Building of road boundary map based on laser radar

A method for road boundary detection and tracking using laser ladar with respect to a vehicle＇ s local coordinates is proposed. It can be applied to different types of road conditions, such as roads with or without curbs, having relatively rough road surface and with obstacles on road surface. In the method, some line segments are extracted after a series of preprocessing on range data. The extracted line segments are combined and further selected. They are then united to match the road models and generate the road boundary points which are tracked by Kalman filter. Then the obtained road boundary points are transformed to build a precise vector map by least squares fitting algorithm. These fitted line segments represent road boundary vectors. The vector map is precise enough to provide ample road information such as the orientation of road, the road width and the passable road region. Finally, extensive experiments conducted in urban and semi-urban environment demonstrate the robustness, effectiveness and viability of the proposed method.

基于雷达图再评价浮针治疗痛症的系统评价/Meta分析

目的基于雷达图再评价浮针治疗痛症的系统评价/Meta分析的文献质量,以期为浮针疗法的临床工作提供全面的证据。方法检索中国知网(CNKI)、万方(Wanfang)、维普(VIP)、中国生物医学文献(CBM)等中文数据库及PubMed、Cochrane Library、Embase等外文数据库自建库至2022年10月10日浮针治疗痛症的系统评价/Meta分析。提取纳入文献的数据后,基于系统评价方法学质量评价(A measure tool to assess systematic reviews 2,AMSTAR 2)、系统评价报告质量评价(Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses,PRISMA)、发表年份、研究类型、同质性以及发表偏倚6个维度进行评估,并采用Excel 2019和Adobe Illustrator 2021软件绘制并优化雷达图直观显示再评价结果。再辅以GRADE证据质量评价工具,对纳入文献的结局指标进行质量评分。结果最终纳入11篇文献,主要结局指标39个;AMSTAR 2量表评价结果显示,4篇文献为低质量,其余7篇为极低质量;PRISMA量表评价得分在15~20;6个维度秩数平均分为3.83~9.17;GRADE评价结果显示,39个主要结局指标的证据质量中无高质量,只有1个中等质量,其余为低或极低质量。结论基于雷达图分析发现浮针治疗痛症的系统评价/Meta分析质量仍有待提升,因此临床上使用这些证据辅助临床决策时需注意甄别。

基于激光雷达的自主移动机器人实验教学平台设计

为培养高素质复合型的“新工科”人才,满足相关课程的实验教学需求,设计了基于激光雷达的自主移动机器人实验教学平台。平台涉及机械设计、机器人操作系统开发、同时定位与地图构建(SLAM)、路径规划等相关理论知识。利用平台开发了Rviz可视化界面、SLAM仿真、室外建图、路径规划等实验项目。实验结果表明,自主移动机器人软硬件系统的基本性能良好,相关SLAM算法、路径规划方法具有可行性。通过该平台开展实验教学,可以显著提升学生解决工程实际问题能力和创新实践能力。

综合物探方法在贵南高铁隧道基底隐伏岩溶探测中的应用

高铁隧道路线经过岩溶地区,勘察阶段由于地形和物探方法局限性的影响,不能完全勘察清楚岩溶发育情况。本文结合高密度地震映像、地质雷达、二维瞬态面波和钻探方法,详细研究了隧道施工阶段岩溶探查中各种方法的外业数据采集、处理方法、数据分析的注意事项。经过研究,将地震映像的主频提高到800 Hz,可分辨深度5~25 m、宽度10 m左右的空溶洞和充填溶洞;地质雷达有效能量提高到600 ns,可分辨深度30 m内岩溶通道。结合贵南高铁隧道基底岩溶探查中的各种典型图像特征,以及地质施工人员的要求,探讨了隧道基底岩溶探测资料物探地质解释的四类划分解释原则,满足了地质人员及设计施工对物探资料可读性的要求,为岩溶探测资料解释提供了参考。

基于网格化和雷达图的建筑抗震设防最优烈度决策模型研究

目前的建筑抗震设防最优烈度研究主要是从经济性或安全性进行考虑,然而合理的建筑抗震设防最优烈度需要综合考虑经济和安全性指标。本文将研究区域进行网格化,结合其周围历史地震数据进行地震危险性分析,以经济性指标和安全性指标作为抗震设防最优烈度评价指标;运用博弈论组合赋权法确定各指标权重,建立基于网格化和雷达图的建筑抗震设防最优烈度决策模型,将该模型运用到四川省崇州市钢混结构和砖混结构的抗震设防研究中。通过对比分析该模型数据发现:钢混结构按8度设防时,相比于6度、7度和9度设防,其抗震设防综合效益分别提升57.2%、29.6%和3.9%;砖混结构按8度设防时,相比于未设防、6度、7度和9度设防的抗震设防综合效益分别提升60.6%、19.2%、2.4%和1.9%。因此,崇州市钢混结构和砖混结构按8度设防时,为最优抗震设防烈度,抗震设防综合效益最佳,验证了该模型的有效性。

