视觉SLAM方法综述

实时定位与建图(SLAM)技术搭载特定传感器,使移动机器人在无任何环境先验条件下,在运动过程中自主建立环境模型来计算自身位姿,大幅提高其自主导航能力,以及对不同应用环境的适应性。视觉SLAM方法以相机作为外部传感器,通过采集周围环境信息来创建地图并实时估计机器人自身位姿。为此,介绍了具有代表性的经典视觉SLAM方法及与深度学习相结合的视觉SLAM方法,分析了视觉SLAM方法中采用的不同特征检测方法、后端优化、闭环检测,以及动态环境下视觉SLAM方法的应用,总结了视觉SLAM方法的问题,并探讨了视觉SLAM方法在未来的热点研究方向和发展前景。

基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统

为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图(tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM)算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应蒙特卡洛定位算法实现全局定位。同时,在自主行走系统应用A*算法规划全局路径和动态窗口算法规划局部路径,从而实现自主导航。试验结果表明,LIO-SAM算法构建的温室导航地图最大相对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为9.9%、0.081和0.063 m,在温室内改进后的定位算法横向偏差小于0.020 m,纵向偏差小于0.090 m;当自主行走系统以0.15、0.30和0.50 m/s的速度运行时,横向偏差、纵向偏差和航向偏角的平均值分别小于0.120 m、0.10 m和8.5°,标准差分别小于0.070 m、0.140 m和6.6°。该导航方案满足自主行走系统在温室内高精度建图、定位和导航的需求,可为自主移动平台提供理论与技术支撑。

乏情季节应用孕酮微囊包被液态制剂对奶山羊同期发情人工授精效果对比分析

奶山羊发情具有一定的季节性,每年的4~7月份属于乏情季节,为了提高种山羊的利用率,扩大种群规模,实现全年均衡生产,必须突破乏情季节奶山羊繁殖率低的瓶颈。本试验将150只适繁奶山羊随机分为3组,每组50只,第1组以全混合日粮(TMR)为载体投放孕酮微囊包被液态制剂+PMSG+PG处理,第2组以阴道硅胶支架(CIDR)+PMSG+PG处理,第3组不做任何处理。结果表明,在相同饲养条件下,第1、2组同期发情率较高,差异不显著(P> 0.05),但显著高于第3组(P <0.05);但发情母羊人工授精后的妊娠率显示第1组和第3组显著高于第2组(P <0.05),说明在乏情季节对奶山羊应用孕酮微囊包被液态制剂可以有效减少生殖道投药的不利影响,可以有效提高种羊的利用率,为实现舍饲奶山羊快速扩繁提供技术支撑。

基于IMU-LiDAR紧耦合的煤矿防冲钻孔机器人定位导航方法

防冲钻孔机器人是冲击地压矿井卸压的关键设备,其在复杂卸压巷道的精确地图构建和的稳定导航是实现钻孔作业智能化的基础和前提。在分析激光雷达点云畸变成因和同步定位与地图构建(SLAM)算法缺陷的基础上,设计了基于惯性测量单元(IMU)连续时间轨迹的点云畸变矫正方法,建立了激光雷达和IMU的数据融合模型,提出了基于IMU-LiDAR紧耦合的防冲钻孔机器人定位建图方法。根据煤矿卸压巷道特点建立了密闭坡道模型,开展了建图效果仿真分析,结果表明,所提算法在定位精度、轨迹误差方面均优于现有常用算法。在此基础上,设计了基于改进人工势场法和快速扩展随机树的动态路径规划方法,建立了适用于防冲钻孔机器人的路径规划与导航融合方案,并设计了2种仿真运动场景,结果表明,所提路径规划方法在全局路径规划和动态路径规划的平均路径长度、平均运行时间、平均生成节点数等方面均具有较好的综合性能。为了进一步验证防冲钻孔机器人定位导航方法的实用性,在校内模拟巷道、地面实验基地和井下卸压巷道等场景下开展了多组对比实验,结果表明:将IMU数据与LiDAR数据紧耦合后,所提方法的定位建图精度明显提高,在特征退化场景中具有优越的定位建图性能,且规划路径的运算效率和路径代价方面均具有良好的表现,验证了所提定位导航方法在多种场景中的可行性和优越性。

