浅海水下地形SAR成像中松弛率参数的研究

松弛率是浅海水下地形SAR成像中的关键参数。首先对水下地形的SAR成像机制,及其中的松弛率进行了理论推导;然后对松弛率进行了实验比较。由此获得的结论对实际应用具有指导意义。     

基于数字地图预处理的飞行器航迹规划

针对飞行器在低空复杂空域下航迹的规划,研究了地形条件以及地表威胁对飞行器飞行的影响。通过对数字地图以及静态威胁的分析,探究了数字地图的处理方法,并用埃尔米特插值函数进一步对地图进行平滑处理,减少最优航迹的搜索范围。通过设计地形跟随、地形回避以及威胁躲避的方法,保障了飞行器的安全。深入分析粒子群算法,在飞行器执行任务前实现对三维航迹的规划。通过仿真,展示了地图处理前后的区别,实现了三维最优航迹的离线规划。     

激光雷达地形测绘遥感技术研究

激光雷达地形测绘遥感技术在地理信息导航和地形测绘技术以及激光雷达测量和制图有较为广泛的应用,是一种先进的测绘手段,目前已被广泛使用在国际舞台上。这种方法比传统的人工绘图,具有高精度等诸多优点。激光雷达地形测绘遥感技术作为一种低成本高效率的取得空间数据的手段,目前成为测绘遥感技术的及其重要的发展趋势。本文论述了激光雷达地形测绘遥感技术在水文河流方面的运用以及发展前景等问题。     

基于惯性光流的多旋翼飞行器地形跟踪

为解决目前多旋翼飞行器光流技术存在的定位精度低与多相机数据处理过程繁琐等问题,本文应用金字塔层数自适应的Lucas-Kanade算法获取平移惯性光流以实现多旋翼飞行器稳定地形跟踪。下视球面相机获取多纹理的目标平面图像,同时将目标平面特征点动态映射至相机镜头表面;将比对两帧连续时刻图像后获取的平移光流作为非线性地形跟踪控制器的反馈,实现多旋翼飞行器地形跟踪与避免碰撞。10次室内实际飞行测试结果表明,不同地形变化区域的高度误差分别为±3 cm与±6 cm,验证了该控制器是稳定可行的。     

无扫描三维成像激光雷达原理分析与成像仿真

介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构及成像原理.无扫描三维激光雷达是一种不需要扫描机构的三维成像系统,由信号调制、信号发射、微通道板调制、信号积分接收等模块组成.发射的激光信号经过正弦调制,利用回波信号与本地振荡器的相位差计算得出目标上各点距离,这种测距方法称为面阵相位法.与传统的扫描式激光雷达相比,无扫描三维成像激光雷达具有结构简单、成像速度快、可靠性高等优点,同时对激光脉冲频率的要求很低,因此在武器的末制导、车辆的主动防撞、机器人视觉等方面有着广阔的应用前景.本文介绍了无扫描三维成像激光雷达的系统结构以及面阵相位测距法的基本原理,并在Matlab环境下针对点目标、面阵目标对成像算法进行了仿真.验证了面阵相位法的测距原理及无扫描三维成像激光雷达的成像原理,并分析了可能存在的信号功率误差和CCD读数时的末位不稳定对成像精度的影响,为无扫描三维成像激光雷达的设备研制提供了有益的参考.     

一种基于地形跟踪的航迹优化算法

以地形跟踪／地形回避为基础,提出了用轨迹的侧向仰角代替航迹的高度作为航迹规划的隐蔽性代价的概念．该方法结合航迹的航程代价和飞行器的各种机动能力约束,可以达到对已有航迹的优化作用,同时也可直接进行简单的控制点航迹规划．仿真研究结果表明,该算法满足飞行器飞行的各种条件,是一种可行方法,该方法速度快、规划出的航迹可以有效提升飞行器在飞行过程中的生存能力,可以在用于任务规划的同时,达到对航迹进行优化的目的．     

