基于物联网的智能水肥一体化管理系统构建

目前的水肥一体化系统普遍存在监测参数少,形成的植物生长模型及混肥算法精准度较低,控制系统运算能力较弱且功能单一,不能实现智能控制等缺点。利用物联网构建无线传感器网络是水肥一体化系统的发展趋势。为提高农业生产上肥料与水资源的利用率,促进现代农业发展,通过采用视觉采集技术、无线传感器物联网监控技术和自动控制系统技术相结合,建成基于物联网,利用机器视觉测量植物生长参数,无线传感器物联网监测环境和土壤参数,以植物生长模型和模糊神经网络算法形成精准水肥混合方案,以ARM11嵌入式系统为核心的农作物智能水肥一体化管理系统。

惯导卫星组合导航辅助的视觉导盲仪定位建图

视觉即时定位与建图(VSLAM)算法能够为穿戴式视觉导盲仪提供必要的位姿信息和环境信息。针对穿戴式视觉导盲仪对定位与建图精度的要求,提出了一种利用IMU/GPS组合导航辅助VSLAM的算法。在双目ORB-SLAM的跟踪线程中,将匀速运动模型改进为基于IMU/GPS组合导航位姿数据的运动模型,并且构造了综合视觉与组合导航数据的非线性优化,以提高跟踪线程的稳定性、提升定位精度。同时,局部建图线程的地图优化中也融合了组合导航数据,提高局部地图的精度,便于导盲仪检测环境信息,最终得到在大范围场景下稳定运行的定位与建图算法。在实际场景中的试验结果表明,该融合算法抑制了VSLAM的累积误差,同时VSLAM能够有效抑制GPS受环境影响产生的定位偏移误差,最终的定位精度达到0. 47 m。该算法提高了VSLAM建图效果,基本满足了视觉导盲仪对定位精度和环境信息的应用需求。

基于视觉-IMU-编码器的SLAM新算法

VINS-Mono算法应用于轮式机器人时,由于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)加速度计信噪比较小,观测尺度不准确,会出现定位精度下降。对此,提出了一种融合单目相机、惯性测量单元和编码器的改进算法。在VINS-Mono初始化和后端优化的目标函数中,增加编码器测量残差项,直接融合由编码器数据计算的速度,增强尺度的可观性,降低定位累积误差,提高了定位精度。另外,针对车轮打滑造成编码器速度测量不准的问题,利用IMU角速度计测量值计算打滑因子,自适应调整编码器残差项在目标函数中的权重及其鲁棒核函数的阈值,减小车轮打滑对定位结果的影响。在两轮移动机器人上的实验表明,改进算法具有较强的鲁棒性,定位精度比VINS-Mono提高了一个数量级。

基于视觉传达的船舶组合导航人机交互界面系统

针对船舶航行环境复杂、天气多变等因素给船舶组合导航带来的诸多问题,提出一种基于视觉传达的船舶组合导航人机交互界面系统。首先设计带有地图创建、路径规划、人机交互、组合导航四大模块的硬件系统,秉持模块化的设计理念设计图像预处理和基于地图匹配-GPS-航行状态组合的软件程序,并在程序中添加图像特征提取技术,获取地图图像的直线特征。最后将软件程序添加到硬件系统中,利用地图匹配算法获取最佳航行路径。实验结果表明,系统的导航精度高、轨迹规划和避障能力强。

视觉集成传感中二维图像与三维面形间的映射

本文介绍了一种集 CCD摄像机和激光同步扫描三角法面形传感器为一体的机器视觉传感集成体系。通过几何对应求解的办法 ,建立了 CCD摄像机所摄得的二维图像与激光同步扫描三角法面形传感器所获得的三维面形之间的映射关系 ,进而可实现二维图像与三维面形之间的信息融合和互补。这对于机器视觉各种功能模块的调用有着十分重要的意义。

锦纶丝染色等级评测系统的研制

针对纺织业采用人眼判定锦纶丝色差存在误检率高的问题,研制了基于DM6437的锦纶丝染色等级评测系统。整个系统采用球积分光源照射锦纶丝袜套,COMS图像传感器进行图像采集,采集的图像经过模数转换后传输至DM6437核心处理器,DM6437进行图像处理并计算出其灰度值,通过与标准样品进行比较计算出两者的灰度值,最终依据标准灰度比色卡得出该段锦纶丝染色等级评价。实验表明,该系统能准确检测出不合格的染色锦纶丝袜段,同时具有抗外界干扰强、操作简单、系统集成化高等优点,适用于纺织行业进行锦纶丝染色等级分级。

