机器人超声波与红外线传感器测距系统的数据融合研究

本文针对机器人工作环境的特点，提出了采用超声波与红外线传感器共同测距．弥补单一使用超声波传感器带来的缺陷．应用自适应加权数据融合技术，实现两种传感器在功能上的互补。实验结果表明．系统提高了整体测距精度，得到了被测距离更加准确的估计。     

基于LabVIEW的超声红外复合测距方法研究

为了满足移动机器人对障碍物信息处理及其数据采集的准确性、快速性要求,在对超声波及红外线测距原理研究的基础上,综合二者优点,基于Mega16L单片机,设计了超声红外复合测距系统。主要对系统硬件部分,数据融合及软件部分进行了研究。详细介绍了采用Bayes估计对数据进行融合,大大提高了测距精度。针对系统的数据采集方式,利用LABVIEW为开发语言编制了友好的人机上位机界面以及后面板算法。实验结果表明,设计开发的复合测距系统在0～300cm之间测量误差为±1mm,达到了设计的要求,且操作灵活。     

超声波测距系统设计

设计一种对行进中的汽车前方的障碍物进行实时测距的超声波测距系统,包括超声波测距原理,硬件设计,使系统能及时进行障碍物距离的显示及声光报警处理;重点突出利用数字传感器DS18B20对温度进行测量,利用声速与温度之间的校正公式对声速进行校正,提高了距离的测量准确度。     

超声红外复合测距系统设计

为了满足移动机器人对障碍物信息处理及其数据采集的准确性、快速性要求,在对超声波及红外线测距原理研究的基础上,综合二者优点,基于Mega16L单片机,设计了超声红外复合测距系统.设计了复合测距系统的硬件,包括传感器的选择、发送电路设计、接收电路设计、无线传输模块、测距系统总体设计.测距系统采用红外传感器补偿超声测量近距离时的盲区,进一步提高了测距的准确度.实验结果表明,设计开发的复合测距系统在0～300cm之间测量误差为±1mm,达到了设计的要求.     

油管壁厚测量数据的一致性加权融合估计算法

在随机拔动环境中采用漏磁场法在线测量油管壁厚时，每个磁性传感器只能得到环境的部分信息。为了对各传感器的局部测量值进行稳健融合估计，提出了油管壁厚测量数据的一致性加权融合估计算法。利用改进的数据探测技术中的分布图方法对各个传感器的一致性进行检验，并采用简单加权平均法求得一致性传感器测量数据的稳健融合估计值。融合实例表明，该算法能有效地提高系统测量的稳健性，且具有精度高、运算简单等特点。该算法适用于多传感器测量数据的实时高精度融合估计。     

小功率超声波测距传感器

在机械手、行走机器人等需要进行运动控制的系统中,往往需要测距、接近和防碰传感器。本文介绍了自行设计、调试的小功率超声波测距传感器。由换能器发出间断的超声波窄脉冲同时接收由反射物体返回的反射波。在装订好声速的情况下,通过计算发送波及反射波前沿的时间差,测量运动物体相对反射物间的距离。该传感器具有简单可靠、耗能少、体积小、成本低等特点。本文给出了传感器电路组成及测试结果。     

改进的Kalman滤波算法在飞行器测距中的应用研究

为了解决四旋翼飞行器避障系统中激光和超声波传感器测距数据误差较大的问题,设计了一种改进的Sage_Husa自适应Kalman滤波算法。首先,在算法中引入遗忘因子,修正观测噪声协方差,校正数据结果,并使用Sage_Husa法对传统自适应Kalman滤波算法进行简化;然后,针对不同材质的障碍物墙面进行测距实验;最后,将结果与单一传感器和传统Kalman滤波算法的实验结果进行对比。结果显示,改进的Kalman滤波算法使激光和超声波传感器测量数据的融合结果更加稳定、准确,证明该算法能有效提高传感器的测量精度。     

多传感器支持度和自适应加权时空融合算法

针对多传感器测量数据中含有的噪声,提出一种基于多传感器支持度和自适应加权时空融合算法。时空融合算法将数据融合分解为时间和空间两次融合估计,先采用支持度和基于时间的递推估计进行第一次融合,再通过自适应加权估计在空间上进行第二次融合。该算法不需要知道传感器测量数据的任何先验知识,只利用空间位置中多传感器的方差变化,通过调整参与融合的各传感器的加权系数,使融合系统均方误差始终最小。     

基于神经元的多传感器数据级融合研究

在不知道先验知识的条件下,从含有观测噪声的多传感器测量数据中估计出方均误差最小的数据融合值,并作为神经元融合系统训练样本,因而解决了多传感器测量系统数据级融合的标定问题。研究结果表明,融合数据在精度、容错性以及动态响应方面均优于单传感器测量。     

多传感器测量数据的切尾加权融合算法

为了对随机扰动环境中得到的管道壁厚测量数据进行稳健融合估计,提出了一种多传感器测量数据的切尾加权融合算法.利用数据探测技术中的切尾均值概念构造最优加权因子,从而求得多传感器测量数据的稳健融合估计值.融合实例表明,该算法能有效地提高系统测量的稳健性,且具有精度高、运算简单的特点.     