基于组合导航与EKPF飞行器的地形边界与面积估计

提出了一种使用四旋翼飞行器作为测量平台的地形边界与面积估计算法.该算法采用紧耦合闭环组合导航系统(捷联惯性导航系统与全球卫星定位系统)获取待测地形边界点的定位数据,分别使用Pauta准则与扩展卡尔曼粒子滤波方法剔除异常数据与处理定位数据.算法在得到的最终定位数据的基础上,估算待测地形与面积.飞行器使用前视和下视摄像头确定飞行方向和选择边界点.使用该算法可以实现不规则的凸多边形、凹多边形和弧段等地形的精确估计,估计误差可以在±1.2%以内.实际飞行实验结果验证了该算法的可行性和准确性.     

地形特征匹配辅助导航方法研究

对传统的地形轮廓匹配辅助导航算法进行了如下改进：首先在景象匹配的基础上对飞行区域作出预测,其次利用实测高程度列和预测高程序列匹配,对飞行器进行实时定位和下一时刻的航迹预测;最后利用递堆和缩小匹配网格搜索范围等手段减少计算量。该方法提高了地形轮廓匹配的实时性和精度,增加了飞行器超低空飞行的可靠性和机动性。     

复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法

针对传统电力线自动提取方法提取复杂地形下电力线效果较差的不足,从输电走廊机载激光雷达点云数据特征出发,在分析复杂地形下传统方法提取电力线问题的基础上,提出了一种电力线自动提取的新方法,并应用实际线路点云数据进行了可行性验证.所提方法首先通过空间划分将长距离、复杂地形转换为多个小距离尺度空间组合,基于子空间特征的差异化高程阈值分割算法实现地物点分离,解决了传统单一高程阈值分割法不能有效识别电力线与地物点高程重叠的不足,然后利用高程密度分割算法实现杆塔定位与电力线提取,并提高算法效率.案例试验结果表明,所提出的方法能实现复杂地形下和平坦地形下的电力线准确自动提取,且提取的正确率高,算法效率较好,提出的算法可用于工程.     

四足机器人步态参数优化及探索性行走策略

为实现四足机器人在复杂的地形环境、有限的能量供应和不可预知的干扰下运动稳定，提高四足机器人穿越复杂地形的能力，采用了粒子群优化算法对经典步行步态参数进行优化，提出了一种易于实现、能适应不同地形的探索性步态. 所提出的探索步态不需要立体视觉或激光雷达所感测到的任何地形信息，机器人通过IMU传感器和足端力传感器接触地面来感知地形. 针对提出的优化方法和步态策略进行了仿真和实验，验证了所提出的探索性步态在穿越不平坦地形时的运动能力.      

基于双目视觉技术的高压输电线路巡检机器人在线测距

为实现巡检机器人在线测距的实时性和可靠性,对传统测距算法进行改进,提出一种用于高压输电线路巡检机器人视觉导航的双目实时测距算法,左右摄像头相互协作,在左摄像头障碍识别的基础上对线路障碍物进行预设取点,然后通过两摄像头对所取点进行测距,随着机器人前进不断更新障碍物到镜头的距离。实验结果表明:该测距算法具有速度快、精度高和实时性强等优点。     

Virtual local target method for avoiding local minimum in potential field based robot navigation

A novel robot navigation algorithm with global path generation capability is presented. Local minimum is a most intractable but is an encountered frequently problem in potential field based robot navigation.Through appointing appropriately some virtual local targets on the journey, it can be solved effectively. The key concept employed in this algorithm are the rules that govern when and how to appoint these virtual local targets. When the robot finds itself in danger of local minimum, a virtual local target is appointed to replace the global goal temporarily according to the rules. After the virtual target is reached, the robot continues on its journey by heading towards the global goal. The algorithm prevents the robot from running into local minima anymore. Simulation results showed that it is very effective in complex obstacle environments.     

