规律,提出了依据角度变化曲线和分合闸数据的隔离开关机械故障诊断方法。该方法具有广泛适用性,可有效诊断出隔离开关存在的故障,为隔离开关的检修提供参考与指导,对及时发现隔离开关故障缺陷具有重要的意义。

基于定位与姿态感知的虚实漫游方法应用研究

随着虚拟现实技术的成熟,文化遗产数字化保护与传承越来越受到人们的关注。通过GPS定位与移动终端的结合,实现智能移动终端GPS在展示古迹废墟遗址方面的优势。具体方法是,首先通过数据转换,建立虚拟场景与真实场景的区域映射;然后使用陀螺仪将摄像机的角度与智能移动终端绑定,建立虚拟角色与现实角色的姿态映射,最后通过Unity3D插件包实现虚实漫游功能,打破时间与空间限制,丰富展示作品的信息量与趣味性,并提供一种个性化的文化遗产场景浏览模式,可应用于遗址废墟如圆明园场景。

基于全局姿态感知的轻量级人体姿态估计

人体姿态估计是近年来人机交互领域的热点话题。当前,常见的人体姿态估计方法集中在通过增加网络的复杂性来提高精度,却忽视了模型的效益问题,导致模型在实际应用中精度高但计算资源消耗巨大。针对这一问题设计了一个基于全局姿态感知的轻量级人体姿态估计模型,其在MSCOCO数据集上精度达68.2%AP,速度保持在255 fps,参数量和FLOPS仅为OpenPose方法的10%和0.9%。在人体姿态估计任务中,根据预测的关键节点数量来设置网络的输出通道数,导致对每个关键点的检测都是独立的。关键点之间的相对位置、整体布局等全局信息在困难样本的姿态估计任务中非常重要,但是在之前的研究中未考虑到。为了利用全局姿态信息,设计了一个全局姿态感知模块来提取全局姿态特征,并利用双分支网络融合全局和局部姿态特征。实验表明,利用全局姿态感知模块的轻量级人体姿态估计网络在MPII和MSCOCO数据集上精度分别提高了1.5%和1.3%。

姿态感知无线空中鼠标的开发与实现

针对传统鼠标的使用受二维平面限制的问题,开发并实现了一种姿态感知无线空中鼠标。采用Arduino Nano作为主控制器,对JY-901惯导模块采集的鼠标姿态数据进行处理,得到光标的位移量,通过蓝牙发送到接收端。接收端为Arduino Leonardo微控制处理器,其从蓝牙接收端获得数据并解析,进而实现控制电脑光标的运动。经LabVIEW平台测试的结果表明,鼠标运行稳定、移动平滑、用户体验良好,可满足实际应用的需求。

姿态感知无线鼠标的开发

研究了一种姿态感知无线鼠标,发射器采用CY8C27643作为主控制器,鼠标动作的空中姿态感知采用两轴模拟陀螺仪LPY530AL实现;USB接收器采用低速的USB控制器CY7C63803,两端的无线数据通讯通过CYRF6936芯片实现。文中详细阐述了该方案的硬件设计,两轴陀螺仪数据的采集和转换、鼠标指针的位移计算,按键和滚轮数据的检测以及发射器和接收器的绑定等。

姿态感知手术工具辅助置钉脊柱侧弯矫形内固定融合术

姿态感知手术工具是河南省人民医院自主研发的脊柱后路智能辅助椎弓根置钉工具,其工作原理是:(1)术前使用Renaissance等三维软件设计手术区域椎弓根螺钉的理想进钉点及置钉角度;(2)在术中采用以棘突为参考平面的实时定位标志,以脊柱的棘突为参考平面比对注册清零;(3)利用姿态感知手术工具实时精准还原预先设计的理想进钉点及置钉角度。