雷达信号与遥感地图融合的深度学习低慢小目标检测算法

雷达复杂环境低慢小目标检测是一项具有挑战性的任务,而利用深度学习以及数据特征融合等方法是解决这一难题的有效手段。本文在雷达地图融合检测网络(Radar Map fusion Detection Network,RMDN)的基础上进行了优化,主要优化方向为将雷达与地图信息在检测过程中进行重要性程度区分,具体优化内容为减少地图特征提取模块的网络深度,加入通道注意力机制,让神经网络自主学习雷达信息与地图信息特征的权重,使神经网能够更好地利用地图信息对雷达目标进行辅助检测。在此优化基础上,本文重新设计出了雷达地图融合检测网络RMDN-V2。算法的主要思想为利用卫星遥感地图来提供背景环境信息,作为雷达信号检测的辅助,通过将目标背景中的特征信息融入检测决策中,提高目标检测的准确性和鲁棒性,减少对强杂波和移动物体的干扰敏感性,改善目标检测算法在复杂环境下的表现。最后的无人机雷达实测数据实验结果表明,本文所做的针对性优化是有效的,RMDN-V2的检测性能优于原始的RMDN,同时本文算法检测性能远超传统的雷达检测算法,同时也优于目前主流的一些深度学习雷达目标检测算法。本文为解决当下低慢小目标检测的难题提出了新的算法。

基于无人艇的导航雷达目标检测跟踪算法

在无人艇利用导航雷达进行环境感知的过程中,针对雷达回波图中出现的区域破碎现象以及对运动目标进行跟踪时存在较大误差的问题,提出了一种应用于导航雷达的目标检测跟踪方法提高无人艇对水面目标的检测能力。首先,对雷达原始回波图像解析并进行预处理操作;其次,在图像连通的基础上,设计自适应阈值分割Hausdorff匹配算法对回波图和地图进行匹配,区分属于目标和陆地的回波;然后,对连续两帧的雷达回波图进行目标匹配;最后,通过加入预测序列模型的经验模态分解算法优化检测跟踪结果,提高获取目标信息的准确性。实验验证结果表明:对1 km内相对运动速度低于30节的水面目标,所提方法目标检测概率提升了6.5%,距离误差低于2%,航速误差低于6%,航向误差低于6°,整体性能优于工程中常用的检测跟踪方法。

雷达图法综合评价抗线虫大豆品种(系)农艺性状

为筛选出综合性状优良的抗线虫大豆品种(系),以2020-2021年抗线虫大豆品种(系) 11个主要农艺性状的5点试验数据均值为评价指标,利用雷达图法进行综合评价分析。结果表明,百粒重最大、单株粒重最高、SCN指数与倒伏级别最低的品系为17-665,其综合评价和产量数据排名均为第1,说明该品系抗病性、抗倒性、丰产性较其他品种(系)突出;产量排名第2位(2020年)和第4位(2021年)的品系为17-555,因SCN指数偏高,单株粒重低,其他性状中等偏上,在综合评价分析中排名均较产量排名下降;而2年产量排名第8位的品系为17-474,倒伏级别最低,单株荚数、单株粒数及百粒重较高,综合性状较好,在综合评价分析中排名第3位(2020年)和第2位(2021年);各农艺性状表现较差的品系17-388产量及综合评价排名均为第10位;对照品种齐农5号在2年5点试验中产量与综合评价排名较小,说明在不同年际间、不同试验地点齐农5号表现稳定,适宜作为黑龙江省大豆区域试验对照品种。

基于行为特征的雷达辐射源威胁评估

针对当前雷达辐射源威胁评估对精确侦察数据依赖性较大的问题,提出一种基于行为特征的雷达辐射源威胁评估算法。从辐射源目标行为特征和数据融合理论出发,建立基于行为特征的辐射源威胁评估体系,并采用模糊理论和Vague数据集对各子行为进行表示;考虑到指标间的耦合性和空战的高动态性,利用改进的区间灰色关联度修正初始权重,建立以距离为自变量的态势状态函数,为各子行为动态赋权;采用改进的雷达图法计算威胁目标的威胁程度。仿真结果表明:所提算法具有较好的准确性和适应性。

