一种多关节机械臂运动过程中的碰撞检测方法

针对多自由度机械臂在运动过程中自身会发生碰撞的问题,建立机器人的简化模型(关节为球体,连杆为胶囊体),进而将多自由度机械臂的碰撞检测问题转化为简化后的几何模型(碰撞检测基元)之间的干涉计算问题。将此干涉问题进一步分解,最终转化为两球体之间、两胶囊体之间、球体与胶囊体之间的最小距离求解,并针对空间两胶囊体轴线之间距离计算问题,提出一种精确并快速的碰撞检测方法。将该算法实现并应用于6R串联机器人,最终利用MATLAB和ADAMS联合仿真进行验证。仿真结果验证了该算法的有效性。     

利用Himawari-8卫星红外图像反演降雨

利用静止气象卫星Himawari-8的红外图像数据, 结合全球降雨测量计划的降水产品2AGPROFGMI, 通过将匹配的红外亮温和亮温差数据点与近地面雨强数据点一一对应, 使二者之间建立联系。利用静止气象卫星通道多的优点, 进一步建立多个以红外亮温(BT)、亮温差(BTD)以及近地面雨强为参数的二维和三维雨强查算表。通过反演试验, 找到能够较好地识别不同等级降雨强度的查算表, 其中三维查算表(BT10.4, BTD12.4-10.4, BTD6.2-7.3)对降雨事件表现出较高的检测概率(POD=0.8817)和较低的错判率(FAR=0.4042), 可以较好地判识降雨区域。     

高铁地震信号时频特征对比分析

利用同步挤压小波变换方法, 对河北保定和广东深圳地区实测的高铁地震信号进行时频谱分析。结果表明, 高铁在经过高架桥时, 在其附近产生的地震信号中低频信息比通过隧道和接触地表运行产生的地震信号丰富。利用高铁地震信号的时频谱特性, 可以确定高铁运行速度的变化。     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

基于无人机平台的电视信号功率检测方法

本文提出了一种电视信号功率辐射检测新方法,用于对电视信号发射系统发射端EIRP进行检测.在硬件上,根据该方法搭建了以无人机为平台的电视信号功率低空辐射检测系统,对电视信号频率和功率进行测量;在软件上设计了电视信号功率路径损耗补偿算法,对数据进行筛选、计算、存储和显示.系统在郑州和石家庄的电视信号塔上的电视信号功率对实际台站进行了测试验证,结果表明,该方法比传统地面辐射检测的测量误差减小5 dB以上,有效地解决了地面检测选址困难的问题,降低了由于复杂环境、设备缺陷带来的检测误差,提高了检测效率和准确性.      

面向AR沙盘异地协同标绘的动作重构技术

为真实再现增强现实环境下全息沙盘异地协同标绘的交互过程,提出了一种基于视频的异地协同标绘动作重构技术.使用单目RGB相机采集作业人员的实时视频信息,基于YOLO实现多人检测,并确定作业人员在三维空间中的相对位置关系;基于改进的ResNet网络对检测到的每个作业人员进行关节点的三维位置预测;然后将估算出的本地作业人员的关节位置实时传送到异地,经过逆向运动学及低通滤波器的优化驱动虚拟化身的运动.实验结果表明,能够准确地再现异地作业人员的标绘动作,满足实际应用需求.      

深度学习源代码缺陷检测方法

针对由于传统的源代码缺陷分析技术依赖于分析人员的对安全问题的认识以及长期经验积累造成的缺陷检测误报率、漏报率较高的问题,提出了一种深度学习算法源代码缺陷检测方法.该方法根据深度学习算法,利用程序源代码的抽象语法树、数据流特征,通过训练源代码缺陷分类器完成源代码缺陷检测工作.其依据的关键理论是应用深度学习算法及自然语言处理中的词嵌套算法学习源代码抽象语法树和数据流中蕴含的深层次语义特征和语法特征,提出了应用于源代码缺陷检测的深度学习一般框架.使用公开数据集SARD对提出的方法进行验证,研究结果表明该方法在代码缺陷检测的准确率、召回率、误报率和漏报率方面均优于现有的检测方法.      

基于Homotopy算法的低复杂度多用户大规模MIMO信号检测方法

在上行多用户大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,为了降低信号检测的计算复杂度,在传统的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)算法的基础上,提出一种基于Homotopy算法的低复杂度信号检测方法。在该方法中,通过对Homotopy方程的解向量采用逐级展开来逼近真实解向量,从而避免MMSE检测算法中的高阶矩阵的求逆运算,降低了信号检测的计算复杂度。仿真结果表明,最多需要对Homotopy方程的解向量进行4阶展开,就可获得与MMSE检测算法几乎同样的误比特率(bit error rate,BER)性能,同时,其计算复杂度仅为O(K2),其中,K为小区用户数。     

非均匀噪声环境下分布式IVI-CFAR检测算法

为了解决传统分布式VI-CFAR(variability index-constant false alarm rate)和OS-CFAR(order statistic constant false alarm rate)算法在多杂波干扰环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种分布式IVI-CFAR(improved VI-CFAR)检测算法。在VI-CFAR的基础上,引入双参考窗和双参量,通过各子参考窗参量与对应门限的比较,判断子参考窗中参考单元的分布情况,从而选择相应的参考单元集和检测器估计背景噪声功率。经过仿真对比,在单杂波和多目标干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能接近于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法;在多杂波干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能优于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法,采用“OR”融合规则时,检测性能最优。结果表明,提出的分布式IVI-CFAR算法在非均匀噪声环境下,均具有较优的检测性能。     

一种用于电力线通信系统的改进MIMO检测算法

目前多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术已经被电力线通信(power line communication,PLC)系统采用,但由于MIMO PLC系统噪声呈非高斯分布而且各端口噪声之间存在相关性,故不能直接采用无线系统中的MIMO检测算法。采用了二元Middleton class A分布对MIMO PLC系统中噪声进行建模,提出了基于该噪声分布的最大似然检测改进算法,由于改进最大似然检测算法实现复杂度高,为了便于实现,进一步提出了用近似函数降低复杂度的2种次优的检测算法,优化了算法复杂度。仿真结果表明,与传统的基于高斯噪声分布的最大似然检测算法相比,提出的基于二元Middleton class A类噪声分布的信号检测算法在MIMO PLC系统能获得更好的性能。在性能损失较小的情况下,次优算法的复杂度明显低于最大似然检测改进算法。