基于LoRa技术通信的采煤机姿态感知系统设计

为实现采煤机滚筒智能调高与远程控制记忆截割煤等功能,需获取采煤机精确姿态信息。设计一种基于LoRa技术通信的采煤机姿态感知系统。考虑井下工作条件恶劣、通信干扰因素多等特点,该系统采用抗振倾角传感器精确获取采煤机姿态信息,利用LoRa技术并结合滤波算法来提高系统的通信距离,实现采煤机滚筒智能调高和记忆截割煤的远程控制。通过在黄陵1#煤矿井下进行实际测试,结果表明,该系统在井下恶劣环境中获取的采煤机姿态信息精确,传输距离可达140 m,可以满足工作面远程控制需求。

一种基于姿态感知的电力人员穿戴识别残差网络

为有效利用机器视觉技术实现对电力作业人员穿戴规范进行准确识别,减少安全事故的发生,构建了一种基于姿态感知的穿戴规范识别复合残差网络。该复合网络首先将VGG(Visual Geometry Group)与分裂-转换-聚合(Split-Transfer-Agregation,STA)模块引入残差网络中,构建高性能的ResNeXt50基础网络模块。对ResNeXt50网络不同层次的残差特征图进行聚合与解码处理,实现对人体姿态的估计与关键区域的定位。将卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)集成到ResNeXt50网络相邻卷积层之间,以提高目标特征的表述能力,从而实现对电力人员穿戴情况进行准确识别。在训练阶段,采用迁移学习实现对预训练网络的顶层参数进行修正,以解决穿戴设备样本图片不足的缺点,从而提高复合网络的识别准确率。通过与SDD、Res-Net50和Inception-v3网络进行对比实验发现,建立的复合网络获得了更高的平均精确率(Mean Average Precision,MAP)值,单帧识别耗时更小,能有效地实现弱小穿戴设备的识别。

基于姿态感知的声场还原算法研究

在用耳机观影时,音源位置会随人头姿态改变而变化,这与真实环境下的听觉效果不同。本文通过将人体姿态变化转化为虚拟音源的位置变化,利用HRTF函数重建音频的虚拟声像,实现对耳机姿态感知的音频反馈。另一方面结合空间声场的特点对音频进行特定空间声场渲染,最终实现通过耳机播放音频实现空间音频的头部追踪效果,使用户获得更好的沉浸感与交互感。

基于人体姿态感知的运动相似度计算系统设计与实现

本文在研究了目前人体姿态感知和运动相似度计算方法并改进相关问题后,设计并实现了交互自然的人体运动相似度计算系统。该系统分为视频加载、动作学习、姿态感知、相似度计算和人机交互五个模块,可以实现人体姿态感知,进行视频关键动作跟练及运动相似度智能分析。经实验验证系统运行良好,可完成训练视频跟练,并获得运动相似度评分反馈。

融合多维姿态自适应感知的无人机目标定位

针对无人机光电侦察平台目标定位中各姿态系统误差难以辨识和消除的问题,研究了融合多维姿态自适应感知算法的目标定位系统。本文依据目标定位原理建立了全流程的目标位置解算模型,利用光电侦察平台的锁定跟踪特性对合作目标点进行多次测量,分析多维姿态的系统误差偏移对定位结果的差异表征,基于深度神经网络设计多任务学习的时序特征提取模型对各系统误差进行自适应估计和反向补偿。实验结果表明无人机在4000 m飞行高度下,该系统能有效消除77%的系统误差,目标定位的误差由103 m下降至19 m,定位精度提升81%,可实现高精度的无人机目标定位。

基于捷联惯导的采煤机运行姿态感知与误差补偿实验研究

在采煤机运动特征的基础上,建立了基于捷联惯导的采煤机运行姿态感知系统,实时监测采煤机的运行姿态参数,分析了采煤机运行姿态感知系统的误差效应,建立了误差补偿模型。利用高精度陀螺仪、加速度计等惯性导航仪表,进行了采煤机运行姿态感知实验,在惯性仪表零偏补偿、卡尔曼滤波等误差补偿基础之上,对实验结果进行了深入研究。结果表明:与传统采煤机运行姿态监测技术相比,基于捷联惯导的采煤机运行姿态感知技术能够准确描述采煤机在工作面的运动特征与进刀特征,还可以实现对采煤机更高精度的运行姿态感知。研究成果满足了矿井采煤机运行姿态感知的实时性、精确性和可靠性要求,为我国煤矿智能化建设提供研究基础与技术补充。