高速机械系统运动特性的实时视觉检测技术研究

介绍一种利用高速视觉传感器,对机械系统高速运动进行实时运动特性提取的技术,并搭建高速视觉检测系统,可以对复杂的高速机械设备进行长时间、无接触的运动频率检测。本技术将高速相机视为多传感器系统,对预存储的多周期高帧率图像进行离线处理,设计周期运动特性关键像素点提取算法,以这些像素点为固定的多个子传感器,将图像简化为一维向量,并建立周期运动特性样本序列数据库,实现基于视觉平台的高速机械运动相位和频率检测技术。为验证算法的有效性和系统的稳定性,利用步进电动机带动的旋转装置和缝纫机的机械运动部分进行试验,结果证明了本算法和系统可以正确的提取周期运动特性关键像素点,建立样本数据库,完成高速实时视觉检测。     

基于K-最近邻算法的挠度传感器有效度研究

为了防止传感器故障或失效导致的误报警和漏报警,对传感器测量系统本身的故障诊断和失效分析已成为重大基础设施状态监测与故障诊断系统的一个重要问题.通过对桥梁状态实时监测与故障诊断系统中多个传感器之间的关联特性及关联的概率分布进行研究,提出了K-最近邻监测点对目标传感器采集数据的支持度的定义和算法,提出了基于K-最近邻的传感器有效度算法,并将该算法应用于攀枝花倮果大桥健康监测系统的挠度监测数据分析,结果表明,该算法能够准确地描述传感器的失效程度并在时域上定位故障.     

边界层分离点实时检测方法

微型剪应力传感器以尺寸小、时空分辨率高的特点在边界层分离点测量中表现出了突出的优势。通过分析用于检测流体参数的微型热敏剪应力传感器的工作原理,设计了柔性热敏剪应力传感器阵列和恒流驱动电路。使用DAQPCI6024E及LabVIEW软件完成数据采集与实时信号处理,并提出采用均值变化量判断分离点的位置。风洞试验结果表明:该方法可行有效,可精确确定边界层分离点的位置。     

无线传感器网络节点周期性休眠时间同步研究

为了实现无线传感器网络节点的有效时间同步,采用了OMNeT＋＋仿真工具,并改进了TPSN算法,提出了一种无线传感器网络节点周期性休眠时间同步算法。算法分为发现及收集子节点信息和节点同步两个阶段,实现了对无线传感器网络节点的实时精确时间同步。仿真结果表明,该时间同步算法能实现对网络节点十分准确的同步。     

基于分布式计算的GSM无源传感系统

提出了基于分布式计算的GSM无源探测低空目标的传感网络系统,每个网络节点均由以GSM信号为照射源的8单元微带相控阵天线、接收机及ICS554采集和数据处理单元等组成无源探测子系统.经实验验证,该系统具有较好的无源探测低空目标的能力、数据传输实时性好且具有分布计算网络的可靠性高等优点,可以作为城市防空网络的补充,有效感知3KM范围低空目标,对于提高城市防空能力具有重要价值.     

混沌野草扩展Kalman滤波器辨识六维力传感器下E膜模型参数

为解决动载环境下噪声污染导致六维力传感器测量精度急剧下降,以及扩展卡尔曼滤波器难以获得最优系统干扰矩阵的问题,提出了一种基于混沌野草算法优化的扩展卡尔曼滤波（CIWO-EKF）算法。根据挠度与应变之间的关系,构建了六维力传感器下E膜非线性模型。基于野草繁殖算法,以前6阶主振型信息构成的系统干扰阵为均值进行高斯采样,产生初始化的可行解。将混沌搜索技术与野草算法相融合,利用野草算法进行全局搜索,通过混沌序列对群体中适应度高于平均值的个体执行给定步数的局部搜索,指导种群向最优解方向逼近,避免搜索过程陷入局部最优。采用改进的野草算法对扩展Kalman滤波中的系统干扰矩阵进行优化处理。仿真实例表明,改进扩展卡尔曼滤波器在提高六维力传感器测量精度的同时,可以保持较好的稳定性和鲁棒性。     

GUD500顶板位移传感器的研制及应用

简述了GUD500位移传感器的主要技术指标,从主机和位移探头两方面对传感器结构特征进行了介绍,并通过框图形式对传感器工作原理进行了详细讲解;最后,对传感器在巷道顶板的安装步骤和使用注意事项进行了详细介绍。工业性试验表明,该传感器结构简单、安装方便、数据传输稳定,为系统进行顶板监测提供了实时可靠的数据。     

基于智能物件的制造企业信息系统研究

为自动、实时、准确、详细地获取企业物理环境的信息,提出了基于智能物件的实时企业的观点.给出了智能物件技术在制造企业中的应用场景,它不仅能够为企业已有的信息系统提供新的数据源,而且能够在一定程度上改进企业的业务流程.给出并详细描述了系统层次结构及需要研究的重点内容.指出基于事件的中间件是系统集成的关键,提出该中间件的体系结构并详细描述其功能,分析了应用中存在的问题.应用案例证明,该方案是切实有效的.     

基于视觉和PID算法的重载AGV控制系统设计

为了改善现有AGV的不足并能搬运大型货物,设计出一种以PLC为主控的重载AGV。系统采用减速电机增大力矩,提升负载能力,双向循迹的结构解决了难以调转车头的问题。利用视觉传感器对色带进行图像处理,将传感器与色带中心线的偏差值反馈给PLC,运用PID算法调整直流电机的转速以实时纠偏;该传感器也能读取站点的数据矩阵码带信息,实现AGV的导航与定位。测试结果表明:该AGV可沿色带路径循迹运行,识别到目标站点的码带后读码停车,偏差始终保持在±13 mm的范围内,证明了算法的有效性。