基于雷达和视频融合的目标检测

基于视频的目标检测在恶劣天气情况下识别效果较差,故需弥补视频缺陷、提高检测框架的鲁棒性。针对此问题,文中设计了一个基于雷达和视频融合的目标检测框架,利用YOLOv5(You Only Look Once version 5)网络获得图片特征图与图片检测框,利用基于密度的聚类获得雷达检测框,并将雷达数据进行编码,得到基于雷达信息的目标检测结果。最后将两者的检测框叠加得到新ROI(Region of Interest),并得到融合雷达信息后的分类向量,提高了在极端天气下检测的准确率。实验结果表明,该框架的mAP(mean Average Precision)达到了60.07%,且参数量仅为7.64×10^(6),表明该框架具有轻量级、计算速度快、鲁棒性高等特点,可以被广泛应用于嵌入式与移动端平台。

利用Radarsat-2数据基于比值检测的水稻制图

利用2010年获取的2景Radarsat-2全极化SAR数据,探讨水稻及其他地物在不同时相上的后向散射特征差异,并提出在雷达遥感图像上基于比值检测理论的水稻分类制图方法。通过分析研究区内水稻、茭白等主要地物在2个时相上不同极化方式下的后向散射特征,利用比值检测理论建立水稻及其他地物像元概率分布及分布函数并计算出主要地物的分类阈值,在剔除茭白的影响下,完成水稻的分类制图。水稻和茭白作为水生作物具有明显的雷达图像表现特征;在HH/VV比值图像中,分类阈值1.393对水稻的识别最好,制图精度达到92.64%,总误差概率为7.74%。研究结果表明,Radarsat-2数据在水稻监测中具有丰富多样的技术手段以及更为广泛的应用潜力。

基于雷达跟踪外推及Google Maps的强对流天气临近预报

以银川新一代天气雷达资料为核心,利用交叉相关外推算法,在本地化质量控制的基础上,实现对宁夏中北部地区0～1h强对流天气的跟踪外推预报。建立了基于网站和高分辨率Google Maps地理信息,综合显示雷达、卫星云图、闪电定位仪等多源气象资料及其导出、预报产品的宁夏临近预报业务系统。为预报人员根据不同的地形条件、人口及工农业分布特征,提高预报服务的针对性提供了技术支撑。

园区智能配送机器人的研究与设计

随着社会不断发展,对配送的需求不断上升,虽然现有园区配送机器人已经能有效改善园区配送效率低、成本高、服务差等问题,但其还存在难以适应复杂的配送环境、无法保证物品安全等问题。为了解决上述问题,设计了一种园区智能配送机器人,一是其具有自主研发的自动驾驶系统,即通过Gmapping算法进行雷达建图,导航算法进行路径规划,GNSS信号辅助定位减少路径规划误差,从而增强环境适应能力;二是具有配送安全系统,即通过计算机视觉的人脸识别和射频卡进行身份认证,并通过物联网模块连接至物联网云端,物联网云端将人员身份卡号信息和人脸认证信息下发给PyQt5的显示界面进行可视化展示,通过可视化展示实现了取物的回溯,从而保障了配送的安全。通过系统调试和实验发现设计的园区智能配送机器人可以很好实现自动驾驶和保障配送物品安全,并且配送的准确性达到了95%以上,从而提高了园区智能配送的准确性和安全性。

基于熵值图的多功能雷达工作模式识别

针对多功能雷达工作模式多样且信号波形复杂多变,导致常规工作模式识别方法性能不佳的问题,提出基于小波变换的多功能雷达工作状态切换点检测方法,将雷达脉冲序列进行分割,得到单一工作模式脉冲序列样本。其次,基于近似熵、样本熵、模糊熵和排列熵设计了新的熵值图特征,并结合卷积深度神经网络模型,实现了多功能雷达工作模式的智能识别。仿真结果表明,该算法在虚假脉冲率或漏脉冲率为25%时,切换点检测正确率达85%;工作模式识别正确率在虚假脉冲率、漏脉冲率为20%和参数误差为8%时,识别正确率均在83%以上,识别性能皆优于两种对比文献方法,验证了该算法的有效性和优越性。

一种异构传感器的地图融合构建方法

针对单一传感器建图时还原度较低,易受环境干扰及可靠性不足等问题,提出一种任务层面融合激光雷达与深度相机的建图方法。采用一种针对走廊环境的组合式对齐算法对地图进行对齐,利用基于贝叶斯推理的方法进行信息融合。为验证融合建图效果,通过搭建多样化虚拟场景进行仿真和对真实走廊环境进行地图融合实验。结果表明,经过融合的栅格地图比单一传感器创建的栅格地图还原度更高,有效提高了地图的精度,得到了更能反映真实物理环境信息的栅格地图,为后续的路径规划提供了准确可靠的环境地图。

基于综合赋权的目标可攻击价值综合评估排序

智能化时代的战争中,无人作战能力愈发成为评判大国军事实力的重要指标,无人机在完成自主攻击任务时,需要对当前战场环境下敌对方空地军事目标的打击价值进行评估排序。根据战场态势下敌方空中目标及地面目标对己方的威胁程度,确定目标的打击价值,建立空地目标价值综合评估的指标体系,采用熵权法和层次分析法相结合的主客观综合赋权法对指标进行赋权,最后通过扇形雷达图法对空地目标价值综合评估排序,并通过实例仿真计算多个空中和地面目标的价值,得出了符合常规的目标价值排序。

