基于ZigBee的高速公路雾区主动诱导系统研究

大雾天气造成的低能见度已成为高速公路事故的主要原因之一,严重威胁行车安全。ZigBee技术具有功耗低、结构简单、可大规模组网以及有效避免无线电载波之间的数据冲突等优点,基于ZigBee技术提出了一种面向低能见度雾区的主动诱导系统的解决方案,并探讨了车辆检测子系统架构、功能和控制策略。

公路隧道智能检测系统设计与实现

针对现有公路隧道快速检测设备图像采集质量差、检测速度慢、能耗高等技术瓶颈,借助所在单位在交通行业中的业务优势,开展基于多传感融合的公路隧道智能检测系统设计与试验研究。在分析公路隧道检测条件和需求的基础上,创新制定面向应用的隧道智能检测车设计原则,重点对视觉采集系统、惯性导航系统以及机械系统等核心零部件进行了选型、计算和设计,在此基础上研制了具有自主知识产权的车载试验样机系统,并在山西省太古高速公路西山隧道开展了现场试验,为下一步研制隧道智能检测车以及开展图像处理与病害智能识别奠定了基础。

公路隧道检测车视觉系统优化建模与参数辨识

公路隧道结构参数、车辆多维扰动对视觉系统产生影响,数字相机安装参数优化和外参数辨识是开展视觉采集和图像处理的前提。首先,分别以多相机安装中心和单相机安装位置为研究对象,基于应用需求构造了优化目标函数,对视觉系统的安装参数优化问题进行数学描述,在此基础上考虑车辆多维扰动对系统的影响,基于多刚体运动变换提出了一种外界扰动作用下的数字相机耦合位姿、物距等外参数辨识方法;其次,根据不同设计时速下隧道结构参数,通过数值方法分析了视觉系统的最优设计结果;最后,根据理论分析研制出公路隧道检测车。工程应用表明,该系统能够快速准确的完成检测任务,为实现我国公路隧道智能化检测与信息化养护提供了一种全新的技术手段。

面向隧道视觉检测的多轴调焦机构设计

针对隧道断面尺寸、行车轨迹等外界环境变化引起的隧道检测用视觉传感器产生的离焦现象,导致图像采集质量下降的问题,从保障图像采集质量和多自由度调整的角度出发,详细介绍了引起隧道成像离焦的主要因素、解决方法和调焦方案,提出由多自由度机器手实现调焦功能的多轴调焦机构;在此基础上,分析了该机构的工作原理,并给出了其设计方法。研究结果表明,提出的多轴调焦机构可保证视觉检测系统高质量采集隧道图像。

基于分数阶傅里叶变换的隧道低对比度裂缝检测

隧道结构与环境的复杂性,使得隧道裂缝的检测环境存在较多干扰,如混凝土泥浆、污渍、渗水的面积较大,与细小裂缝的对比度较低,利用常规的形态学方法很容易漏检裂缝。为解决此问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的裂缝检测方法。该方法通过分数阶傅里叶变换将裂缝图像映射到时频域空间,实现信号的时频域展开;同时不同阶次的分数阶傅里叶变换对应不同的时频域,有利于提取裂缝图像中的污渍特征,通过背景信息补偿污渍区域,均衡了图像背景的对比度;结合分数阶微积分方法对图像进行增强,最后利用连通域方法提取裂缝。实验结果表明,提出的方法能够有效去除隧道壁污渍,检测出低对比度的隧道裂缝。

基于图像增强与分水岭分割的隧道低对比度裂缝提取方法

在实际的隧道裂缝检测中,存在细小、对比度低且有污渍点干扰的隧道裂缝,利用常规方法很容易漏检裂缝。为了解决此问题,提出一种基于图像增强与分水岭分割的裂缝提取算法,该算法有效利用背景信息补偿了污渍点,均衡了图像背景对比度。结合高低帽变换方法对图像进行增强,然后根据分水岭算法获取分水岭分割线;比较分割线所在位置的灰度值与其周边灰度值,并通过灰度值差异判断裂缝边缘,从而提取裂缝。实验结果表明,所提算法能够准确、有效地检测出完整的隧道裂缝,且对噪声具有鲁棒性。

基于3-RPS机构的少输入多输出车载稳定平台设计与分析

本文面向并联式车载稳定平台应用需求,提出了一种少输入多输出的并联机器人设计方法。首先绍了一种3-RPS并联机构,建立了机构的运动学模型;其次,根据3-RPS并联机构运动学特征,进行了基于动平台驱动的运动分支设计,综合出了PPP-n(RRR-3-RPS)、PPP-n(RU-3-RPS)和PPP-n(S-3-RPS)等少输入多输出型并联机器人;最后,以3-PRRR-n(S-3-RRS)并联机构为例,建立了其移动副与3-PRS机构动平台运动参数之间的映射关系,从而验证了分析方法的有效性。