面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法

在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解,通常使用启发式方法在限定时间内求得较优解.然而,传统的启发式方法从原大规模问题直接开始搜索,无法利用先前相关的优化知识,导致收敛速度较慢.因此,提出面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法(Multitask-based assisted evolutionary algorithm,MBEA),通过使用迁移优化方法加快算法收敛速度,其主要思想是通过构造多个简单且相似的子任务用于辅助优化原大规模问题.首先从原大规模问题中随机选择一部分客户订单用于构建多个不同的相似优化子任务,然后使用进化多任务(Evolutional multitasking,EMT)方法用于生成原大规模问题和优化子任务的候选解.由于优化子任务相对简单且与原大规模问题相似,其搜索得到的路径特征可以通过任务之间的知识迁移辅助优化原大规模问题,从而加快其求解速度.最后,提出的算法在京东物流公司快递取送货数据集上进行验证,其路径规划效果优于当前最新提出的路径规划算法.

基于激光SLAM多地形机器人的设计

为解决传统轮式机器人在复杂地形中受限与腿式机器人控制策略复杂的问题,提出一种多地形机器人。结合激光即时定位与地图构建(SLAM)方法和自适应式轮腿机构,将树莓派作为运算单元,搭载(ROS)机器人操作系统,应用激光SLAM技术实现环境地图构建和机器人导航,同时结合深度模型和摄像头完成图像任务。自适应式轮腿机械结构使机器人能够根据环境需求自动切换为轮式或腿式行进模式。底层控制器采用STM32F407,机器人通过PID算法能实现精准的移动和机械臂作业。结果表明:该多地形机器人控制方法简单高效,在坡地、草地、坑地、台阶障碍物等复杂地形中展现了灵活移动的能力,最大翻越障碍高度可达250 mm,爬坡角度可达45°,在稳定性和适应性方面具有显著优势。

复杂环境下基于自适应极线约束的AGV视觉SLAM算法

针对传统视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法不能有效处理复杂环境中的动态及潜在动态目标而影响定位与建图性能的问题,提出一种基于Mask R-CNN神经网络以及ORB-SLAM3算法改进的视觉SLAM方法。针对动态目标,提出一种基于语义信息的运动一致性检验算法,使用自适应阈值的极线约束方法实现图像中动态特征点的精确剔除;针对潜在动态目标,提出一种改进的长期数据关联方法,通过增大关键帧选取密度及优化关键帧中的潜在动态目标信息,对算法的回环优化和地图融合过程进行改进,提高回环优化效果与地图复用性。在TUM数据集和真实场景中进行验证,实验结果表明与ORB-SLAM3算法相比,采用TUM数据集在低动态场景和高动态场景中的绝对轨迹均方根误差分别减小8.5%和65.6%;在真实场景下测试,所提算法的定位精度提高了62.5%。

海底节点同步源高效混叠采集随机延迟时间序列分布原则研究

近年来,海底节点(OBN)同步震源高效采集方法的研究成为地震勘探领域的热点之一。陆地可控震源数据分离激发参数的选择有时间延迟、相位、扫描长度等3种编码方式。但是,由于海上空气枪激发的特点,相位和扫描长度编码适用性差。只能采用时间延迟编码方式。海上混叠采集时间延迟序列的编码是影响数据分离效果的最关键因素之一。提出了一种基于正态分布约束的均匀随机时间分布定量编码准则,通过目标函数约束构建最优时间序列,并对比分析了实际自然随机激发时间和其它2种理论模拟的随机时间分布方式在共检波点域的分布特征。利用频率波数波数(FKK)域迭代反演方法进行混叠数据分离,单炮模拟测试结果表明,构建的最优时间序列比其它3种分布方式更能有效地分离混叠地震数据。海上三维工区高效混叠采集试验结果表明,根据最优准则构建的延迟时间序列,能够取得较好的数据分离效果。该研究结果为后续野外混叠采集的延迟激发时间设计提供了技术支持。

“五育并举”视域下涉农高职院校劳动教育及其实践策略研究

涉农高职院校肩负着培养乡村振兴人才的重要任务,实施“五育并举”至关重要,劳动教育作为其中一育,能够积极有效开展是涉农高职院校实施立德树人根本任务的需要,也是推进高职院校“三教改革”的重要基础。该文分析涉农高职院校劳动教育开展中存在问题,分析其产生的原因,从而提出劳动教育开展的实践策略。

