基于PROA-BP的激光3D投影振镜偏转电压预测模型

为减小激光3D投影系统振镜偏转角偏差与根据振镜偏转角标定的转轴公垂线长度e误差引起的投影系统综合非线性误差,实现激光3D投影系统高精度辅助装配,提出一种基于改进的?鱼优化算法-BP神经网络的激光3D投影振镜偏转电压预测模型,以激光出射方向单位矢量作为输入预测振镜偏转电压数值。将改进的?鱼算法与BP神经网络相结合,解决BP神经网络容易陷入局部最优解问题,并通过BP神经网络实现激光3D投影系统综合非线性误差的耦合与补偿。结果表明,改进的?鱼算法-BP神经网络训练10 000次后均方差误差和平均绝对误差均值分别是粒子群算法-BP神经网络的41.2%、62.4%,是BP神经网络的22.2%、50.7%。基于改进的?鱼算法-BP激光3D投影振镜偏转电压模型的投影定位精度为0.35 mm,与激光3D投影传统模型相比,投影定位精度提升了30%,可实现更高精度投影定位。

工业钣金件视觉检测中的一种2D-3D自动定位算法

利用图像计算目标物体空间方位一直是计算机视觉领域的重要任务。利用单幅图像结合CAD三维模型实现钣金零件空间方位的2D-3D自动定位。沿CAD三维模型在影像上投影的外轮廓统计影像边缘特征点的数目,根据极值位置确定零件方位的初始参数;提出基于广义点理论的最邻近直线迭代的算法求取零件方位的精确值。为加快轮廓跟踪速度,也对经典的8-领域轮廓跟踪串行算法进行了并行优化。

基于IGWO-GRNN的室内3D定位算法

为解决基于相对位置的定位算法易受环境干扰,定位精度不高的问题,提出一种基于改进灰狼算法-广义回归神经网络(IGWO-GRNN)的室内3D定位算法。利用GRNN建立3D定位模型,通过IGWO优化平滑因子,将待测节点与信标节点间的信号强度值作为神经网络的输入,神经网络的输出即为待测节点的真实三维坐标。将仿真结果与其它算法进行比较,验证了所提算法的定位精度与收敛速度均优于其它算法。

基于樽海鞘算法的井下3D定位方法研究

针对井下工作人员定位的计算方法展开研究,引入樽海鞘算法进行位置估计。该算法结构简单,便于计算,能够有效地改进初始随机解,快速向最优解收敛。在对由四个UWB基站的测量数据得到的非线性方程组处理时,樽海鞘算法并没有像最小二乘法那样消除公共二次项变量,而是以原超定方程组寻优解算,这也是樽海鞘算法解算精度高于最小二乘法的重要原因。仿真结果表明,以目标的距离和方位角为对比参量,樽海鞘算法在3D位置解算方面相比最小二乘法表现更优。

WSN中一种改进的三维DV-Hop节点定位算法

本文在研究传统的DV-Hop3D算法基础上提出了一种新无线传感器网络定位算法。新算法在算法的第一阶段设置了跳数阈值参数以减小通信开销,并且在算法的第二阶段用可选择的平均跳距代替固定的平均跳距来计算未知节点到锚节点的距离,最后用Matlab7.1进行了仿真。仿真结果表明,该改进算法可明显提高节点定位精度,并且能有效降低网络通信量。

无线传感器网络中四面体三维质心定位算法

在研究普通三维质心定位算法和APIT-3D定位算法的基础上,提出了一种新无线传感器网络定位算法,即四面体三维质心定位算法。为降低计算复杂度,该算法用三维质心迭代算法代替了APIT-3D定位算法中的网格扫描算法,并在节点分布不均匀和低连通度的情况下,使用RSSI均值加权质心定位算法以提高节点覆盖率。仿真实验表明:该算法在无线传感器网络连通度低或节点分布不均匀时能获得较好的定位精度和定位覆盖率,并且与APIT-3D定位算法相比有效降低了计算复杂度。

