栅格地图环境下机器人速度势实时路径规划

针对智能制造工程环境中移动机器人的自动避障问题,提出一种基于栅格地图的移动机器人速度势实时避障路径规划方法。利用栅格法二值化移动机器人的工作场景,从机器人中心出发向不同方向进行栅格搜索。基于障碍物对移动机器人有排斥作用以及目标点对机器人有吸引作用的思想,通过栅格数的累加计算机器人到障碍物之间的实时距离,并以此为参数,考虑障碍物的形状、最小安全距离等因素的影响来建立负的速度增量函数;以机器人当前位置与目标点的实时距离和角度为参数建立正向速度增量函数。进而在机器人运动学模型基础上,定义速度势函数来对移动机器人进行实时速度驱动。通过设置最小速度增量,避免在零势点处的局部极小点问题;通过设立距离阈值,避免在目标点附近速度增量趋于无穷的问题。通过仿真对所提出的算法进行验证。     

基于三维速度势场的AUV局部避碰研究

以势场方法的思想为出发点,提出一种基于速度势场的AUV局部避碰仿真方法．根据AUV的特点建立了空间碰撞危险区域和由水平面速度势场和垂直面速度势场组成的三维速度势场．该方法较好地利用了相对速度的信息．仿真实验证明此方法可以使AUV在水下多运动障碍物的环境中得到较好的局部避碰效果,为今后的海试打下了很好的基础．     

基于人工势场与速度合成的AUV路径规划

水下环境与地面环境有着本质区别,海流对自治水下机器人航行的影响远大于地面移动机器人所受风速的影响,因此,AUV(Autonomous Underwater Vehicle)水下作业的过程中,不仅要避开运动过程中所遇到的障碍物,还要考虑受到海流因素的影响.将人工势场路径规划算法直接应用到AUV路径规划中,显然难以达到路径最优效果.为解决AUV在海流环境下的路径规划问题,本文针对机器人水下航行的特点,在传统人工势场方法的基础上,考虑海流作用,将速度合成的算法与人工势场相结合,克服海流对AUV水下航行的影响,提出一种新的AUV水下路径规划算法.仿真试验表明,所提算法达到了良好的效果.     

一种基于像差分析的非接触速度、长度检测方法

传统机械方法测量移动物体的速度或移动长度,需用靠轮与被检测物表面直接接触,测量中易产生滑动误差和磨损,在许多工业场合无法应用。本文基于像差分析,给出了一种非接触的移动物体速度、长度检测方法,该方法具有准确、简单、稳定性好等特点,实用于各种工业生产过程中不同材质物品的移动速度及移动长度测量。     

涡轮流量计信号检出器的研制

信号检出器由永久磁钢、线圈、放大器、壳体等组成。永久磁钢的材质为铝镍钴,线圈骨架的材质为聚醚砜树脂,壳体采用XR-240灌封胶封装。基于运算放大芯片TLC271A,引入正反馈机制构建放大器电路。放大器具有前置放大和史密特触发器的整形功能,能够直接向用户的二次仪表输出标准方波信号。这种信号检出器灵敏度高、功耗低、结构紧凑、具有良好的抗震和抗干扰能力。采用这种信号检出器的涡轮流量计已经在石油企业应用达八年之久。     

动态环境下基于人工势场的移动机器人运动规划

分析了传统势场法在动态环境下的不足,并在此基础上引入了速度势场的概念,改进了传统的势场函数,推导出新的引力函数和斥力函数.在新的势场函数作用下机器人能够快速调整自身的速度大小和方向,使其快速脱离障碍物的威胁并能快速地到达目标或追踪目标.仿真实验验证了新的势场方法的有效性.     

基于DSP的矿用提升设备速度非接触测量系统

针对矿山在用提升设备检测检验过程中存在的问题,介绍了一种基于光电技术和DSP的非接触速度测量系统,系统采用BURG谱估计法对信号数据进行实时分析,得出信号的功率谱图,进而求出实时速度,与标定装置的比对表明系统的测量稳定,实时性好,偏差小于±0.1m/s;系统可实时显示速度曲线,自动计算加速度和减速度,并可现场实时打印出测量数据和结果,为矿山在用提升设备的现场检测提供了新的一种检测检验方法和手段。     

利用周期性提高直线生成的速度

在各种计算机绘图工具和软件中,直线的生成速度几乎都是决定图像生成快慢的基础,所以研究直线生成算法对于提高计算机绘图速度是至关重要的。本文从直线本身的周期性出发,提出了一种新的绘制直线算法——周期性直线算法,使得周期性直线每一次运算后可以绘制多个点。结果表明周期性高的直线生成速度得到巨大提高。     

新型直线位移速度加速度三用测量仪的研制

新型直线位移、速度、加速度三用测是仪由长行程速度传感器和单片机信号处理系统两部分组成。长行程速度传感器输出的电信号送入单片机系统，经积分与微分软件处理后得到相应的位移与加速度信号，最后可同时输出此三种信号。     

无人水下航行器势场航路规划方法研究

对运动障碍威胁环境下无人水下航行器(UUV)航路规划问题进行了研究;首先分别对规划过程中固定障碍、运动障碍建立了排斥势场,对目标点建立了吸引势场,将航路规划问题转变为寻找最优势场点问题;然后提出一种改进的粒子群算法(NPSO),在UUV航路规划过程中,寻找距离当前路径点固定步长范围内的最优势场点,将其作为下一路径点,最终实现UUV在运动障碍威胁环境中的航路规划;最后对所提方法进行了仿真验证,UUV可以有效躲避固定障碍与运动障碍威胁,寻找到较优航路,取得了较好的仿真效果。     