基于线结构光的手机封装胶测量方法研究

为了克服手机在封装工艺中的胶水断裂、溢出等缺陷,提出一种基于线结构光传感器(LMI Gocator 2510)及HALCON软件的手机封装胶测量方法。通过提取手机壳深度图中的胶水区域特征,采用直方图谷底法实现无胶水区域和点胶后有胶水区域的有效分离;分别截取已分割区域中对应行坐标的全部像素值,进一步重构出深度轮廓线,利用基于深度轮廓信息的最小二乘法拟合出胶路的胶基准;结合胶基准测量点胶后的胶水高度,最后再判断点胶后轮廓位置的胶水宽度和各类缺陷问题。实验结果表明,该算法可准确测量出微米级胶水胶截面轮廓的宽度、高度,通过设定阈值数据精准判断出缺胶、溢胶缺陷,同时该方法的胶宽度测量误差为0.03 mm,测量结果有稳定的数据集中性。

卫惯视组合导航技术发展趋势

针对在无人机导航和自动驾驶等领域的大尺度场景中,视惯组合导航系统表现不稳定或因无法闭环而产生误差累积的问题,提出融合卫星导航全局测量优势是实现大尺度室内外无缝导航的重要手段,并从卫星-视觉-惯性(GVI)组合导航数据融合算法角度出发,对GVI组合导航技术研究现状和发展趋势进行总结展望:首先,借鉴同时定位与建图(SLAM)架构,给出GVI组合导航系统的基本理论和框架;接着,从数据融合算法入手,对比分析基于滤波和基于优化方法的方案;然后,探讨不同场景下GVI+组合导航系统在无人系统上的应用潜力;最后,对该领域近年来的发展进行讨论总结并展望发展趋势。

结合FDM与STLBP-IP特征的微表情识别

针对面部动力谱(FDM)特征易受光照影响、对运动信息描述不准确的缺陷,提出基于FDM特征与时空局部二值模式积分投影(STLBP-IP)特征相结合的微表情识别方法。将FDM特征与STLBP-IP特征相结合,在弥补FDM对运动信息描述不足的同时对人脸面部信息进行补充描述以提升识别率。使用支持向量机进行分类,在SMIC和CASMEⅡ微表情数据库上进行实验。实验结果表明,该算法识别率有所提高,分别达到57.14%和64.59%。

移动机器人动态环境下目标跟踪异构传感器一致性观测方法

为了解决机器人同时定位,地图构建与目标跟踪(SLAMOT)过程中的多源,异构传感器空间一致性观测问题,提出了基于信息融合的摄像机与激光测距传感器联合标定优化方法。完成基于误差传播公式的激光扫描点图像平面投影不确定范围判定,并利用协方差交集算法实现基于运动物体检验方法和基于Camshift方法的图像坐标系下目标状态融合。在此基础上,利用目标图像平面投影方向误差构造目标函数,通过非线性优化方法实现摄像机与激光测距仪标定参数优化。实验验证了设计方法能有效提高目标跟踪以及多传感器参数标定的准确性。相关成果能够为基于多传感器信息融合的机器人同时定位,地图构建与目标跟踪滤波方法研究提供观测值支持。

基于VI-SLAM的四旋翼自主飞行与三维稠密重构

提出全自主的微型飞行器,使用板载传感器实现三维的同时定位与稠密重构。在ORB-SLAM系统的基础上,基于扩展卡尔曼滤波器实现了视觉-惯导的传感器融合,提高了系统的稳健性和精度以满足微型飞行器自主飞行的要求。由于ORB-SLAM系统创建的稀疏的特征地图不能用于微型飞行器的避障和导航,使用双目摄像机提出了改进的构建地图的方法,由稀疏特征点地图扩展为稠密的八叉树地图。通过EuRoC数据集进行评估,可以验证本文算法较基于关键帧的视觉-惯导算法平均精度提升了1倍。将本文算法应用于所搭建的四旋翼自主飞行平台,仅依靠板载传感器和处理器,实现了全自主飞行与稠密地图构建,验证了本文算法的有效性和稳健性。

偏振光辅助的视觉惯性导航系统

为了提高组合导航系统的可靠性与位姿估计的精度,把偏振定向传感器引入同步定位与建图过程,提出并设计一种新的偏振光辅助的视觉惯性组合导航系统。采集偏振定向传感器、单目视觉相机及微惯性测量单元的数据,对多传感器数据进行时间戳对齐和预处理后,利用最小二乘优化方法建立目标方程,通过求解非线性方程组获取最佳的运动估计。该系统根据天空偏振分布实现了方位角的可观性,并融合了多传感器数据。基于上述组合导航系统进行户外车载实验,实验结果表明:在2 km的长距离运行中,相比原始视觉惯性系统,偏振光辅助的视觉惯性导航系统的位置误差降低了16.7%,航向角精度提升了23.4%。偏振定向传感器的接入能够抑制惯性器件测量值的漂移,改善导航系统的位置精度和姿态角精度,可满足卫星信号受到干扰等环境下的位姿估计精度和可靠性要求。