一种融合运动预测的三维点云目标跟踪算法

随着人工智能技术的发展以及对目标跟踪理论的研究深入,目标跟踪技术在实际生活中得到了广泛的应用,对于许多视觉应用,目标跟踪更是一项必不可少的技术。目前,针对二维图像的目标跟踪研究已取得了丰硕的成果,但基于三维点云的目标跟踪技术还处于研究发展阶段。近年来,由于激光雷达的广泛应用以及深度学习技术在三维点云领域的研究,基于激光雷达点云的目标跟踪技术也取得了一些进展。现有的基于激光雷达点云目标的跟踪算法主要分为两大类:传统滤波算法和深度学习算法。虽然基于传统滤波的点云目标跟踪算法可以达到更好的效果,但是很难给这类算法赋予最优的参数,并且这类算法在一些剧烈变化的场景中很容易失效。而基于深度学习的激光雷达点云目标跟踪算法大多是“检测-跟踪”的架构,这种架构最大的问题是后端跟踪任务严重依赖于前端检测结果,当前端检测器失效时,后端跟踪模块就无法进行跟踪,这会造成大量的目标丢失问题。针对以上问题,本文使用了一种以运动预测为中心的深度学习架构。该架构将检测和运动预测相结合,主要分为两个阶段:第一阶段通过点云特征提取对目标进行检测,将目标从点云中分割出来,并将目标定位到连续帧中;第二阶段通过运动预测更新分支对目标框进行优化,以得到更准确的目标位置。实验结果表明,该方法有效,且跟传统滤波方法相比,能更好的应对一些剧烈变化的场景;跟深度学习方法中的“检测-跟踪”架构相比,减少了目标丢失的情况。针对激光雷达点云目标跟踪,能得到更精确的跟踪结果。

基于4D毫米波雷达点云的多目标跟踪算法

目前智能空调的研究主要基于视觉或红外传感器,基于单个4D毫米波雷达的相对较少。采用单个4D毫米波雷达传感器采集数据,根据不同目标反射点位置的不同提出了密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)算法实现目标的聚类识别,并与K均值(K-means)聚类算法进行了效果对比。针对多目标跟踪问题,设计了一种基于联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)和卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)的目标跟踪算法,从而实现多目标的匹配和跟踪。将所研究的算法应用到4D毫米波雷达系统,并在室内采集了行人目标数据,分析对比实际场景和算法跟踪效果,误差大约在8 cm内,准确率可达91.8%。结果表明:该算法可以较好地实现多目标跟踪,可用于智能空调中。

不同支护结构对深部巷道围岩变形的时效分析

为合理选择深部软岩巷道的支护形式和支护时机,采用有限差分软件FLAC3D,考虑围岩强度的时效性,分别研究了锚杆锚索主动支护结构、U型钢和壳体被动支护结构及反拱加底板锚杆支护结构对深部软岩巷道围岩变形的控制作用。结果表明:因围岩强度的时效性,岩体之间作用减弱,锚杆、锚索等柔性支护结构调动岩体发挥承载作用的能力降低,围岩变形明显;巷道前期剧烈变形后,因锚杆锚索具有一定围岩自身承载能力,施加刚性支护可有效控制巷道变形;底拱和底板锚杆有利于改善底板围岩受力环境以及控制巷道围岩变形整体协调性;注浆是改善围岩变形时效性的有效手段。提出初期以高预应力、高强度锚杆等进行支抗与卸压,后期以刚性支护及注浆进行加固的巷道支护对策。

地球轨道卫星电推进变轨控制方法

针对地球同步轨道(GEO)卫星,采用电推进系统完成转移轨道变轨。采用基于Lyapunov函数的反馈控制方法确定时间最短变轨策略。首先在开普勒模型下研究变轨过程,然后在开普勒模型的基础上考虑地球J2项摄动和地球阴影,最后在全引力模型下研究变轨过程,即在开普勒模型的基础上考虑地球非球形引力摄动、日月第三体引力摄动、太阳光压摄动和地球阴影。仿真结果显示在变轨过程中摄动项不可忽略,除地球J2项摄动外还应该考虑日月第三体引力摄动和太阳光压摄动。对比上述三组仿真结果,发现考虑摄动后轨道转移时间的增加比燃料消耗的增加更为明显。数值仿真结果表明本文研究对未来的全电推进任务具有良好的通用性和应用参考价值。

基于PSD的平台漂移自动化测试仪设计与实现

针对惯性平台漂移测试人工操作误差大、自动化程度低的问题,研发了一台基于新型半导体位置敏感探测器的平台漂移自动化测试仪。该测试仪采用了一种新的光学测量方法,结合先进的半导体光电技术进行设计。分析了系统误差,并对系统误差进行修正。试验表明,该测试仪实现了自动化测试,操作简单,能够达到较高的测量精度,满足了惯性平台漂移误差±3″的测试要求。

太阳系多目标探测轨道优化设计

将太阳系多目标探测的轨道优化设计问题转换成非线性规划问题,建立了轨道优化模型。针对非线性规划问题解的多峰性,设计了一种融合改进的网格搜索算法和差分进化算法的组合优化算法。利用改进的网格搜索算法以适当的步长寻找理想的发射窗口和各阶段转移时间,产生差分进化的初始群体,进而使用差分进化算法搜索初始群体附近的子空间,通过全局范围内的比较得到较理想的结果。最后以2018～2020年太阳系多目标探测为例,面向土星环绕探测任务完成了飞行中途探测太阳系多颗大行星的轨道优化设计。数值仿真结果表明上述算法对太阳系多目标探测轨道优化设计具有较好的通用性和应用参考价值。

