测距成像一体化引信信息融合方法

为了提高防空导弹引信的起爆控制精度,即得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于粒子滤波的红外成像导引头以及激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在对多模信息进行处理时,由于不同传感器的开机时间和采样频率的不同造成了两传感器的测量数据不在同一个时间基准上,所以,选择在典型弹目交会的环境下,针对激光测距仪的高频采样与红外导引头的低频采样,使用了一种基于线性插值法的量测数据的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用到延迟时间模型的计算中去。在该模型的基础上,提出了一种基于粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法,并通过与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验得到:在该信息融合方法下,得到的探测角、方位角测量精度均有较大提高,起爆延迟时间的精度因此也得到了提高,从而验证了论文中所提数据融合方法的有效性。

制导引信一体化信息融合技术

为了提高制导导弹引信的起爆控制精度,得到更为准确的起爆延迟时间,提出了一种基于红外导引头、激光测距仪测量数据的一体化信息融合方法。在多模信息处理时,不同传感器的开机时间、采样频率不同以及观测数据存在时间差造成了两台传感器测量数据不在同一个时间基准上,故而在典型弹目交会环境下给出了一种基于内插外推的时间对准方法,从而将传感器测量所得数据应用于延迟时间模型计算中。在该模型的基础上,提出了一种基于改进粒子滤波的一体化传感器集中式数据滤波算法。与传统扩展卡尔曼滤波算法的对比仿真实验结果表明:在该方法下,探测角精度提高了80.45%,方位角测量精度提高了78.61%,从而提高了一体化引信的起爆控制精度。

基于多模微环谐振腔光芯片的温度测量装置设计

为提高微纳光学传感器的测温精度,基于多模微环谐振腔光芯片,搭建了高精度温度测量装置。装置通过采集微环谐振腔多模温度传感数据,利用人工神经网络算法有效融合多模传感信息,提高传感灵敏度。实验结果表明,多模传感方法在24.9~32.0℃的温度范围内,测量精度为±0.074℃,与单模微环谐振腔传感方法相比降低了温度探测极限。

路面缺陷智能检测系统与方法综述

从路面缺陷检测系统组成和特点出发,首先简要回顾了路面缺陷检测系统与传统路面图像处理方法的发展过程。在此基础上,探讨了国内外典型路面缺陷检测系统的现状,包含重型道路状况智能检测系统、轻量化路面质量检测系统,并对检测系统的性能及部分参数进行了描述。然后,详细介绍了基于机器学习、深度学习理论的路面缺陷智能化检测方法的演变历程,重点分析了基于深度学习技术的路面缺陷智能化检测方法国内外的研究进展,主要包含基于区域卷积神经网络、单次多框检测器、YOLO目标检测、Transformer检测模型等路面缺陷智能检测方法。最后,从多模信息融合、双轻量化设备、稳健智能化算法等方面对路面缺陷智能化检测系统的发展趋势和应用前景进行了展望。

Modeling of the Multi-Target Locating and Tracking in the Field Artillery System

A method for the multi target locating and tracking with the multi sensor in a field artillery system is studied. A general modeling structure of the system is established. Based on concepts of cluster and closed ball, an algorithm is put forward for multi sensor multi target data fusion and an optimal solution for state estimation is presented. The simulation results prove the algorithm works well for the multi stationary target locating and the multi moving target tracking under the condition of the sparse target environment. Therefore, this method can be directly applied to the field artillery C 3I system.

下肢外骨骼机器人交互力激励估计与稳定性分析

为解决下肢外骨骼助行稳定性判据忽略人机交互需求的问题,提出了一种考虑人机交互力的助行稳定性判别和助行速度优化方法。首先,建立并分析了人行走和人-机协同行走的倒立摆模型,并融合质心加速度和足底压力信息来间接表达难以测量的人机交互力,进而给出了CoM-CoP-CoA(质心-足压中心-加速度合成点)数学表达式,探究了人机交互力对外骨骼助行稳定性的影响。其次,在上述数学表达式的基础上,采用区域比较法,提出了基于矩阵不等式的外骨骼助行稳定性判据。再次,为探究助行速度与稳定裕度的关联关系,通过改进的稳定裕度描述法,提出了一种稳定裕度评价函数,用以优化外骨骼的助行速度。最后,开展了3种助行速度下的人机协同行走对比实验,分析了实验结果,并优化了人机协同行走时的速度。实验结果表明,所提出的稳定性判据和评价函数能够实现对外骨骼助行稳定性的判别及助行速度的优化。

Smart Human Computer Interface with EMG and Vision Based on Multi-modal Information Fusion

A smart Human Interface （HCI） replacing conventional mouse interface is proposed. The interface is able to control and command action with only hand. Four finger motions （left click, right dick, hold, drag） are used to command the interface. Also the authors materialiae cursor movement control using image processing The measure what they use for inference is entropy of Electromyogram （EMG） signal, Gaussian modeling and likelihood estimation. In image processing for cursor control, they use color recognition to get the center point of finger tip from marker, and map the point onto cursor. Accuracy of finger movement inference is over 95% and cursor control works naturally without delay. They materlalize whole system to check its performance and utility.

机器人灵巧手的信物融合

信物融合在机器人应用中具有重要作用,其关键技术支撑是多模态信息融合技术。该文分析了机器人灵巧手系统中广泛应用的触觉模态和深度模态的特点,采用隐层空间的思想建立了单一模态的动态模型;针对传统Bayes融合在机器人应用中出现的联合似然易受到不准确似然影响的问题,根据单一模态动态模型的特点,提出了一种具有信任度评价的Bayes多模融合策略。它可以根据当前结果更新信任度评价函数,修正原始不准确似然,动态改善融合策略的适应性和准确性。实验结果表明:该方法可以克服单一模态决策的不足,有效利用多模异构信息的优点进行可靠的融合决策,分类正确率较传统Bayes融合有显著提高。