驼峰溜放视频系统设计

设计了一个用于铁路编组站的驼峰溜放视频系统．通过对实时视频信号的检测自动获取驼峰机车溜放的速度,并随时将机车速度信息反馈给信号员,信号员根据反馈速度信息来调整溜放作业,以达到提高调车效率与安全性的目的．系统的软件架构采用调试运行两用框架,在此基础上设计系统功能和系统配置,并对该软件的测量车速和车长部分的算法进行了探讨．     

光学测量传感器的设计与分析

在非接触式检测技术中,基于主动视觉检测技术的光学测量传感器因能快速给出准确的结果而被广泛应用。这里设计的是一种基于激光三角法原理的光学测量传感器。该传感器由CCD摄像机和激光器组成,主要用于测量路面面型的整体情况。实验结果表明,此传感器在竖直方向的测量范围可达到1100mm,横向测量范围可达到1300mm;横向平均绝对误差约为0．05mm,最大绝对误差约为0．09mm;纵向平均绝对误差约为0．08mm,最大绝对误差约为0-2mm。     

移动机器人在线实时路径规划

研究了不确定环境下移动机器人的路径规划问题。采用全局规划和局部规划相结合的方法，提出了一种基于极坐标空间，以期望方向角为优化性能指标的在线实日寸路径规划方法。该法利用机器人的传感器系统，实时探测局部环境信息，在每次的局部规划窗口，确定机器人的期望方向角，以机器人的实际运动方向角与期望方向角之间的差异来驱动机器人避开障碍物和朝向目标点运动。该法不仅简单灵活，而且克服了全局规划和局部规划的缺陷。仿真实验表明其有效可行性、实时性、优化性、精度高、稳定性好。     

轨道交通视频检测系统设计

对火车视频检测系统具体设计中的一般性问题进行讨论.首先叙述了基本检测流程,讨论了基本检测流程的两种实现形式,它们分别使用于实际应用和算法调试;接下来描述了融合两种实现形式的实际应用系统框架;然后叙述了检测线方法三层框架结构的具体C+ +类实现问题;对于应用系统中算法设计的两个主要问题:烟尘干扰和图像晃动也进行了讨论;最后讨论了视频检测系统中常常面对的夜间检测问题.     

动态不确定环境下移动机器人的在线实时路径规划

提出一种基于极坐标空间的、以机器人期望运动方向角为路径优化指标的动态不确定环境下移动机器人的在线实时路径规划方法。该法通过机器人的传感器系统,实时探测局部环境信息,在每一采样时刻,机器人首先对视野内的动态障碍物的位置进行采样,然后根据所采样的位置信息,利用自回归模型预测出下一采样时刻动态障碍物的位置,再将预测位置上的动态障碍物当作静态障碍物来处理,然后对其规划避碰路径,从而将动态路径规划转化为静态路径规划。仿真和实验结果验证了该方法有效可行,具有实时规划性和良好的避障能力。