一种在长时间序列SAR影像上提取稳定目标点的多级探测法

基于长时间序列上的差分雷达地表形变检测技术是近年来形变监测领域中一项重要的关键技术,而在长时间序列上稳定目标点的准确提取则是其中的一项重要环节,在此本文提出了一个有效的提取稳定目标点的多级探测方法。该方法以传统的振幅探测法为基础提取稳定目标点,同时针对振幅探测中稳定目标点的分布密度低、不均匀等问题,建立时间相干性计算模型,并利用目标点时间相干信息提取更多满足要求的稳定点目标。本文选用上海地区的26幅ERS-1/2 C波段SAR图像(1992—2000年获取)进行了目标点的提取实验,证实了该方法的有效性和可靠性。

一种机载SAR数据点目标辐射定标方法

针对机载平台姿态时变造成的天线波束指向不稳定而导致辐射精度下降的问题,提出了一种新的天线方向图定标方法。该方法基于sinc函数模型,考虑了飞机飞行过程中横滚角的影响,能够有效改善飞机姿态不稳导致辐射精度下降的问题。文章根据点目标响应能量计算、天线方向图定标和定标常数计算等关键步骤开展辐射定标研究,采用多波段机载SAR系统获取的C波段和X波段SAR数据对该方法的有效性进行了验证。积分法和峰值法的对比分析结果表明,结合本文新的天线方向图模型,积分法得到的相对和绝对辐射精度均优于峰值法,说明积分法提取点目标能量与本文改进的天线方向图模型结合的辐射定标方法能够满足高分辨率机载SAR数据辐射定标处理的要求。

一种有效的影像中椭圆形目标提取方法

高精度的影像目标点的自动提取,是摄影测量三维重建的基础。提出了一种基于自适应阈值化的轮廓提取方法来有效的提取影像中的椭圆形目标点,通过模板匹配的方法自动确定影像中包含目标点的感兴趣区域,在区域内对影像边缘进行处理提取椭圆形目标轮廓,借助于最小二乘椭圆拟合实现椭圆形目标点中心坐标的确定,达到了亚像素级的精度。在目标点椭圆拟合的过程中对,对拟合粗差像素点进行剔除来提高中心坐标的确定精度。根据椭圆特征设置筛选条件,保证了感兴趣区域内检测椭圆的唯一性。

机器人室内环境自主探索与地图构建方法

提出了一种基于多传感器融合的移动机器人自主探索与地图构建方法。首先,提出了一种基于激光、RGB-D相机和惯性测量单元的实时2D栅格地图和3D点云地图构建方法,采用RGB-D相机和惯性测量单元融合的方法,提升了位姿输出的频率,保证了采用激光数据和RGB-D数据进行建图的稳定性。其次,提出一种基于可通行区域的探索目标点快速提取方法,以补充原有的方法在复杂室内环境下提取探索目标点失效的问题。最后,通过改进的避障模块实现机器人的运动控制,使得机器人安全地探索目标。同时,本系统采用ROS的分布式架构,将整体算法合理地分配到服务端和客户端,降低了系统实现的硬件要求。不仅如此,设计了多目标导航界面,使人机交互更加方便和满足多任务部署。实验结果验证了方法的有效性。

一种室内移动机器人自主探索方法

研究室内未知环境下的移动机器人自主探索问题,并提出改进策略.首先,提出一种基于可通行区域的探索目标点快速提取方法,以补充原有方法在特殊环境结构下出现的提取探索目标点失败的缺陷;然后,提出一种基于激光数据和栅格地图信息的实时拓扑地图构建与优化方法,使得探索地图更加精简,探索过程更加高效;最后,通过改进的避障模块实现机器人的运动控制,以到达机器人安全探索的目标.同时,该系统采取机器人操作系统(Robot operating system, ROS)下的分布式结构,将整体算法合理分配到客户端和服务器,降低系统实现的硬件要求.现场实验表明,所提出方法具有良好的自主导航性能,在较复杂的室内未知环境下,仍能保持良好的地图构建能力和避障能力.