汽车驾驶人姿态监测系统研究综述

随着自动驾驶技术的发展,驾驶人将会参与更多的与驾驶无关的活动,从而呈现出新的姿态,这些新姿态是优化传统被动安全系统的重要切入点。而且在未来相当长的时间内,自动驾驶车辆的行驶依然依赖于人和系统的密切配合。对驾驶人姿态的观察,则可以为判断驾驶人是否有能力及时接管车辆提供帮助,从而确保安全、合理的人机交互过程。通过对大量相关文献的系统性梳理,综述了汽车驾驶人姿态监测技术的智能化发展趋势,从传感器种类以及相应的姿态监测算法出发,分析了目前不同监测系统的优缺点。研究发现,尽管传感器技术和姿态识别算法取得了明显进步,然而廉价稳定且能够在实际驾驶条件下对驾驶人姿态准确感知的监测系统依然缺乏。总体而言,目前的监测系统大多只是集中于对驾驶人局部身体部位的感知,缺乏实际驾驶条件下的性能分析,并且对驾驶人状态的实时感知和预测能力仍有待完善。最后,针对目前监测系统所面临的问题,对未来可能的研究方向进行展望,并提出主动式立体视觉系统和压力传感器阵列相融合的驾驶人姿态监测方式。研究成果将为驾驶人姿态监测系统的研究提供参考和借鉴,从而有助于道路交通安全水平的进一步提升,同时也可为人机交互界面的设计带来启发。

液压支架FBG倾角传感器的设计应用

在煤矿井下的支护中,FBG(Fiber Bragg Grating,光纤布拉格光栅)传感技术的应用和支架支护的检测具有一定的价值和重要性,因此需要对支架FBG倾角传感器进行设计,以提高矿采安全性。以A煤矿为例,在介绍采煤工作面概况后,对支架倾角姿态监测系统进行了分析,具体探讨了基于FBG的倾角传感器设计,并从监测原理、准确度补偿等方面进行了讨论。最后从模拟实验角度对FBG倾角传感器的应用价值进行了探讨,得出该倾角传感器能对顶梁、底座及前连杆的倾斜角度进行姿态监测,利于实时掌握支架的支护状态,及时调整支护参数,进一步提高采矿安全性。

多模态驾驶者姿态数据采集平台的研究

驾驶者全身姿态实时监测系统对于自动驾驶环境下汽车主、被动安全性的提升以及人机交互模式的完善具有重要意义。基于准确、稳定地采集和识别车内驾驶者姿态的现实需求,多传感器融合技术是发展的必然趋势;为开发可靠可行的姿态监测系统,高质量的驾驶者姿态数据是不可或缺的。因此构建了一个多模态驾驶者姿态数据采集平台,利用光学运动捕捉设备记录了23位志愿者各自执行42类动作时的真实姿态,同时利用彩色相机、深度相机和压力传感器对姿态信息进行测量。基于采集到的姿态数据,提出了一些应用示例,并展示了初步的研究结果。该数据采集平台能够为不同姿态识别方法的比较提供基准,为驾驶者姿态监测系统的开发提供数据支撑和思路借鉴。

基于支架与围岩耦合关系的支架适应性评价方法

基于支架与围岩的动态失稳规律,分析了支架与围岩的强度耦合、刚度耦合、稳定性耦合关系,建立了以支架与围岩适应性综合指数为核心的评价模型,研究了评价指标的获取方法及评价流程。研究结果表明:顶板来压形成的冲击动载荷由顶板岩层自重及顶板运移空间共同影响,通过提高顶板来压前支架、直接顶、底板的组合刚度可促使基本顶断裂位置向采空区移动,降低顶板对支架的冲击,利用三维立体防护装置维护支架自身稳定是支架与围岩保持动态平衡的关键。针对不同煤层赋存条件对围岩控制效果的要求,确定各评价指标的优先关系系数矩阵,采用模糊综合判断矩阵计算支架与围岩适应性综合评价指数。通过分析支架对围岩适应性评价结果,有助于进行支架改进优化设计。