智轨列车基于稀疏点云和图像的车辆识别技术

针对识别智轨列车的前方车辆三维信息来保证其行车安全的问题,提出一种面向智轨列车基于稀疏点云和图像的车辆识别技术。首先采用基于角度阈值的算法分割地面并提取障碍物点云,然后提出距离角度约束算法遍历障碍物点云求解聚类点集,通过二次求解优化聚类结果获取预融合聚类点集,最后采用YOLOv3网络模型进行车辆检测,构建基于几何模型的图像点云映射关系,将车辆图像识别信息与预融合聚类点集进行匹配,实现了车辆三维信息识别。研究结果表明:在16线激光雷达稀疏点云条件下,所提方法在多障碍物共存的开放式场景中具有较高的识别率和实时性,满足智轨列车动态检测需求。

基于ROS的动车组智能巡检平台

随着高速铁路的飞速发展,自主检测动车组结构件已成为铁路行业关注和亟待解决的问题。提出一个在动车运用所用机器代替人工智能巡检的方案,执行动车故障检测任务。将移动机器人平台与工业机械手集成在一起,并提出一种与其适配的自主控制系统。该系统由硬件设备层、软件数据处理层和行为规划层组成,硬件设备层使用传感器构建执行智能巡检任务的平台;软件数据处理层分为审议、感知、导航和操纵4个模块,审议模块负责协调系统中的所有行为,感知模块处理感官信息,导航模块控制移动机器人到所需位置,操纵模块控制机械臂移动;行为规划层根据当前与任务相关的情况做出不同的决策。通过SLR算法对激光雷达取得的点云数据,采用双层阈值法处理分析数据后识别障碍物,并将其反馈至该系统。系统根据障碍物信息对移动机器人平台和工业机械手发出指令,依托机器人操作系统使用人工势场方法对机器人运动轨迹进行最优规划后并依托Motoman Package作为基本运动规划驱动程序对机器人进行运动控制,并依托Moveit工具对工业机械手进行动作规划,以便其在动车所环境下有效地检测、识别动车故障。通过在长沙城际运用所对整个平台进行实测,验证了方法和系统的可行性及有效性。

面向智轨电车的激光雷达道路入侵物检测技术研究

为了保证智轨电车的运行安全,提高道路入侵物识别的高效性和鲁棒性,文章提出一种基于多激光雷达的道路入侵物检测技术。其利用ROS框架对多个雷达数据进行采集、融合,用于获得无重叠区域的低复杂度点云数据;采用Ground Plane Fitting算法,通过多关键点迭代多次生成模型来对点云数据进行去噪处理,返回低噪、易分割的点云数据;采用Scan Line Run算法,结合点云数据3D结构特点,从上而下进行无重复性的标签化处理,返回道路入侵物的位置、大小、点数等信息;将几种常见的道路入侵物进行特征提取并训练,基于之前标签化的入侵物进行分类处理。实验结果表明,该方法在实车运行中识别、分类均具有良好的鲁棒性和准确性。

提高大众科学素养，也可“维稳”

来自深圳《晶报》的一则新闻说，5名妇女因在武汉街头大量散发传单，宣扬2012年12月21日将是世界末日，日前被武汉警方以涉嫌扰乱公共秩序给予行政拘留10天。据悉全国多地公安机关查处了多起类似案例。