Map Drift算法在实时成像处理器中的应用

随着计算机技术的发展,实时成像处理器技术的成熟,不但处理数据量越来越大,而且对成像质量要求也越来越高,实时成像处理中需要有自动聚焦算法。但是由于实时成像处理器的特殊结构和实时性要求,需要算法的计算量不能太大、不能太不确定。因此并不是所有的算法都适合用于实时处理。主要介绍Map Drift算法的原理和实现步骤以及在实时成像处理器中的应用。文中对适合于实时成像处理器中应用的公式进行了推导,得到频域二次相位误差系数和相关峰位置的线性关系,并利用该关系在频域进行相位补偿,有效缩减迭代次数。利用一种插值来计算相关峰位置的方法,消除了离散化计算相关峰位置所带来的量化误差的影响,并在迭代过程中改进二次相位误差系数和相关峰位置关系的系数,对减少迭代次数,提高估计精度有一定帮助。最后给出仿真结果,验证算法的正确性。

基于时空Transformer的毫米波雷达三维人体姿态重构

深度学习技术使得从毫米波雷达捕获的人体散射信号中精确提取人体运动特征并重构三维人体姿态成为可能。然而,目前毫米波雷达人体姿态重构常采用直接将雷达图像映射到三维关节点坐标的单阶段策略,这种跨域层级映射任务使得网络在重构精度、深度信息表达及姿态连贯性上面临挑战。针对这一问题,本文提出了一种基于时空Transformer的多阶段毫米波雷达三维人体姿态重构模型(Spatial-Temporal Pose Reconstruction Transformer,STPRT),通过两阶段策略处理提高重构精度:第一阶段,构建并行多分辨率子网络从水平和垂直雷达图像中提取多尺度的二维关节点信息和空间位置特征并进行融合,随后由全连接层生成二维人体姿态坐标;第二阶段,时空Transformer通过空间注意力模块对每帧中的二维关节坐标进行高维空间特征编码,时间注意力模块捕捉姿态特征在序列帧中的时间演变,增强姿态间的深度感知和空间准确性,实现从二维姿态到三维姿态的映射提升。此外,在训练过程中引入了指数移动平均(Exponential Moving Average,EMA)策略调整梯度下降,从而提升整体映射的精确度和连贯性。在毫米波雷达公开数据集RFSkeleton3D上的验证表明,相比现有的mm-Pose和RPM模型,本模型在减少参数量的同时,将平均关节位置误差降低至7.3 cm。

石墨烯/SBS复合改性沥青混合料性能研究

为研究石墨烯含量对苯乙烯⁃丁二烯⁃苯乙烯嵌段共聚物(SBS)改性沥青混合料性能的影响,以SBS改性沥青为原材料,分别将质量为沥青质量0.1%、0.2%、0.3%的石墨烯加入其中以制备复合改性沥青,并对其性能进行评价。而后对不同石墨烯含量的复合改性沥青混合料的高温稳定性、低温抗裂性、水稳定性能进行评价。并根据雷达图来确定石墨烯的最佳含量。最后,采荧光显微镜及扫描电子显微镜分析石墨烯对SBS改性沥青的作用机理。结果表明,由于石墨烯的引入,沥青结合料的针入度明显下降、软化点显著提升,延度明显下降。就路用性能而言,石墨烯的加入显著提升了SBS改性沥青混合料的抗车辙能力,低温抗裂性及水稳定性则略有降低。雷达图表明0.2%含量的石墨烯的综合性能最好,即石墨烯的最佳含量为0.2%。在石墨烯与SBS改性沥青混合过程中,石墨烯的层状结构和较大的比表面积使其易于与沥青分子混合;同时,石墨烯在与SBS改性沥青混合的过程中可以被苯乙烯⁃丁二烯⁃苯乙烯插入,从而产生稳定的物理交联,提升SBS改性沥青混合料的性能。

两种分析方法在芝麻品种选育中的应用比较

为综合评价芝麻品种的产量性状及均衡性,筛选优质芝麻品种,本试验以20个芝麻高代材料为研究对象,采用雷达图和灰色关联分析法对千粒重、株高、每蒴粒数、单株蒴数、小区均产、单株产量、果轴长、有效果蒴数等8个性状进行综合分析。结果表明,Z06、Z12和Z16优于对照品种Z10,可选为苗头品系进行下一步区域试验。雷达图和灰色关联分析法作为多维度分析的方法,能够综合多个性状评价,更客观准确地评价对象,适宜于芝麻品种选育。