多传感器融合SLAM研究综述

如今,移动机器人技术的发展使得同步定位与建图(SLAM)技术越来越受到学者的关注。在未知环境下,使移动机器人能够自主完成建图或者探索,是SLAM最基本的要求。在过去的十年,单传感器为机器人的建图和探索提供了良好的效果,而多传感器融合SLAM则以其强鲁棒、高精度的技术特性,为提升移动机器人建图的精度和速度提供了更高的可能性,成为了SLAM发展的主要研究方向。文中总结了现今多传感器融合SLAM的方案,首先对单传感器方案进行了比较;然后对多传感器融合技术的方案进行了对比;最后,分析了多传感器融合SLAM的难点与解决方案,并对多传感器融合SLAM的未来与发展进行了探讨。

RNA实时荧光核酸恒温扩增检测技术在儿童支原体肺炎早期诊断及疗效判断中的价值

目的 考察实时荧光核酸恒温扩增检测技术(SAT)在儿童肺炎支原体肺炎(MPP)早期临床诊断中的价值及其在评价MPP转归以及判断药物疗效中的作用。方法 选取社区获得性肺炎(CAP)住院患儿451例,所有患儿在入院24 h内采集血清标本,采用被动凝集试验检测肺炎支原体(MP)特异性抗体[MP抗体检测(MP-Ab)],并采集咽拭子标本提取MP-RNA(MP-SAT法)。对MPP患儿在完成大环内酯类药物治疗第1疗程、完成大环内酯类药物治疗第3疗程时复查MP-Ab和MP-RNA。根据MPP诊断标准将其分为MPP组(n=183)和非MPP组(n=268)。比较MP-SAT和MP-Ab诊断MPP的准确性(敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值)。对病程<7 d入院前未使用大环内酯类药物的MPP患儿进行动态观察,考察在大环内酯类药物(阿奇霉素)治疗MP不同时间点(入院时、完成第1疗程和完成第3疗程时)MP-SAT和MP-Ab的阳性率以及患儿临床和影像学表现(咳嗽、发热、肺部体征和CT表现)变化情况。结果 MP-SAT和MP-Ab诊断MPP的准确性比较差异无统计学意义(P>0.05);病程<7 d患儿组中MP-SAT诊断MPP的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值均优于MP-Ab(P<0.001或P<0.05或P<0.01)。病程<7 d入院前未使用大环内酯类药物治疗的MPP患儿共42例,该组患儿在入院时、完成阿奇霉素治疗第1疗程和完成阿奇霉素治疗第3疗程时,MP-SAT检测阳性率分别为88.09%(37/42)、88.09%(37/42)和9.52%(4/42);MP-Ab检测阳性率分别为26.19%(11/42)、100.00%(42/42)和100.00%(42/42),在不同时间点MP-SAT和MP-Ab阳性率比较差异有统计学意义(P<0.001,P<0.05,P<0.001)。该组患儿完成第3疗程时MP-SAT阳性率较入院时明显下降(P<0.001),临床症状(咳嗽、发热)、肺部体征及肺部CT表现较入院时明显好转(均P<0.001),MP-SAT结果与临床症状、肺部体征及肺部影像学表现变化趋势相一致。结论 SAT检测MP-RNA可作为儿童MPP的早期诊断依据,同时也可作为评价MPP转归及判断临床治疗效果的指标。

基于“肝脾同调”阐析慢性肝病的中医治疗

慢性肝病是临床常见疾病,“郁、虚、湿、毒、瘀”是其核心病机,在疾病的不同阶段各有侧重,其中,以“郁、虚”为核心的肝脾失调是慢性肝病发生发展的关键。“肝脾同调”是治疗慢性肝病的基本治法,在慢性肝病不同阶段,其“肝脾同调”内涵同中有异。根据肝、脾生理病理特性,治脾明辨虚实,厘清轻重,活用运脾、健脾、温脾、醒脾、补脾等法;调肝体用并重,精准辨证,活用疏肝、缓肝、散肝、柔肝等法。临床上,治脾与调肝相辅相成,治调并举,常获良效。