基于能量构型的一种有效的地形回避算法

基于能量构型的思想提出一种控制算法有效的解决了飞行器飞往目标区域过程中地形回避问题。首先,通过构造抛物线形式的势能函数得到连续有界的控制力使飞行器自主飞往目标区域,再通过叠加高斯形式的势能函数避免飞行器路过威胁区域,同时可以避免群体飞行器之间发生碰撞。对所提出的控制算法,均通过Lyapunov稳定性理论验证了系统的稳定性。最后通过仿真验证了所提算法的有效性。

姬松茸深沟窄厢栽培法

姬松茸菌丝穿透土层的能力极强，而且对水分的需求量也很大。特别是在始菇期，往往是畦床周围的土层中先于床面出菇，并且形成的菇蕾肥硕，长出的菇体肥壮，质量上乘，明显优于床面长出的菇。根据这一现象，笔者采用姬松茸深沟窄厢栽培出菇法，取得了良好的效果。无论产量与质量均高于常规栽培法，现将此法简介如下。

RBF神经网络在激光测平仪非线性修正中的应用

针对PSD非线性对激光测平仪测量范围和测量精度的影响,采用一种新方法——径向基函数神经网络算法。该方法通过选择径向基函数中心、确定神经网络隐层神经元的数目和调整每一层的权值和阈值,对由于PSD非线性产生的误差进行修正。将其应用于某型号导弹平台调平测试,试验结果表明,该方法能有效消除非线性的影响,激光测平仪线性测量范围由±0.1°扩大到±0.2°,测量精度达到了某型号导弹平台调平精度±3″以内的要求。

食用菌生产废料的再利用

食用菌生产,每年均有大量的废弃原料产生,这些废料如果不进行及时妥善的处理,轻则造成环境污染,影响以后种菇的产量和质量,重则导致病虫害大量蔓延。 一、栽培鸡腿菇 栽培了草菇、平菇、香菇、木耳等品种的废料。

妥善处理与利用食用菌生产废料

食用菌生产,每年均有大量的废弃原料产生,特别是老产区和规模生产区。这些废料如果不进行及时妥善的处理,将会给食用菌生产的发展来极大的隐患,轻则造成环境污染,影响以后种菇的产量和质量,重则导致病虫害大量蔓延与危害,造成严重减产甚至绝收。

蚕豆秸秆种草菇

蚕豆秆栽培草菇,产量是稻麦草原料的2～3倍,可与棉籽壳相媲美,每100千克原料经栽培后可产鲜草菇40千克左右,收入400余元。为了充分利用这一原料发展草菇生产,现将其栽培技术简介如下:

一枝独秀鲍鱼菇

鲍鱼菇是一种高温季节发生的珍稀菌类新品种,具有较高的食用价值.鲍鱼菇的菇体形态优美,色泽诱人,肉质肥厚,菌柄粗壮,脆嫩可口.特别是在干燥炎热的夏季,大部分食用菌品种已无法生长,而它却一枝独秀,占领市场,独领风骚,成了人们极好的美味佳肴.而且营养十分丰富,固有其独特的鲍鱼风味,颇受消费者的欢迎与青睐.

大球盖菇的栽培技术

大球盖菇,又名皱环球盖菇、酒红色球盖菇等。该品种原产于欧美等国家,是我国1992年从欧美国家引进开发的大宗珍稀食用菌,也是联合国粮农组织向发展中国家推荐发展的菇种,国际菇类交易市场上十大菇类品种之一。大球盖菇鲜菇肉质细嫩,营养丰富。

大米培养基制作食用菌母种

在食用菌母种生产中,通常选用的培养基是马铃薯、葡萄糖、琼脂（即PDA）培养基。此种方法的优点是方便、快捷,适宜大量生产。而在现实生产中,很多家庭为了降低生产成本投资,

蚕豆秸秆种草菇方法简单效益好

每当蚕豆收获之后，其秸秆一般常被用作燃料烧掉或烂掉。如果用来栽培草菇，则是一种仅次于棉籽壳的优质原料。笔者经多年的生产实践证明，用蚕豆秆栽培草菇，产量是稻麦草原料的 2～ 3倍，可与棉籽壳相媲美，每 100公斤原料经栽培后可产鲜草菇 40公斤左右，收入 400余元。为了充分利用这一原料资源发展草菇生产，增加经济收入，现将其栽培技术简介如下：

大球盖菇的栽培技术

大球盖菇,又名皱环球盖菇、酒红色球盖菇等。该品种原产于欧美等国家,是我国1992年从欧美国家引进开发的大宗珍稀食用菌,也是联合国粮农组织向发展中国家推荐发展的菇种,国际菇类交易市场上十大菇类品种之一。

纯稻草生料果园栽培大球盖菇

用纯稻草(或麦草)在果园内生料栽培大球盖菇,每平方米可产鲜菇10-15公斤,每亩果园可栽培100平方米,可产鲜菇1000～1500公斤。而且种菇的原料可就地还田,改良土壤,是果园的上等肥料,经济效益十分可观。 一、生产季节安排大球盖菇出菇适温范围4-30℃。