基于多传感器融合的前方车辆识别方法研究

为提高汽车安全辅助驾驶系统对前方车辆识别的准确性和实时性,提出了一种基于摄像头和毫米波雷达信息融合的前方车辆检测方法。首先将毫米波雷达和摄像头进行联合标定,并确定两个传感器坐标系之间的相互转化关系,对毫米波雷达数据进行预处理快速分割图像,以获得前方车辆识别的感兴趣区域;然后采用自适应阈值对感兴趣区域内的图像进行二值化处理以获得车辆底部阴影信息,利用边缘检测和霍夫变换得到车辆上下边界的位置信息;通过底部阴影和上下边界信息获得车辆识别的高度与宽度,最后根据车辆对称性特征建立识别窗口。试验验证表明,该方法前方车辆检测准确率为90.2%,单帧图像的处理速度为32 ms,能够满足智能汽车应用中的实时性和准确性的要求。     

一种毫米波雷达和摄像头联合标定方法

汽车安全技术正向着统一化的方向发展,传统的汽车被动安全领域可以通过如毫米波雷达、摄像头等主动式传感器进一步提高乘员保护效果。由于被动安全技术关注的车辆前方范围比主动安全近,该文以汽车被动安全研究为出发点,为了实现对目标的准确探测和定位,提出了以车辆纵向对称平面为基准的毫米波雷达和摄像头的联合标定方法,获取了必要的标定参数,并建立了2种传感器之间的坐标转换关系。试验结果表明,使用该标定方法后毫米波雷达和摄像头对目标的测量精度较高,坐标转换后也能较好地还原目标的真实位置,可以为汽车被动安全系统提供可靠的数据。     

车载激光扫描仪外参数标定方法设计与实现

提出了车载移动测量系统中激光扫描仪位置和姿态的标定方法.首先,定义了车载坐标系与激光扫描仪坐标系,将扫描仪的标定简化为2个坐标系转换参数的求取.然后,利用标准靶球球心和扫描仪特征点作为公共点,借助全站仪建立的临时水平坐标系的测量结果计算得到车载坐标系与扫描仪坐标系的转换参数.最后,通过多次试验分析了该方法的重复精度,而且在逸仙高架路上的实际车载数据采集和处理也验证了该方法的可行性.     

基于拉丝法的线结构光视觉测量系统标定

 利用线结构光视觉非接触测量技术的大量程、大视场、高精度、光纹信息提取简单等优点进行非接触测量大型机器及轨道等。分析了线结构光视觉测量传感器数学模型,利用构建的位于光平面上的标定特征点,提出了一种基于拉丝法的线结构光视觉测量标定方法,即先标定传感器相机的内外参数,再利用激光线与铁丝相交形成的点作为特征点标定光平面在相机坐标系下的方程。该方法降低了标定设备的成本,过程简单。标定结果表明：该方法标定满足测量要求。     

基于间接测量法的制孔机器人的工具参数标定

为了提高工业机器人的工具参数标定精度,该文在机器人运动学模型的基础上,提出了一种基于间接测量的工具参数标定方法。该方法利用空间中两点位姿相对固定的特性,应用机器人运动学模型建立了一个易于直接测量及标定的工具参数和位于制孔刀具轴线上的虚拟刀尖点参数之间的对应关系。通过在标定平板上制孔将虚拟刀尖点相对于世界坐标系的位姿固定下来,以已标定的工具参数为参照推导出制孔机器人的虚拟刀尖点的参数。应用标定结果进行了实际制孔试验,相比传统的工具参数标定方法有效地提高了制孔的精度。     

机器人定点变位姿手-眼标定方法

在自由度冗余的机器人末端连杆上安装激光位移传感器可实现灵活的非接触测量。针对该机器人的手-眼标定问题,提出了一种定点变位姿标定方法(FPDP)方法。该方法采用多次改变机器人位姿对同一点进行测量,并利用机器人运动学方程和最小二乘原理,快速计算机器人末端坐标系与激光位移传感器坐标系的齐次变换矩阵。基于此标定方法,实现了机器人对凹坑深度的测量。实验结果表明,定点变位姿手-眼标定方法有效、快速,可用于三峡水轮机叶片蚀面检测。     

一种单线激光雷达和可见光摄像机的标定方法

结合移动机器人实际应用.提出了针对激光雷达和可见光摄像机标定的方法.通过对激光雷达扫描特殊标定板得到距离信息的计算,求得雷达扫描线在标定板上的坐标位置,从而得到了一组雷达数据和图像数据的对应点对.以此为基础,通过参数拟合的方法实现了两者关系的求取.该方法只需要标定板就能够完成激光雷达和摄像机的空间标定,标定精度高,在此基础上的外部标定,实现了多个传感器世界坐标系的统一,避免了后续处理中数据解释的二义性,实验证明了这种方法的有效性.     

