移动机器人导航系统中的车道线检测方法及实现

针对室外移动机器人GPS与惯性导航不足之处,在GPS与惯性导航基础上,提出了采用视觉检测方法实时识别路面的车道线信息,对移动机器人进行辅助定位;在传统的Canny边缘检测算子基础上,提出了使用改进型小波阀值算法与Canny边缘检测算子进行融合处理,其基本原理是先使用改进型小波阀值算法,代替传统的高斯滤波器进行平滑和降噪处理,然后再使用Canny边缘检测算子提取边缘特征;最后使用matlab软件对采集到的路面视频信息进行处理,计算出移动机器人相对于路面车道线的偏转角度和偏离距离;实验发现12000帧图像中有仅有892帧图像检测失败,成功率达到92.6%,取得较好效果;为移动机器人的室外自主移动提供有力支撑。

基于MAS的肌张力传感器机构设计的研究

针对目前脑卒中患者下肢肌肉痉挛检测问题,提供了一种基于肌张力传感器的痉挛检测的手段,肌张力传感器的机械结构设计为肌张力信息的传递提供一种硬件通道,通过肌肉张力变化的激励转换为痉挛特征信息,以揭示痉挛发生的临界信息.通过对肌张力传感器的标定实验和对肌张力传感器进行的实体检测实验,给出了肌张力传感器检测结果等级的划分.得出的肌张力阈值表明:该装置能实现肌肉痉挛的评定,且可信度较高.

基于肌张力特征信息检测的痉挛传感器设计与应用

为脑卒中患者下肢肌肉痉挛检测及其评定,研制了一种基于肌张力特征信息进而评定痉挛等级的传感器。探讨了痉挛检测及量化评定标准需求,对痉挛传感器的结构进行了设计;针对不同痉挛等级的特征分布情况,基于痉挛特征信息,在改良Ashoworth量表MAS(Modified Ashworth Scale)基础上,进行了下肢关节被动活动过程中肌张力数据的采集实验;相关实验数据有效验证拟定的相关指标:包括肌张力分级阈值,痉挛等级等,实验结果表明痉挛传感器设计可行。