基于陀螺仪的挖掘机运动状态检测算法研究

远程监管系统能够检测挖掘机的运动状态以及工作时长等各项数据,已得到广泛应用.目前的监管设备在判断挖掘机运动状态时只能判断是停机状态或是工作状态,无法很好的区分怠速状态与工作状态.为了解决这个问题,使用三轴陀螺仪,对挖掘机3个轴方向上的转动角速度进行数据采集,研究数据之间的关系,提出了区分挖掘机的怠速状态和工作状态的算法,实验表明:该算法可以准确地区分挖掘机的怠速状态与工作状态.

基于双自由度万向轮机构的爬壁机器人运动状态检测

设计了基于双自由度万向轮机构的速度测量装置,该装置由双自由度滚轮、旋转编码器、角位移传感器和水平姿态传感器等构成.机器人运动时,利用水平姿态传感器检测爬行机构的转动角速度,双自由度万向轮机构利用角度传感器测量速度方向,利用光电编码器测量速度大小,实现对机器人运动状态的测量.根据其测量结果,建立了电动机输入和控制点运动状态之间的关系,为机器精确任务操作提供了基础.

运动状态检测在低速率无线视频传输中的研究和应用

在低速无线网络视频传输中,大运动帧将会造成视频传输延迟,导致重建图像质量下降。本文提出了一种适用于低速率无线视频传输的运动状态检测的方法,用其在编码端剔除大运动帧,从而降低了码率,保证了一定的视频传输的质量。

基于Nios处理器的磁浮车运动状态检测与控制

高温超导磁悬浮车以高达500km/h速度前进,必须装备能检测位置、速度和加速度的设备,并由测量误差确定驱动力数值作为控制依据。设计的硬件平台构建用Altera公司的SOPC Builder,其中标志检测器采集位置数据,检测与控制模块处理信号,Nios处理器完成计算。该装置具有功耗低、体积小和实时性好的特点,设计的瓶颈在于实时计算必须满足车体高速运行的要求。

运动状态检测的采煤机捷联惯导系统误差组合算法

为提高综采工作面采煤机运动位置和姿态的解算精度,通过建立采煤机空间坐标系,分析其空间位置与姿态,构建惯性坐标系下采煤机空间位置方程,考虑姿态角下的滚筒高度模型,提出了一种基于运动状态检测的机载INS动态零速修正方法。结果表明:运动状态检测的组合算法具有较高的定位精度,其在x、y、z三个方向的最大定位误差分别为7.29%、2.88%、9.31%,较纯捷联惯导算法相比,其精度分别提高了9.38%、6.12%、15.61%。该方法克服了传统零速修正技术需要每隔一定时间停车的限制,可为采煤机姿态定位提供理论依据,为煤矿智能化开采提供支持。

基于脉冲式多普勒超声波的人体运动状态检测

本文通过对人体肌肉骨骼运动机理的研究,提出了一种不同于传统检测手段的方法,并搭建了骨骼肌运动采集及分析系统:即使用脉冲式多普勒超声波进行肱二头肌运动信号的无损检测;将接收到的反射信号转化为音频形式再进行技术处理;通过分析肌细胞的运动数据进行人体运动状态的识别,旨在为人体运动状态检测提供依据。

同步三星目标运动状态快速检测方法

针对星载无源定位系统难以从定位结果及时准确地检测目标运动状态的问题,利用同步三星时差定位体制的定位误差特性,根据静止假设下同步双星时/频差与三星定位结果应相匹配的原理,提出了基于定位一致性的目标运动状态快速检测算法.先通过定位结果的误差分析掌握目标实际位置所在区域,然后在静止假设下统计该区域的频差范围,并将定位时刻的频差观测值与之比较,实现目标运动状态检测,并且推导了检测概率的理论表达式.仿真和试验结果验证了算法的有效性,时/频差估计误差标准差为10μs/100mHz时,对速度大于40m/s的目标,检测概率高于99%.实测数据表明该算法显著提高了系统目标运动状态检测的准确性和时效性.

