基于多传感器融合的无人舰载机舰面定位研究

无人舰载机在航母舰面的自主定位是实现自主转运、提高驶入/驶出效率的重要前提.其中,如何依靠机载传感设备实现GPS拒止环境下的舰载机自主舰面定位是亟待解决的关键技术.为此,提出了一种基于视觉和激光雷达融合的无人舰载机舰面自主定位算法.该算法通过结合手眼标定和互信息标定方法进行多传感器在线标定,使无人舰载机在面对风浪及航母运行等情况下机身摇晃导致传感器外参标定结果变化后仍能保持稳定运行;引入因子图用于无人舰载机的多传感器位姿联合优化并基于自主转运过程中的运动模型建立了简单高效的传感器失效标准,从而有效地融合了激光雷达和视觉定位结果,使该算法在单个传感器失效的情况下依然可以进行精确的自主定位;最后建立了基于多传感器的舰载机舰面仿真系统对本文算法进行验证,实验结果表明,本文算法在单个传感器失效的情况下定位误差仍维持在0.2m以内,满足实际应用要求.

基于智能视觉识别的冬枣分选检测系统设计

针对目前我国冬枣人工分选效率低、工人劳动强度大和分级效果不准确等问题,研究一种冬枣智能分选系统。该系统基于Openmv视觉处理技术,以Arduino mega 2560单片机为控制核心,实现对冬枣快速统一的色选及大小分选。经过样机试验数据验证,该系统能够有效地实现冬枣分选功能,单通道分选速度达到60颗/s以上,分选准确率提高至96%以上,漏检和错检概率降低到4%以下,且能够减少用工数量和降低劳动强度,具有良好的推广应用前景。