基于自适应平面激光的3D智能摊铺系统设计

路面的初始平整度对道路使用寿命和维修成本有着显著影响。3D智能摊铺控制系统利用先进的地面测量技术、数据处理方法、自动控制策略以及实时数据分析技术,能够实现高精度铺设,进而提高道路使用性能、耐久性和驾驶舒适度,因此逐渐受到道路建设的青睐。然而,较高的研发、生产和维护成本限制了这一技术在我国的广泛应用。为了解决这一问题,本文提出一种基于平面激光技术的智能摊铺控制系统,采用具有自适应追踪功能的平面激光替代域激光。实际工程应用结果表明,这种基于平面激光技术的智能摊铺控制系统能够精确控制摊铺机的高度和角度,确保道路的厚度、坡度和平整度满足施工标准。

PSD空间定位的非线性误差补偿模型及归一化

PSD是一种高分辨率、实时性好的光电位置敏感器件,因而具有广泛应用的前景.但在光照度变化条件下,输出信号存在非线性飘移,因而影响了作为位置检测传感器的检测精度,尤其在3D测量时适用性受到了限制.针对这个问题,提出了一种PSD位置传感器的非线性误差补偿方法.该方法针对目标的空间距离变化所产生的PSD输出非线性飘移,采用归一化模型进行误差修正,很大程度上改进了PSD的输出一致性,使基于PSD的3D测量系统性能得以提高.

3D视觉引导的多品规物料机器人拆垛系统设计

在工业制造和物流领域,通过机器人实现物料的拆垛是常见的应用之一,物料拆垛时存在将不同品规的货物(即不同尺寸、重量或纹理的商品)装在托盘上进行交付的场景。早期的机器人拆垛只适用于单一货物的卸载,且要求货物按照固定顺序排列,机器人并不具备感知能力;本文所述基于视觉引导的机器人拆垛系统,具备实时的环境感知能力以引导抓取动作,从而解决多品规物料拆垛系统的待卸载物体尺寸多变、码放不规整等问题。

基于三维定位技术的水文地质测绘方法研究

在现有的水文地质测绘方法研究工作中,缺乏三维(3D)定位技术进行优化和改进;为此,文章首先提出一种基于雷达卫星和大数据平台的信息化水文地质测绘系统,其引入了超连续谱激光高光谱(SCLaHS)雷达系统在中高空通过激光扫描水文地质进行成像,其3D定位算法由全球导航卫星系统(GNSS)阴影匹配与3D地图辅助测距的集成,分别单独的计算3D地图测距和阴影匹配位置解,然后使用方向相关加权进行组合;实验结果表明,该算法的定位精度提高了许多,使用基于协方差的加权获得的平均精度值提高10%,保证了测绘点覆盖率更加有效。

基于自适应启发PSO的零件在线智能定位

工业流水线生产环境下,多种类小批次中小型航空零件在自动化喷涂作业等过程中,往往面临着零件摆放位姿不固定而难以自动化测量与定位的问题。为实现综合满足喷涂效率与精度的零件定位,应用基于自适应启发改进的粒子群算法,随配准情况自适应地采用不同启发方案与尺度,实现了较强后景影响下快速地点云配准。从全局搜索与局部搜索两方面进行优化,在应用随配准状态自适应的学习系数与惯性系数基础上,引入自适应尺度的滞步系数与类梯度下降运算,解决粒子群算法收敛速度缓慢与易陷入局部最优问题。基于正态分布置信度准则剔除适应度离群值降低后景点云对配准的影响,实现分割后点云与理论数模的智能配准,获得零件摆放的精确位姿。应用二维(2D)视觉减少测量时间、提供点云分割的依据,并多线程并发同步运算提高效率。最终实现了在3 min的节拍内完成三维(3D)点云的自动化扫描,以及在平均2.5 min节拍内实现2 mm精度的多种零件自主配准定位。