基于动态步长梯度下降的EKF-SLAM改进算法

现代重型货物运输所处环境日益复杂,要求AGV-SLAM算法具备更高的鲁棒性和准确性以实现高精确装卸作业.因此,本文提出基于动态步长梯度下降的改进EKF-SLAM算法.首先对AGV行进过程建模分析,分别建立AGV的运动学模型和观测模型.考虑到EKF-SLAM算法在状态估计时可能引入的截断误差问题,本文针对AGV自身位姿和环境特征位置预测估计精确度较低的问题,提出了一种改进算法.该算法引入梯度下降算法,并结合动态步长策略,步长的取值与AGV系统的前进速度、采样时间正相关.仿真结果表明,该改进算法相较于标准EKF-SLAM算法,在停车场数据集下能够快速生成更优的估计路标和路径,从而在一定程度上提高了传统算法的鲁棒性和准确性,具有行业应用的参考价值.

基于改进YOLOv5s的多特征疲劳检测算法

疲劳检测是通过监测和评估个体的身体状态和生理指标来确定其疲劳程度的技术。本文主要研究基于人脸检测的疲劳检测算法。首先,在YOLOv5s目标检测算法中加入CA注意力机制,并将损失函数替换为SIoU,以实现人脸检测。然后,对检测到的人脸进行68个人脸关键点定位,提取人脸眼部和嘴部关键点位置信息,并通过横纵比判断眼部和嘴部特征状态。接着,利用关键点信息检测头部状态,判断被测者是否点头。最后,综合这些状态特征判断当前被测者是否疲劳,实现了融合眼部、嘴部和头部姿态特征的疲劳检测。实验结果表明,改进后的YOLOv5s在人脸检测的mAP提升了3.1%,检测算法整体的准确率达到了94%,满足使用需求。

基于改进A^(*)算法的AGV路径规划

传统A^(*)算法在路径规划中存在的问题是需要遍历的节点数量较多,会产生较多的拐点次数。为了解决此问题,提出一种改进A^(*)算法。改进A^(*)算法动态调整节点的权重系数,随着距离目标点的减少而降低,同时结合转弯惩罚函数来减少多余的拐点,有效提高了搜索速度。通过MATLAB软件进行仿真,得出结论:与传统A^(*)算法相比,改进后的算法搜索节点减少66.5%,搜索时间减少43.57%,路径拐点减少31.25%。

激光多普勒测振仪误差分析

激光多普勒测振仪具有非接触测量,测量精度高等优点,广泛应用于机械、桥梁等行业的振动测量。为了提高激光多普勒测振仪测量精度,必须从硬件和软件两个方面降低测量误差。本文分析激光多普勒测振仪主要误差源,提出减少测量误差措施。

海上船用雷达精密行星减速器产业化分析

随着海上船用雷达的发展,海上船用雷达精密行星减速器市场需求旺盛,研发具有自主知识产权精密行星减速器,符合市场需求。本文分析了海上船用雷达精密行星减速器产业化面临的共性问题,优化了技术及经济方案,主要包括:理论研究、设计指标、生产工艺、关键加工及检测设备研发。分析了预期的经济效益和社会效益。