基于机器人的带有旋转特征的零件坐标系标定方法

为了解决传统标定过程中标定困难、标定精度不高等难题,基于六自由度机器人面向带有旋转特征的曲面零件,提出一种八点标定方法。该方法利用带有旋转特征这一特点,准确找到工件坐标系原点,从而提高了标定精度。该方法通过实例论证,可以对带有旋转曲面特征的零件坐标系进行标定。使用该方法进行标定可以提高曲面工件坐标系与机器人坐标系匹配精度。     

基于Halcon的机器人手眼标定方法研究

手眼标定是机器人视觉系统建立过程中的重要环节,本文基于Halcon软件,结合特制的标定板并充分考量相机畸变的影响,提出一种快速、精确、高效的手眼标定方法,该方法在标定过程中建立相机图像坐标系与机器人坐标系转换关系的同时获得相机内外参数.在UR5机器人平台上进行试验验证,试验结果表明该方法可提高标定效率与标定精度,且算法具有良好的跨平台移植性.     

基于工业机器人工具参数标定的研究与实现

本文介绍了工业机器人工具坐标系标定的六点法,该方法实现了工业机器人工具坐标系的精确标定。工业机器人工具坐标系的标定,就是确定工具坐标系相对于工业机器人末端坐标系的齐次转换矩阵,由此计算出工具的位姿参数。根据此算法进行标定结果和实际工具参数对比,精度达到了±0.3mm以上。实际的应用试验表明该方法是一种操作简便、精度较高的系统工具参数标定方法,能完全满足工业上实际应用的要求。     

探测对流层底部CO2廓线振动拉曼激光雷达定标实验

基于振动拉曼散射原理,研制了可探测对流层底部大气CO₂浓度分布的激光雷达系统,结合三维光学扫描系统的使用,该激光雷达具备了三维扫描功能,能够实现大气CO₂浓度的空间分布监测. 结合该激光雷达能够实现三维扫描的特点,提出了振动拉曼激光雷达新的定标方法,开展了激光雷达定标实验,实现了该雷达系统的准确定标,从而获得了合肥地区CO₂廓线结果. 对提出的定标实验结果的不确定性进行分析,得出该方法的不确定度为1%,证明了该定标实验方法的可靠性.      

基于状态反馈的四轮转向汽车LQR优化控制

为了提高汽车的操纵稳定性,以4轮转向(4WS)汽车为研究对象,建立了2自由度系统的数学模型和状态方程。并以横摆角速度和侧偏角为优化目标,设计了线性二次型调节器(LQR)。通过质心侧偏角和横摆角速度的共同反馈,控制汽车后轮转角,实现4WS控制。在MATLAB/Simulink环境下完成了传统前轮转向汽车、零侧偏角比例控制及LQR控制的4WS汽车仿真。结果表明,相对于其他控制策略,基于状态反馈的LQR优化控制能够改善汽车的操纵稳定性,但不能够既将汽车的质心侧偏角降到基本为零,同时又保证横摆角速度处于理想状态。因此,汽车动力学集成控制将是未来汽车发展的重要方向。     

基于快速终端滑模的汽车底盘集成控制

针对汽车主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的集成控制问题,基于快速终端滑模控制理论设计一种标定参数少和动态响应速度快的鲁棒集成控制器.首先,基于达朗贝尔原理建立包含车身侧向和横摆运动自由度的汽车动力学模型作为底盘集成控制模型.随后,基于快速终端滑模控制理论分别设计主动前轮转向控制律和直接横摆力矩控制律,并且通过汽车质心侧偏角相平面定义的平滑切换因子建立二者的切换规则,实现主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的平滑切换控制,并且将主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的主要工作区域分别控制在轮胎的线性区域和非线性区域.最后,结合车辆动力学仿真软件对所提出的鲁棒集成控制器的可行性和有效性进行验证,结果表明:所提出的底盘集成控制器可以同时兼顾汽车操纵稳定性和乘坐舒适性.     