同时多层成像技术用于弥散张量成像评估脑胶质瘤

目的探讨同时多层成像(SMS)技术用于弥散张量成像(DTI)评估脑胶质瘤的价值。方法前瞻性对34例脑胶质瘤患者采集颅脑常规DTI及SMS-DTI,对比2种图像质量主观评分、信噪比(SNR)及对比度信噪比(CNR),以及基于2种图像所获全脑纤维束数及肿瘤相对各向异性分数(rFA)和平均扩散率(rMD)。结果34例中,23例为高级别、11例为低级别胶质瘤。SMS-DTI整体图像质量、显示肿瘤边缘清晰度和磁敏感伪影主观评分与常规DTI差异均无统计学意义(P均>0.05),而其SNR、CNR均低于常规DTI(P均<0.05);基于SMS-DTI所获不同病理分级脑胶质瘤患者全脑纤维束数及肿瘤rFA和rMD与常规DTI差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论SMS技术用于DTI评估脑胶质瘤可在保证图像质量及定量分析结果准确性的前提下有效缩短采集时间。

微波消融在潜在可切除的结直肠癌伴同时性多发肝转移中的临床应用

目的分析微波消融在初始评估为潜在可切除的结直肠癌伴同时性多发肝转移中的临床效果。方法选取2018年10月1日至2020年10月1日河北北方学院附属第一医院普通外科、北京中医药大学东直门医院中西医肿瘤微创医学中心、河北医科大学第四医院外二科收治的潜在可切除的结直肠癌伴同时性多发肝转移患者,统计其一般资料、病理特征、治疗方式和临床疗效,根据治疗方式,分为转化治疗+腹腔镜结直肠癌根治术+肝病灶切除组(手术切除组)和转化治疗+腹腔镜结直肠癌根治术+肝病灶微波消融组(微波消融组),比较两组患者相关手术指标(手术时间、术后肛门首次排气时间、住院时间等)和术后并发症(吻合口狭窄、吻合口出血、切口感染等),同时进行生存期随访,包括总生存期和无疾病生存期,绘制生存曲线,分析两种治疗方式的临床疗效。结果共纳入潜在可切除的结直肠癌伴同时性多发肝转移患者198例,经FOLFOX或FOLFIRI方案行新辅助化疗成功后66例,其中,手术切除组30例,均达到了根治效果,微波消融组36例,共消融57个肿瘤;54个肿瘤在第1次消融后达到完全消融(94.74%),后经再次消融后均达到无疾病证据;微波消融组患者手术时间、术中出血量、术后首次排气时间、进流质饮食时间、住院时间及住院费用均显著少于手术切除组(P均<0.001);微波消融组患者术后视觉模拟评分法疼痛评分显著低于手术切除组(P<0.001),切口感染(P=0.740)、吻合口漏(P=1.000)、吻合口狭窄(P=1.000)等并发症两组比较差异均无统计学意义;总生存时间(P=0.191)和无疾病生存时间(P=0.934)两组患者差异无统计学意义;结论对于初始评估为潜在可切除的结直肠癌伴同时性多发肝转移患者,经转化治疗后两组均安全、有效,且有着相似的生存结局,但微波消融组在术后恢复、经济及耐受性方面更具优势,建议临床推广。

瘤床同步推量在早期乳腺癌保乳术后大分割放疗与常规分割放疗中的应用

目的比较瘤床同步推量(SIB)技术在早期乳腺癌保乳术后大分割放疗与常规分割放疗中的应用。方法将126例早期乳腺癌保乳术后患者按分割方式的不同分为大分割组67例和常规分割组59例。大分割组全乳照射40.5 Gy/15 f,21天,SIB 48 Gy/15 f,21天;常规分割组全乳照射50 Gy/25 f,35天,SIB 60 Gy/25 f,35天。比较两组患者靶区及周围危及器官受照射剂量、急性不良反应及局部控制率。结果常规分割组中位随访34个月,大分割组中位随访16个月。两组患者各危及器官受照射剂量、2年局部复发率、各不良反应发生率比较,差异均无统计学意义(P﹥0.05)。结论乳腺癌保乳术后大分割放疗的近期疗效和不良反应与常规分割放疗相似,且能缩短治疗时间,可应用于临床实践。

