基于传感器融合的矿井运输车辆环境感知研究

针对矿井环境的复杂性以及单一传感器在井下感知中精度较低等问题,为降低矿井运输车辆发生安全事故的概率,提出了基于激光雷达与超声波雷达的信息融合状态估计算法。算法基于改进的迭代扩展卡尔曼滤波(Iterative Extended Kalman Filter,IEKF)进行设计,充分利用了激光雷达检测精度高、不受光线突变影响及超声波雷达可补偿近距离盲区的特点。将2种雷达的坐标系标定到同一坐标系下,以超声波雷达数据为先验状态,再利用激光雷达数据更新先验状态,得到矿井运输车辆与障碍物、巷道之间的精确位置关系。采用PreScan与Simulink联合仿真验证算法的有效性。仿真结果表明:所设计的算法在基于PreScan模拟的矿井环境中,能较为准确地检测矿井运输车辆与障碍物的位置关系,与单一传感器检测结果相比,既降低了检测距离的平均绝对误差,又有效解决了激光雷达近距离检测的数据漂移问题,有效提升了矿井作业的安全性,为矿井运输车辆防碰撞预警及智能驾驶提供了精确的环境感知信息。

矿井无轨辅助运输车辆无人驾驶研究现状分析

矿井无轨辅助运输车辆是煤矿生产过程中的重要组成部分,可实现煤炭、矿机装备以及人员的运输,是煤炭生产转运过程中的主要设备。以矿井无轨辅助运输车辆为研究对象,根据国内外无人驾驶技术的研究现状,结合矿井环境的复杂性,分析总结了矿井无人驾驶在环境感知、定位技术、路径规划、运动控制4个方面的关键技术及其存在的问题,并根据现有的研究进一步对环境感知、定位技术、路径规划、运动控制的研究重点进行展望。

智能汽车发展背景下的人机协同控制研究现状分析

为进一步提高驾驶安全性与稳定性、降低人机冲突、实现人机智能混合增强,人机协同控制成为汽车智能化不可逾越的关键阶段。在综述人机协同控制相关文献的基础上,梳理汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)发展历程,总结人机协同控制系统中各辅助系统功能及关键技术问题,分析人机协同中的人机深度交互方式及研究现状,提出当前研究中存在的不足及未来人机协同控制研究应关注的重点课题。

对骨科患者实施人性化护理的体会

目的:总结对骨科患者实施人性化护理的临床效果和体会[1]。方法:对我院接收的90例患者进行随机分组,每组各45人,对照组采用一般护理方法,观察组则使用人性化护理的方法,并对这两组护理效果进行比较和分析。结果:对骨科患者采用人性化护理后,不但大大提高了患者对护理工作的满意度,同时也减少了护理纠纷和投诉等现象。结论:对骨科患者采取人性化护理,可以提高患者的满意度[2],因此,这种护理方法是值得被广泛推广和采用的。

安县人武部建章立规抓安全

四川安县人武部认真贯彻学习两级军区安全工作会议精神,制定安全措施。 一是管住人。安全工作,以人为本。为确保人人都在组织中,人人都在管理中,该部制定了严格的管理制度。全体干部职工自觉遵守军队条令条例和规章制度,八小时外必须保持通讯畅通;