四旋翼无人机姿态异常感知数据生成方法

为解决四旋翼无人机飞控系统因缺少异常感知数据而难以评估其运行状态的问题,提出一种基于物理仿真模型生成异常姿态数据的方法。首先,通过定义四旋翼无人机的运动坐标系,结合牛顿-欧拉公式建立无人机运动方程,设计飞控系统控制回路,利用Simulink软件构建飞控系统物理仿真模型,为生成异常感知数据提供实验环境。其次,在利用实际姿态感知数据验证仿真模型可用的基础上,通过异常注入来生成姿态的异常数据。最后,以基于主成分分析的异常检测方法为例,评估生成异常感知数据的应用效果。实验结果表明,所提方法能够有效地生成恒偏差和漂移两种异常姿态感知数据,基于主成分分析方法开展的异常检测结果:误检率处于2%~74%,正确率处于73%~97%。因此,所提的感知数据生方法可为改进检测方法性能提供相应的数据支撑。

仿人机器人足部姿态实时感知系统

针对复杂环境下仿人机器人稳定控制的要求,设计了基于MEMS惯性传感器的仿人机器人足部姿态实时感知系统。同时,提出了基于惯性传感器和足部力传感器信息的系统累积误差校正方法,用于解决由于噪声、漂移和积分算法而带来的累积误差问题。该系统能够实时精确的输出仿人机器人的足部姿态信息,为仿人机器人的稳定控制提供关键依据。该校正方法能够有效的消除系统的累积误差,提高系统的测量精度。最后在仿人机器人BHR-2上对该系统的可行性和有效性进行了实验验证。

煤矿防冲钻孔机器人全自主钻进系统关键技术

针对高地应力矿井钻孔卸压作业智能化程度低的技术难题,总结分析了国内外钻孔卸压技术和装备的研究现状,指出研发高性能、高可靠、高效率的防冲钻孔机器人全自主钻进系统是破解冲击地压防治难题的重要发展方向。为此,凝练了影响钻进系统性能的“孔位精准识别、钻具姿态精确感知、无线电磁随钻智能检测、钻具运行状态智能识别和钻进系统精确控制”五大关键技术,并给出了解决思路和方法。针对在复杂恶劣环境下卸压孔的精确识别问题,设计了融合图像尺寸调节和多阶段训练模式的卸压孔图像样本扩充SinGAN模型,引入多层特征融合优化的FasterRCNN,构建了基于改进SqueezeNet轻量级网络架构的孔位识别模型,以实现卸压孔位的准确快速识别;针对钻具姿态精确感知问题,提出了基于改进梯度下降法算法优化无迹卡尔曼滤波的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)初始对准方法,设计了多个IMU的空间阵列布局方式,研究了基于BP神经网络的钻具姿态误差补偿方法,旨在提高钻具姿态的解算精度,实现精准钻孔卸压;针对复杂地质环境下钻进工况的精确检测问题,搭建了煤矿井下随钻测量无线电磁传输系统架构,探讨了微弱电磁波信号自适应调制和随钻高速双向电磁传输技术原理,研究了孔底地质参数、几何参数和工程参数的测量原理和实现过程;针对钻进系统运行状态识别问题,构建了钻进信号时域、频域、时频域的多域特征和深度网络高级特征提取架构,提出了钻进系统关键零部件健康状态评估和故障诊断技术,构建了基于改进蝙蝠优化长短期记忆网络的卡钻风险因子预测模型,实现对卸压钻具卡钻状态的准确预测;针对钻进系统的精确控制问题,分析了钻进系统的液压系统工作原理,构建了考虑煤岩性状的钻进系统精确控制方案,探讨了基于转矩和位置的钻进系统最优控制参数求解原理,旨在实现钻进回转系统和给进系统的智能协同控制和并行作业。