视频场景人群运动异常状态检测

针对视频场景的人群运动状态分析问题提出了一种方法,包括人群密度分级和运动异常检测。该方法利用场景中不同区域的亮度信息作为BP网络的输入向量分类人群密度,降低了计算的复杂性,排除不必要的干扰信息。在异常检测方面利用光流法获取人群的运动信息,包括运动速度和运动方向。实验结果表明,该方法的精度及实时性均高于传统方法,对确定视频场景中人群运动状态是有效的,可以为防止大规模安全事故提供参考。

MEMS陀螺仪在检测小车运动状态中的应用

研究了MEMS陀螺仪在检测小车运动状态的应用,利用陀螺仪等组成的运动状态检测系统采集陀螺仪实时传回的数据,快速、可靠地对小车运动状态进行检测,实时、准确地检测出自动小车的偏转角度,从而实现自动小车稳定、快速地控制。

视频监控中人群运动集体性的分析与研究

随着社会和科技的发展,智能监控系统随处可见,而运动人群是监控视频中的一个重要组成部分,但对于智能监控中人群行为的分析还处于理论分析阶段。对人群群组运动的集体性进行了详细研究和分析,定量分析了人群的集体性,并通过真实人群的集体性实验验证了集体性描述符的合理、准确性。最后基于集体性描述符,提出了人群运动状态检测的阈值,并通过实验验证了阈值的有效性,实现了人群运动状态检测的应用。

一种车载惯性导航系统误差抑制方法

针对现有车载惯性导航系统(INS)动态零速修正(ZUPT)方法对载车机动性要求高,急转弯等状态下对惯导误差约束性能差的问题,提出一种基于运动状态检测的车载INS动态零速修正方法,通过对载车不同运动状态进行实时、精确检测,并进行针对性的滤波器设计,提高动态零速修正算法的适应性。跑车试验结果表明,相比传统动态零速修正方法,2.6h最大定位误差提高了160m,证明了该方法的有效性。

基于加速度传感器的车辆防盗技术研究

为了准确地检测出车辆的被盗情况,并迅速向用户报警,文中研究了一种基于MEMS三轴向加速度传感器的车辆运动状态检测技术,并提出了基于此技术的防盗终端和报警系统设计方案。论文首先介绍了防盗报警系统的结构,然后对采集到的加速度数据进行分级处理,分别根据加速度的变化情况及加速度幅度概率值的规律来判断车辆的运动状态,通过设定合理的门限值,完成对车辆非法运动的判定,并触发无线通信模块向用户报警。对配置防盗终端的汽车进行了多次模拟被盗实验,成功报警率达到98%。实验证明,算法简便快捷,实时性好,准确率高。

基于楼层匹配的启发式高程约束室内定位算法

针对行人室内定位过程中高程出现漂移的问题,本文提出了一种基于楼层匹配的启发式高程约束室内定位算法。该算法以传统的足联式行人航位推算为基础,根据行人在室内平面行走时,任意足部与地面接触的时刻高程相等且等于所在平面高度的事实实现。使用平面运动检测算法准确地区分行人在平面的运动,匹配对应楼层的真实高度以求出误差改正数,通过拓展卡尔曼滤波对平面上每一步的高程进行约束。实验结果表明:高差步长与高程标准差组合的平面运动检测算法可以准确地检测平面运动,检测准确率为99%;基于楼层匹配的启发式高程约束室内定位算法可以消除足部着地时与真实楼层高度间的高程偏差,显著提升高程定位精度。

基于运动约束辅助的车载惯性导航算法研究

针对现有车载惯性导航系统动态零速修正方法对载车不同状态下导航误差约束性能差的问题,提出一种基于运动状态检测的车载惯导动态零速修正方法,通过对载车的运动状态进行准确检测,并进行针对性的卡尔曼滤波设计,提高零速修正算法的适应性。当载车处于静止状态时,提出建立陀螺的随机误差模型,对陀螺随机误差进行滤波。半实物仿真结果表明,所提出的基于ARMA的陀螺随机误差模型的运动状态检测算法能有效抑制惯导误差的发散,10分钟内纬度RMSE误差提高了55.5%,经度RMSE误差提高了74.2%,证明了该方法的有效性。