考虑一阶径向畸变的摄像机参数标定

针对GRB-400机器人视觉系统,建立完整的摄像机一阶径向畸变模型。首先用GRB系统的Matrox图像采集卡采集标定点坐标,然后利用径向排列约束方法 （简称RAC）建立线性方程组求解摄像机的径向畸变参数。基于此畸变参数实现图像校正,以提高对目标物体的定位精度,从而提高机器人视觉系统对摄像机标定参数变化的鲁棒性。实验结果表明：该方法有较高的标定精度。     

EPS转向电机控制系统的设计

电动助力转向系统是依靠助力电机实现转向助力,因此转向电机的控制是影响电动助力转向系统助力性能的关键.通过对助力电机的硬件驱动电路和控制方式进行研究,设计了采用智能功率开关组成H桥电机驱动电路,同时对转向电机转矩的控制采用了模糊PD控制方法.该系统具有硬件电路简单、工作可靠、跟随性能好和控制精度高等优点.     

葫芦河大桥承台大体积混凝土温度监控分析

本文系统介绍了葫芦河大桥承台大体积混凝土温控方案和监测分析结果。通过选用中低热水泥,掺入大量矿粉和粉煤灰,降低水泥水化热,设置冷却循环水管,严格控温保温养护措施,对施工过程进行实时温度监测,实现了大体积混凝土温度控制的信息化施工,为混凝土保温保湿养护提供依据。     

基于主成分分析方法的人脸识别研究

本文以MATLABE作为工具平台．通过计算输入图像和训练集图像的欧几里得距离对主成分分析算法的人脸识别效果作了仿真研究。结果表明了主成分分析算法识别人脸的有效性，论文还通过对不同光照条件建筑物的识别验证了PCA对光照条件的鲁棒性．最后提出了改进的识别方法。     

基于unity和kinect的交警手势识别仿真系统的设计和实现

为研究计算机辅助驾驶系统中交警手势的识别,搭建了一个虚拟驾驶场景的实验室研究仿真系统;采用了微软公司的Kinect设备采集人体骨骼数据,经由经验模型提取特征并使用模式识别对交警手势信号进行信号分类,使用unity公司的unity3D软件实现虚拟驾驶场景的三维重建;系统测试表明,使用kinect进行手势识别响应快,准确率高,使用unity作为虚拟驾驶场景的开发平台方便快捷,两者组合非常适宜搭建基于视觉的辅助驾驶系统的仿真环境。     

基于小波变换的诱发电位信号去噪研究

基于一维小波变换的方法对诱发电位信号进行了去噪研究。采用小波多分辨率分析方法来处理信号的高频———即噪声部分,分别对仿真信号和实际信号进行消噪处理,比较了去噪前后信号的信噪比等性能指标。实验表明,小波变换方法能较好地消除诱发电位信号的噪声。     

无线传感器网络能量均衡分簇路由算法的改进

针对现有的分簇算法存在因负载能量不均衡而缩短无线传感器网络整体生存时间这一问题,分别对经典分簇算法LEACH的基本思想、分簇机制和簇的通信方式等作了分析。采用修改门限值的方法,对负载能量不均衡的问题进行了改进,并采用网络仿真软件NS2进行仿真分析。仿真结果表明,改进后的算法能够均衡节点的能耗,使分簇更加合理,并有效地延长了网络的生命周期。     

抑郁症患者脑电导联选择算法及分类研究

基于EGI公司64导脑电采集系统,采集了16位青少年抑郁症患者和16位正常人静息态下闭眼4分钟的脑电数据。运用频谱不对称分析法（Spectral Asymmetry Index,SASI）和去趋势波动分析（Detrended Fluctuation Analysis,DFA）算法提取脑电时域和频域特征。针对提取的特征的导联,一方面,选择最佳电极Pz作为分类的导联,另一方面,通过遗传算法对所有导联进行筛选,将筛选后的导联特征用于分类。使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）在单导联和多导联的情况下,对抑郁症患者和正常人进行分类,结果发现,单导联下,使用SVM分类器对抑郁组和对照组的SASI和DFA结果进行分类,分类精度分别为45.5%和51.5%,使用遗传算法的分类精度分别为78.1%和90.6%,SASI算法的计算实时性优于DFA算法,DFA算法的准确性优于SASI算法。该研究为抑郁症的计算机辅助诊断提供了理论依据。     

基于偏最小二乘法的事件相关电位单次提取研究

为满足脑-机接口特征提取实时性以及临床脑电检测高效性的要求,探讨事件相关电位的单试次高效提取技术尤为重要。将小波分析、经验模态分解、极限学习机以及偏最小二乘(PLS)应用于仿真和真实脑电信号,完成特征提取。结果显示:仿真实验中,不同信噪比下PLS提取性能稳定,P300潜伏期误差小于4 ms;真实脑电中,PLS少次迭代,特征提取更为精确,峰值误差0.551μV,峰值潜伏期偏移量27 ms,均小于小波、经验模态分解以及极限学习机多试次迭代结果(P<0.01)。结果表明偏最小二乘法在事件相关电位单试次提取中具有显著优势。     

视觉导向机器人与自动化专业学生创新能力培养的实践探索

视觉导向机器人是光机电一体化的典型产品,融合了众多先进技术,是自动化专业学生创新能力培养的良好载体.本文首先从专业课程关联度、学生兴趣激励以及专业实践教学提升三个方面论述视觉导向机器人与自动化专业学生创新能力培养结合的必然性;在此基础上,以软硬结合、四级驱动的理念来构建常州大学自动化专业视觉导向机器人创新能力培养平台,并分析其中各环节在创新能力培养中所起的作用;最后展示了基于该平台进行创新能力培养探索实践的阶段性成果.