基于改进象群算法的多传感器资源调度方法

针对传统多传感器调度模型构建时要素考虑不周全,求解算法控制参数多、全局寻优能力弱、收敛速度慢等问题,在综合考虑传感器探测有利度、传感器负载、传感器交接次数和约束条件下优化传感器调度模型,借鉴正余弦算法(SCA)和反向学习(OBL)机制对象群(EHO)算法进行改进,并将其应用到传感器调度模型求解过程中。仿真实验结果表明,该算法显著增强了全局搜索能力和收敛速度,验证了调度模型的可行性。

面向停车场场景的多传感器融合匹配算法与融合数据的并行处理

自动泊车是无人驾驶领域可率先实现量产的重要功能之一。实现自动泊车功能,首先面临着停车场数据的采集和分析工作。基于三种典型停车场场景,从硬件传感器搭建,传感器感知算法开发和场景数据处理分析三方面分别展开:对采集平台搭建工作,主要介绍如何进行传感器的安装、时间轴标定,和空间坐标统一;基于前视毫米波雷达和视觉传感器,重点介绍这两种传感器的匹配算法和目标级别的融合算法;基于场景提取与大数据处理的数据分析,开发自动化批量数据处理Python代码,实现TB级的原始数据标注,并在短时间内完成自动化批量处理,整个技术流程工具链具有较高的科研价值和商业价值。

基于无人机多传感吊舱系统的火点实时定位方法

林火定位是林火智能监测设备的核心技术。提出了一种基于激光雷达、红外热像仪及组合惯导多数据融合的火点定位方法。首先设计了一个通用的无人机吊舱系统,并基于ROS框架实现数据采集、数据处理和数据传输等功能;其次提出了一个基于无人机吊舱系统的火点全局定位方案,根据红外热像仪成像特性识别火点,同时将密集点云与红外图像进行数据融合,估计出火点的三维空间位置;然后根据无人机位姿提出了一种基于墨卡托投影的火点全局定位方案,得到了火点的GPS位置。最后通过试验得到了该方案的全局定位精度:在实验中经度最大误差为2.36×10^(-5)°,纬度最大误差为1.84×10^(-5)°,高程最大误差为0.9261 m,为其他林火定位方案提供了技术支持。

基于视觉-IMU-编码器的SLAM新算法

VINS-Mono算法应用于轮式机器人时,由于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)加速度计信噪比较小,观测尺度不准确,会出现定位精度下降。对此,提出了一种融合单目相机、惯性测量单元和编码器的改进算法。在VINS-Mono初始化和后端优化的目标函数中,增加编码器测量残差项,直接融合由编码器数据计算的速度,增强尺度的可观性,降低定位累积误差,提高了定位精度。另外,针对车轮打滑造成编码器速度测量不准的问题,利用IMU角速度计测量值计算打滑因子,自适应调整编码器残差项在目标函数中的权重及其鲁棒核函数的阈值,减小车轮打滑对定位结果的影响。在两轮移动机器人上的实验表明,改进算法具有较强的鲁棒性,定位精度比VINS-Mono提高了一个数量级。

基于宏微复合标定的跨尺度零件测量方法

为了实现对跨尺度零件微小结构的尺寸精度和定位精度的同时测量,提出一种基于宏微复合标定的测量方法。建立不同尺度传感器组合式测量的标定模型,利用变焦扫描显微系统测量零件微尺度特征,利用双目系统测量定位显微设备,从控制坐标转换精度的角度设计加工特殊的标定块,将其作为跨尺度中转坐标系,标定变焦扫描显微重建点云坐标系与测头坐标系的空间转换关系,从而将局部测量点云统一至一个数据集中以完成所有局部区域的整体拼接。与理论模型对比分析,所提测量方法的各孔圆心坐标分布圆度误差为0.0438 mm,平面度误差为0.0252 mm,对喷注器各孔位姿的点误差值小于0.029 mm,孔轴向误差小于0.1140°。与面结构光传感器重建结果对比分析,所提模型能够在保证高精度重建三维形貌的情况下,更加正确地获取跨尺度零件的尺寸和位置。

多传感器联合反演高分辨率降水方法综述

精确测量具有强烈时空变异性的降水,是水文气象学颇具挑战的科学研究目标之一。基于多传感器联合反演降水（Multi-sensor Precipitation Estimation,MPE）的方法已成为卫星反演降水的主流趋势。首先介绍MPE方法的定义与分类,回顾MPE方法的历史发展阶段及研究现状;然后介绍主要的MPE算法,包括TRMM多卫星降水分析算法（TMPA）、气候预测中心算法（CMORPH）、全球卫星降水制图算法（GSMa P）、美国海军研究实验室联合算法（NRLB）和神经网络降水算法（PERSIANN）;对比这5种主要算法的优缺点和反演精度（PERSIANN精度范围为-56%~200%,其他产品为-67%~10%）,指出存在的主要问题,并且评价不同类型MPE算法的性能;最后结合目前存在的问题探讨MPE方法研究发展趋势。

不同进电方式对铝电解槽阳极电流非接触式测量的影响

针对目前铝电解槽阳极电流在线测试方法的不足,基于铝电解槽电磁场的理论,借鉴国外学者通过测试导杆附近的磁场来得到阳极电流的思想,提出了一种阳极电流非接触式测试方法,并着重针对铝电解槽不同的进电方式分析了阳极电流的测量误差,并对误差进行了修正,对测试方案进行了优化,旨在实现阳极电流的实时监测和在线控制。研究结果表明,300kA大面五点进电槽的阳极电流测量误差可以控制在±0.25%之内,而400kA大面六点进电槽、200kA大面四点进电槽的阳极电流测量误差分别达到了±0.8%和±3%;可见不同进电方式对阳极电流的测量误差有较为明显的影响,但最大误差均不超过3%。因此,对于不同进电方式及结构的铝电解槽阳极电流的在线监测,该非接触式测试方法均具有较好的适用性。