基于几何和模糊控制合成算法的小型移动机器人局部路径规划

文章针对机器人特殊的使用场合和要求,提出了将几何算法和模糊控制算法相结合来解决避障问题。在机器人远离地面障碍物运动时,采用几何算法;当逐渐接近障碍物时,采用模糊控制算法修正。2种算法的结合,避免了单独使用其中一种算法的缺陷,使局部路径规划的速度大大提高,并且降低了对控制硬件的高要求。仿真和实验表明,这种新算法具有正确性、实时性和鲁棒性。     

基于改进导航圆算法的光伏阵列清扫机器人路径跟踪控制

为解决光伏阵列清扫机器人行进时易受组件间边框和光滑组件表面的影响,出现偏移原轨迹的问题,首先给出针对光伏阵列清扫机器人的运动学模型和超宽带定位系统,之后通过仿真分析原导航圆算法机器人调节距离较长的问题,提出一种基于改进导航圆算法的光伏阵列清扫机器人路径跟踪算法,对原导航圆算法的纠偏角重新修正,然后对修正后的纠偏角进行调节,直至机器人回到目标路径上。试验结果表明,该控制方法相对于原导航圆算法,调节距离缩减50%以上,有效地提升了调整效率。     

基于HS光流法的机器人避障策略优化

机器人的自主避障功能是其在未知环境中顺利行驶的最基本的功能,针对使用光流法进行机器人避障时,机器人因盲目避障、过早障碍而造成的避障效率低的问题,提出了优化避障策略的方法。在两轮式机器人上搭建实验平台,采用Horn&Schunck（HS）光流算法计算机器人运行前方的光流场,由光流场中信息来计算机器人与障碍物的碰撞时间TTC（Time to Contact）,根据碰撞时间设计机器人的避障系统。通过在真实环境下进行的避障实验,验证了避障系统的有效性,并提出将机器人避障时的旋转角度与光流矢量值 的大小建立关系,从而更加合理高效的避开障碍物。     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

多移动机器人保持队形路径规划

将多移动机器人的运动控制和路径规划有机结合,提出了多移动机器人的队形模型和保持队形的定义.在此基础上,以基于行为的导航算法为基础,将机器人队列的运动过程划分为正常运动、避障和恢复队形3个阶段.在避障阶段,引入虚拟机器人使队形保持部分完整;当队形被严重打乱时,规划机器人的局部目标位姿使队列快速恢复队形.仿真实验表明,该控制方法不仅使多移动机器人安全避障,而且队形保持较完好.     

高速水面无人艇动态障碍物危险规避算法

水面无人艇(USV)是一种重要的海洋自主机器人,在障碍物环境中自主航行问题是当前USV的重要研究内容。针对高速USV在动态环境中的危险规避问题,提出一种基于行为的动态危险规避算法。算法首先对USV的运动特性进行分析获得基本运动空间,采用碰撞锥理论对USV与障碍物之间的情况进行判定,将海事规则约束和碰撞约束转换为USV基于行为的约束,通过求解基于偏航角度和速度的优化问题获得USV最优规避行为。仿真实验结果证明所提出的算法能够有效引导USV在高速(30 kn)情况下对动态障碍物实现有效危险规避。     

拱泥机器人避障运动分析及其系统仿真

路径规划问题是拱泥机器人研究中的一项关键技术。在概述拱泥机器人的基本构成,分析其规划策略的基础上,提出拱泥机器人避障运动控制器路径规划算法,并通过仿真实验得以验证,实现了局部规划与全局导航目标的有机结合。基于该规划策略及其算法,设计集数据接口、硬件接口、数学运算接口和图形化接口为一体的避障运动仿真系统。结果表明,该规划策略对拱泥机器人在未知泥土环境下实现动作稳定、轨迹平滑的避障运动具有良好的效果。     

冗余度机器人的障碍物躲避

给定机械手的初始形态和终端所希望的轨迹以及在工作空间内的障碍物,本文研究冗余度机器人无碰撞运动的规划问题,提出了基于J函数障碍物躲避的算法.关节坐标空间的安全轨迹的计算可通过障碍物躲避的性能指标而得到.由于J函数的计算仅与一些极点有关,计算量小,便于实时控制.仿真结果证明了所提出的算法的有效性.