基于视觉的车辆运动目标轨迹检测

运动目标状态分析已经成为计算机视觉研究的焦点问题,该文在介绍了运动目标成像系统的基础上,提出了基于帧间差分和差分背景图像信息融合的自适应背景模型以适应外界环境的变化,将α-β滤波的预测信息来提高聚类分析的实时性,同时将聚类结果来预测运动目标在下一帧图像的位置,根据运动的平滑性进行帧间匹配,从而有效地获得多目标轨迹。     

基于下采样和帧差的运动目标检测方法

数字图像处理的应用领域已经扩展到多媒体上了,特别是对视频序列的智能处理,例如智能监控,客流统计等。而这些领域的一个基本的问题就是把目标从视频中检测出来,本文提出一种检测运动目标的方法,这种方法先对图像进行下采样,然后对连续三帧图像进行权值运算,从而得到一种有效的快速检测运动目标的方法。采用此算法不仅能够准确地提取出运动目标,而且对内存的要求低、运算量小,速度快,适合应用于实时性要求高的领域。     

无刷直线直流电机非换相期间推力分析

在电磁弹射过程中,抑制推力波动具有很重要的意义,并且要保持推力恒定,而速度对推力具有很大的影响,因此在本文中重点分析速度对推力的影响.首先建立了非换相期间无刷直线直流电机(BLDCLM)的数学模型,对数学模型进行了求解,推导出电流、推力的解析式;详细分析了PWM调制占空比、速度、反电动势系数对推力的影响,其中反电动势系数的分析结果对电机的设计具有重要的参考意义.最后,通过采用直接搜索的方法获得最优的占空比,来补偿增大的速度引起的推力下降.     

基于形状感应的运动目标跟踪算法

Mean-Shift算法无法自动跟踪目标,且对目标形状要求较苛刻。针对该问题,提出一种基于形状感应的运动目标跟踪算法,采用混合高斯分布对背景建模,协助Mean-Shift算法自动定位初始目标,增加描述形状的协方差参数,使跟踪能感受到目标形状的变化。实验结果表明,该算法基本解决了自动定位问题及形状变化问题,在保证实时性的前提下,跟踪准确度提高40%以上。     

基于概率速度场的实时船舶检测

为了准确及时获取船舶在船闸中的运动信息,提出了一种基于概率速度场的实时检测船闸中船舶的方法。该方法首先分析了船舶在船闸中运行的各种环境因素;其次为了消除和减弱阴影和光斑的影响,从监测图象灰度直方图中派生出一个高斯概率分布模型,进而获取图象的概率场;最后定义了一个基于光流计算的可实时检测船舶的概率速度场。该方法已成功地测试了大量通过三峡临时船闸和葛洲坝船闸的船舶序列图象。     

基于三级卷积神经网络的物体抓取检测

借鉴人类抓取物体的特点,提出一种三级串联卷积神经网络用于物体抓取框的检测,实现了对未知物体的高准确度抓取．在所提出的三级串联卷积神经网络中：第1级用于物体的初步定位,为下一级卷积神经网络搜索抓取框确定位置;第2级用于获取预选抓取框,以较小的网络获取较少的特征,从而快速地找出物体的可用抓取框,剔除不可用的抓取框;第3级用于重新评判预选抓取框,以较大的网络获取较多的特征,从而准确地评估每个预选抓取框,获取最佳抓取框．测试结果表明,与单一卷积神经网络相比,三级网络获得抓取框的正确率提高了6.1%,最终在实际Youbot机器人上实现了高准确度的抓取操作．     

一种基于颜色特征的运动对象分割方法

提出了一种基于RGB颜色空间和高斯．拉普拉斯算子对运动对象的阴影检测及消除、利用互帧差的高阶统计特性和数学形态学算子进行运动对象分割的方法。实验结果表明该方法能有效克服阴影的影响,从而实现运动对象的分割。     

基于卡尔曼滤波的液位检测与跟踪

液位是工业测量的重要参数之一,如何准确有效的对液位进行测量一直是研究的一个重点。为解决上述问题提出将视频技术应用于液位测量的新方法。当出现干扰时,以往的直接测量算法很难准确测量,而运用此方法,首先根据液位运动特性,建立其运动的数学模型,在采用更新函数的背景差法基础上,提出了一种卡尔曼滤波的预估校正算法,避免了测量中对单帧图像信息的依赖,提高了检测系统抗扰性。实验仿真表明,算法有效地保证了液位跟踪的准确性、稳定性和连续性。     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测

针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了改进的基于混合高斯模型的背景消减法,并对运动目标进行检测。模型初始化时,提出了一种能准确得到实际背景模型的方法;在模型更新中引入了加速因子和合理性反馈使得模型能更快、更准确地反应真实的背景。实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的混合高斯模型方法能有效地消除物体发生运动时产生的拖影,并能很好地检测出运动物体。     

基于DM6446的视频运动车辆检测系统①

给出了一种基于DM6446处理器的视频运动车辆检测系统的技术实现方法,介绍了系统的硬件结构及软件设计思路。结合DM6446双核处理器的特点,给出了处理器ARM端与DSP端通信及双缓冲区切换的具体方法。在视频运动车辆检测算法上,采用差异积累法对DM6446实时获取的交通视频数据进行背景建模,用背景差法检测车辆运动区域,再结合Otsu阈值化、形态学滤波及区域生长等算法,最终在DM6446硬件平台上实现视频运动车辆的实时检测。实验结果表明,该系统具有良好检测效果。