复杂环境下基于视觉显著性特征的铁轨识别方法

为解决复杂环境下铁轨边缘识别问题,提出一种基于显著性特征的复杂环境铁轨识别方法:通过引入多尺度Gabor能量算子和环境抑制算子,建立基于视觉机制的边缘检测模型,实现铁轨边缘特征的检测,并对环境干扰信息进行抑制;建立铁轨显著性评价模型,对检测结果中对非铁轨边缘进行滤除;提出基于统计学的铁轨特征增强方法,对铁轨边缘片段进行连接增强。试验结果表明,该方法对于光照变化和噪声干扰的鲁棒性较强,相比其他的边缘检测方法,更适用于复杂环境下的铁轨识别,同时可以应用于相似检测环境下的其他场景。

蛇形机器人运动机构设计

蛇形机器人因其特有的结构优势,能在灾害紧急救援中发挥重要作用。文章采用三轮对称机构设计方案,利用浮动球原理,通过弹簧力与锥齿轮的配合,较好地实现了蛇形机器人在运行过程中翻转后的自复位。同时,文章还对爬升机构进行了设计,使得蛇形机器人能适应更为复杂的使用环境。