联合卫星定位和测量机器人的超高层建造过程水平位移监测

在超高层建筑建造过程中,常用测量机器人监测中间楼层的监测点的变形。削弱建筑晃动影响对于监测结果的稳定性至关重要。为此,首先提出一种利用楼顶卫星接收机测量建筑晃动情况,通过内插得到中间楼层瞬时晃动影响的方法,并通过实验验证该方法的有效性。在此基础上,利用该方法对多期监测数据进行处理,结果表明该方法可获得更加稳定的监测结果。将处理结果与有限元分析的结果进行比较,结果表明使用该方法后监测结果与有限元分析的结果吻合度较高。     

煤矿风机房噪声分析及防治措施

噪声是煤矿井下生产中的重要危害之一,不仅会影响作业人员的身体健康,而且会威胁到生产安全。基于此,本文对煤矿风机房的噪声源进行分析,并在此基础上提出针对性较强的治理措施,探讨治理成效,以期为相关煤矿风机房噪声治理提供借鉴。     

FDA发射干扰机对无源雷达干涉仪测向系统的欺骗机理

针对雷达电子战中,敌方无源探测雷达通过接收干扰机信号实现测向定位,威胁我方干扰机安全的问题,提出一种基于频率分集阵列(Frequency Diverse Array,FDA)的测向交叉定位欺骗技术。首先在建立FDA阵列模型的基础上,通过欧拉公式得到采用非线性频控函数的FDA阵列因子及相位方向图;然后推导了FDA阵列作用于干涉仪测得的信号到达角β、虚拟发射机在X轴的坐标位置x;接着,以干涉仪测向欺骗为基础,分析了FDA干扰机对测向交叉定位系统的欺骗原理及定位精度。仿真结果表明:通过合理地对载频、阵元数目、频偏的选择可以较好地实现在远场条件下FDA阵列对干涉仪测向的欺骗效果;在合理选择其他参数的同时,测向精度越高、定位模糊区面积越小,且定位虚拟干扰机位置始终落在50%CEP半径之外。     

基于Sobol法的车身抬高量的全局敏感性分析

为分析前轮转向时车轮中心主销拖距和车轮定位参数对车身抬高量的影响,建立了车身抬高量模型,并采用图形变换的方法进行求解,再应用改进的Sobol法对车身抬高量进行全局敏感性分析,比较了主销内倾角、主销后倾角、前轮外倾角、前轮前束角、车轮中心主销拖距对车身抬高量的贡献度。结果显示,车轮中心主销拖距、主销后倾角、主销内倾角对车身抬高量影响较大,其总效应指数分别达到0. 7323、0. 0270、0. 0219,说明车轮中心主销拖距是一个对车身抬高量影响较为明显的参数。     

矩形张量的S-型奇异值包含集

利用矩形张量A的指标集的一个划分——非空真子集S及其补集、分类讨论思想和三角不等式,研究了A的奇异值定位问题,得到了A的S-型奇异值包含集.     

基于成像算子优化的微震逆时定位方法

针对目前微震逆时定位成像存在的问题,提出一种优化后的成像算子,对模型数据进行抗噪性、误差速度以及检波器分布和数量进行测试,并提出采用峰度值作为定位成像结果的评价标准。结果表明,优化后的成像条件在定位能量聚焦程度和成像分辨率上都得到了提升,对含速度误差和含噪微震数据都有较好的成像结果,并且对检波器的分布和数量有较好的适应性,取得了较为理想的定位效果。     

融合码盘和激光雷达的里程计与建图

提出了一种用于自动驾驶汽车的低漂移、低延迟的里程计与高精度建图的算法。该方法融合了多种传感器的测量结果，包括车轮编码器、转向盘转角编码器、激光雷达及可选GPS等的测量结果。里程计算法由车轮里程计和激光里程计组成：前者基于车辆运动学模型，高频、实时估计位姿增量，用于点云去畸变和为后者优化位姿提供可用的初值；后者以较低的频率估计车辆的精确位姿变化，以补偿前者累计的误差，其核心是一种基于角度度量的两阶段特征提取方法。建图算法基于因子图，包含激光里程计因子、回环因子和可选GPS因子，通过增量平滑和建图算法优化全局轨迹，在线生成全局地图，其中GPS因子能够自动对齐GPS坐标系和里程计坐标系，逐步融合GPS测量值，解除了算法初始化过程对于GPS的依赖。所提出的方法在自动驾驶汽车平台数据集上进行了评估，并和已开源的部分相关工作进行对比，结果表明它具有更低的漂移率，在本文进行的最大规模的测试中达到了0.53%。相关代码以开源形式供交流参考（https：//github.com/Saki-Chen/W-LOAM）。     

基于二维激光雷达的AGV小车定位研究①

对于AGV小车的移动、路径规划、规避障碍等,激光定位技术是实现小车导航的核心。判断小车是否偏离航行轨迹和是否到达设定位置,只有准确的知道小车任意时刻的位置,才能对导航做出正确的判断,精确的定位是实现AGV小车自主导航的前提条件。因此,提出利用激光雷达和放置好的反射板之间匹配,根据反射板的全局坐标,再通过三边定位算法,由此可以精确的得到小车在全局坐标的具体位置。