多时相InSAR技术在高速铁路沉降监测的应用

多时相InSAR能够对大范围的目标区域进行毫米级精度的地表变形监测,是目前对区域性沉降进行监测的重要手段,利用多时相InSAR技术对高速铁路及沿线区域进行沉降监测受到越来越多的关注。以郑万高速铁路某跨河特大桥为研究对象,利用多时相InSAR技术对其受高速列车长期运营载荷和周围人为活动的影响下的沉降情况进行监测分析。监测结果显示,该跨河特大桥区域在2020年10月至2022年2月发生了区域性沉降,大桥沿线沉降呈现漏斗状,漏斗底部最大沉降速率达到28.8 mm/a;同时,对比分析多时相InSAR技术监测结果和精密水准监测结果,两者在该区域沉降速率和沉降变形趋势上均呈现一致性。

最优化分数阶PFDGM(1,1)模型在深基坑监测预报中的应用

针对GM(1,1)模型从离散形式方程的参数估计到连续形式微分方程求解时间响应函数的“不同源”,而导致模型拟合和预测存在系统误差的问题,本文基于分数阶建模的思想,构建了粒子群算法优化的分数阶算子PFDGM(1,1)模型。通过分数阶精确调节累加数之间的数量级,为不同的原始数据序列选择特定的分数阶算子来构建的灰色预测模型,能明显提高模型对数据的拟合和预测效果。将该模型应用到深基坑沉降数据的预测时,监测数据的拟合和预测结果都表现出较高的精度,证明该模型在深基坑监测预报的可靠性和有效性。

单目相机-轮式里程计的自动内外参标定算法

本文提出了一种新的单目相机和轮式里程计系统的内、外参标定方法。不同于目前单独标定内外参的方法,本文方法能在一个平台上同时标定内参和外参。平台包含4个棋盘格,其中3个棋盘格基于优化理论标定内参,第4个棋盘用于标定外参。基于该平台,相机-里程计系统只需对3个棋盘格拍摄一次进行内参标定,然后沿直线行走,连续拍摄第4个棋盘格完成外参初始标定,最后根据最小二乘优化外参。通过使用扫地机器人采集的真实数据集进行测试,证明了该方法能精确完成内参的标定并自动评估标定质量,具有有效性和优越性。

利用视觉灭点检测室内机器人偏航角的方法

室内障碍地图在呈现给用户端浏览的同时,也是自主运动视觉机器人路径规划和障碍规避的依据。由于自主运动视觉机器人的起始位姿选择具有随机性,当机器人沿随机方向行走时,往往导致所建室内障碍地图产生偏斜。本文利用单张已标定像片检测视觉正交灭点,结合相机几何透视原理和灭点几何特性,提出了一种室内机器人偏航角的简单快速检测方法,并成功应用于自主运动机器人的轨迹优化和所建障碍地图的方向校正。对比试验表明,基于视觉灭点的室内机器人偏航角检测方法精度高,在纠正所建障碍地图朝向的同时,保证了机器人运行轨迹短、耗时低,具有良好的推广应用前景。