一种低成本的机器人室内可通行区域建模方法

基于单目视觉的同步定位与建图(SLAM)是机器人领域中的一项热门技术。然而,在场景建图方面,由于其计算量较大,各主流方法还无法在低运算能力的平台上实现实时的场景建模。针对室内环境与小型机器人的特定情况,提出了一种新的可通行区域建模方法。该方法建立在单目特征点SLAM的基础上,通过HSV色彩空间内的图像自适应阈值分割获取地面分割图像,并与SLAM生成的稀疏点云进行交叉比对,进而获取地平面与准确的地面分割区域,再将地面分割区域反投影到地平面上,获取地面的稠密建模。在室内场景的实验中,所提方法的平均运算速度能达到21帧/s,速度约为ORB-SLAM的70%,能够满足移动平台的实时性要求。对于地平面位置的还原平均误差为5.8%,地面上道路宽度的建模误差在3.5%~12.8%。

一种基于双目SLAM的环境建模方法

利用计算机视觉对环境进行建模是机器人环境感知相关研究的一项重要工作。提出了一种基于双目SLAM的建模方法。该方法的主要思想是利用双目SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同步定位与地图构建)技术获取相机位姿,并利用双目相机直接获取场景的深度图,然后将二者融合成场景的点云地图。由于双目相机直接获取的深度图像误差点较多,因此提出了一种基于视线约束的点云滤波方法,来消除场景点云中的误差点。经过实验验证了建模的效果,以及视线约束点云滤波的有效性。

基于边缘信息增强的CNN行人检测算法

行人检测是模式识别与分类的经典问题,一直受到研究人员广泛的关注。卷积神经网络作为深度学习的重要模型,在解决行人检测问题上有着良好的效果。基于以上背景,文章提出一种利用双输入卷积神经网络结合图像边缘强化特征进行行人检测的方法。该方法使用Canny边缘检测算子对图像进行边缘检测,得到完整的行人边缘信息,并将其与完整的行人图像分别作为卷积神经网络输入,达到边缘增强的目的,最后通过对卷积神经网络结构参数的优化,实现对行人的检测分类,经在标准行人样本集进行测试,证明了文章算法的有效性。

CFRP-铝合金层合板螺栓连接失效仿真及实验研究

基于ABAQUS有限元仿真软件,建立了碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)-铝合金层合板单搭接螺栓连接(单钉单剪)的有限元仿真模型,对不同铺层下单钉单剪接头的承载过程的损伤模式和失效形式进行了分析。探究了不同铺层对接头的承载强度的影响。为了验证仿真结果,对接头在拉伸承载条件下的进行了拉伸试验。结果表明,不同铺层的接头损伤主要表现为碳纤维以及孔周边胶层的拉伸损伤以及下层铝合金层的损伤失效。通过对比,从接头强度看,仿真结果与验证实验结果的误差在6%以内,说明此仿真模型的有效性,从而为该类型接头的设计及强度校核提供了较好的参考依据。

上承式多跨临时桥设计研究

研究利用321型装配式公路钢桥制式器材完成快速架设——上承式临时桥梁,保障交通线的畅通。文章主要研究了上承式装配式公路钢桥架设时需要解决的若干关键技术,完成了工程设计研究。提出了桥梁结构总体设计方案;建立了迈达斯有限元分析模型,对其中的各项控制参数进行了数值模拟,并且与理论计算结果进行了比对分析,验证了该设计方案可行性;绘制了桥梁总体设计图纸;制定了紧急情况下的施工方案部署。

碳纤维复材-铝合金双槽形截面层合板梁承载性能预测研究

为了研究具有双槽形异型截面的碳纤维增强铝合金层合板梁的弯曲承载性能,采用压力模压热固化成形工艺制备了两组碳纤维铺层结构分别为[0°/90°/0°]和[45°/0°/-45°]的双槽形截面层合板梁构件,进行了四点弯曲试验,获得了不同试件的极限弯曲荷载和破坏模式。针对二维Hashin失效准则的局限性,采用FORTRAN语言编写了适用于ABAQUS/Explicit显式分析算法的VUMAT子程序,实现了基于三维Hashin失效准则的CFRP层渐进损伤的数值模拟分析功能,对双槽形层合板梁的承载性能和破坏形式进行了分析。同时,基于经典层合板理论提出了一种预测碳纤维增强铝合金层合板梁安全承载力的理论方法。试验、数值模拟与理论计算结果的比较表明,所提出的安全承载力计算方法可用于预测碳纤维增强铝合金槽形截面层合板梁的安全承载力,可应用于异形截面层合板梁构件的设计。