玛湖凹陷上乌尔禾组强敏感油藏CO_(2)同步吞吐试验

为探索玛湖凹陷强敏感致密砾岩油藏水平井压裂后高效开发提高采收率技术,在玛湖1井区开展注CO_(2)同步吞吐试验。结果表明:CO_(2)同步吞吐可提高强敏感致密砾岩油藏采收率,驱油机理主要是萃取、混相、竞争吸附、膨胀驱替等;裂缝沟通是导致气窜的主要原因,通过现场调控,实现井组与气窜井同步焖井,保证现场实施效果;试验井组受压裂液浸泡导致黏土矿物水化膨胀,造成喉道封堵,渗流能力减弱,影响了CO_(2)波及范围,导致阶段换油率较低。CO_(2)同步吞吐试验取得了较好的增油效果,试验井组阶段增油量为3983 t,换油率为0.36,该试验为强敏感致密砾岩油藏水平井压裂后提高采收率提供了技术思路及矿场经验。

基于“心-脉-神”互言探讨肝心同治冠心病合并抑郁(双心疾病)的理论研究

双心疾病作为“血脉之心”与“神明之心”同病的复合疾病,已经成为现代社会影响人类健康的主流问题之一,其中的冠心病合并抑郁属于临床中常见的发病类型。冠心病是一种严重威胁健康的心血管疾病,焦虑和抑郁是其不良预后的潜在危险因素。冠心病合并抑郁属中医“胸痹”“郁证”范畴,“心藏脉,脉舍神”,心脏对生命活动具有重要的控制和调节作用,“从心论治”使机体心主神明、心主血脉功能正常发挥。心血管疾病与情志病是密不可分的,胸痹患者心脉不畅,肝失疏泄,痰瘀互结,气机郁滞加重,由此引发情志的改变。双心疾病与中医的“心主血脉”“心主神明”“肝主藏血”“肝主疏泄”功能失常密切相关,“心”与“肝”的状态失衡是导致疾病进展的主要因素,故“肝心同治”是调节关键病机-肝心失调的必由之法,以疏肝解郁、调气和血为主。基于对“从心论治”“心-脉-神”与“肝心同治”的理论探讨,结合现代科学技术,旨在为防治冠心病合并抑郁提供新的思路与机制预测。

基于AirSim的无人机硬件在环仿真平台设计与实现

为了减少使用真实无人机和相机进行算法验证所带来的高成本与人员安全风险,研制了一个无人机实物平台,并基于AirSim和虚幻引擎4搭建了配套的无人机硬件在环仿真平台。在同一局域网内,仿真平台与实物平台建立连接,将传感器数据直接输送到实物平台进行算法验证。硬件在环仿真平台可在室内无GPS环境下保证算法在仿真和实物运行时处于同一平台,节省仿真时编译代码和数据拷贝的时间,有利于多传感器融合定位算法的验证。

基于点线特征融合的实时视惯SLAM算法

为了在光照不足和低纹理场景中实现移动机器人的高精度实时定位和建图,提出了一种基于视觉点线特征以及IMU特征融合的实时SLAM算法。首先通过跳跃路由策略和自适应阈值策略改进了EDlines算法,提高了线特征提取的质量,从而提高了特征跟踪的有效性。然后将视觉惯性特征紧耦合建立约束,通过滑动窗口和边缘化模型进行非线性优化,实现了高精度高实时性的状态估计。实验证明,所提算法在线特征提取的有效性方面优于传统的线段提取算法,同时SLAM系统的定位精度和鲁棒性均得到有效提升。

面向动态环境的视觉惯性定位方法

针对传统的视觉惯性里程计在动态环境下定位精度低和系统鲁棒性差等问题,提出了面向动态环境的视觉惯性定位方法。首先,利用语义分割提取环境中的语义信息,借助环境先验信息识别出动态物体。同时,采用深度生成网络对动态物体区域进行背景修复,生成只包含静态场景的图像,并将生成的图像用于后续的特征提取和跟踪,以减弱动态物体的影响。后端构建了紧耦合的图优化模型,将视觉数据与IMU数据相互融合,在滑动窗口中以非线性优化的方式估计位姿。实验结果表明,方法可以有效降低动态物体对定位的影响,提高系统的定位精度和鲁棒性。