结合航拍图与车载图像的车辆路面位置定位

在道路交通事故司法鉴定实践中,准确定位事故车辆在路面上的位置,对事故过程还原和事故成因分析具有重要意义。本文引入航拍及三维激光扫描技术,运用几何映射原理,提出了一种利用航拍图像景物特征与车载视频图像景物特征相匹配的方法,对事故车辆的路面位置进行定位。该方法既无需构建一致性场景,也无需在原始现场中放置车辆,仅通过对原始现场及标定现场进行航拍,捕捉相关环境特征及车辆特征,并结合事故车辆的车载视频图像,将车辆图像放置在原始现场的航拍图中,以获取相关车辆的位置参数。结果表明,以图像中央区域特征和车前近距离特征为基础,当选择一组特征的视角约为20°时,车辆路面位置的定位效果最佳,其定位误差可控制在20 cm以内。     

轿车前轮主销后倾角算法

前轮定位参数的确定是汽车悬架系统设计中的难题。为了从理论上获得轿车前轮主销后倾角计算公式,考虑结构参数、独立悬架性能要求以及轮胎侧偏特性,建立了轿车前悬架主销后倾角计算方法。以中国产某型轿车作为算例,对其前轮主销后倾角进行了计算。采用计算的主销后倾角值对该车做了高速回正性能试验,试验综合评价计分值为73.4,符合GB/T 6323.4-97的要求。结果表明,建立的轿车主销后倾角计算公式有一定的准确性及工程应用价值。     

基于倾角传感器的坡道角度识别研究

针对坡道角度识别问题,探究汽车车身倾角传感器信号与坡道角度的关系。分析了汽车在坡道上的受力,并对车身倾角与前、后悬架伸缩量的关系进行探讨。根据悬架与轮胎变形量推导出坡道误差角。运用Matlab/Simulink建立数学模型并进行仿真,生成坡道误差角曲线。结果表明:坡道误差角随着坡道角度增加而增大,限值可达6.5%,本文的识别方法可有效消除这一误差,提高坡道角度识别的精确度。     

非结构化环境下无人驾驶车辆跟驰方法

提出一种基于多传感器融合的用于非结构化环境下无人驾驶车辆跟驰应用的方法,旨在解决无人驾驶车辆跟驰任务中对引导车辆的局部定位问题,实时获取引导车辆的相对位置和速度.首先以任务需求为导向,通过实车实验结果完成针对非结构化环境特点的传感器选型工作.对所选毫米波雷达和相机设计联合标定流程,实现数据空间融合.设计与目标距离相关的横向距离约束阈值,以及基于历史帧数据变化可靠性分析,解决非结构化环境下雷达数据跳变和虚检现象,实现雷达有效目标提取;考虑相机小孔成像原理,提出大小可变候选车辆检测框生成.最后基于主流的目标检测深度学习框架,设计跟车应用中信息输出流程.实车测试结果表明,该方法可以满足非结构化环境下车辆跟驰应用的基本需求,输出结果有一定的稳定性和精度.      

基于Simulink的四轮转向汽车神经网络控制策略仿真

针对汽车小转角时质心侧偏角为零,高速大转角时前轴抗侧滑的控制目标,提出一种四轮转向汽车控制策略.在Simulink环境下建立包含轮胎非线性和计及侧倾的三自由度四轮转向汽车模型,运用双隐含层BP神经网络训练得到四轮转向控制器.仿真结果表明,神经网络控制器可有效控制高速时汽车前轴滑动的趋势,并在低速到高速时使汽车质心侧偏角基本为零,控制误差低于比例转角控制策略和横摆角速度反馈控制策略.同时高速时横摆角速度响应与前轮转向汽车接近,汽车的侧向加速度和车身侧倾角稳态值比前轮转向有所降低.     

基于MATLAB的前悬架车辆振动特性

以国产某型号无悬架车辆参数为例,在建立二自由度双轴车辆振动模型和分析其固有频率的基础上,建立了三自由度双轴前悬架车辆的动力学模型,以积分白噪声随机路面作为激励,运用MATLAB/SIMULINK对两种动力学模型进行了仿真分析,在仿真过程中,通过改变前悬架系统的参数,得出了悬架的不同刚度和阻尼对车辆振动特性的影响规律.仿真结果表明:安装前悬架使车身垂直振动加速度、俯仰振动角加速度的均方根值都有明显降低,有效的改善了无悬架车辆的行驶平顺性和驾驶的舒适性;但同时也发现,安装前悬架使车身俯仰振动角位移的均方根值略有增大.     

基于改进CNN-GRU网络的多源传感器故障诊断方法

提出一种复杂系统内多源传感器的故障诊断方法.利用多源传感器数据之间的相关性,使用卷积神经网络提取不同传感器之间的联系和特征.在卷积网络中,设计了传感器数据标定模块使得网络更关注学习与故障信号相关的传感器数据.利用循环网络对传感器自身的时序特征建模,引入跳跃连接和辅助损失函数降低网络的训练难度.最后综合时空特征,一次计算得到故障分类结果和故障参数估计.仿真结果表明,改进后的CNN-GRU网络能够实时准确地诊断传感器的固定偏差故障和漂移偏差故障,传感器数据标定模块和跳跃连接的引入有效地提高了诊断算法的准确率和精度.