基于多传感器融合的移动机器人自引导

利用模糊控制原理融合了三种传感器数据，设计了模糊控制器来实现自引导车对磁条的跟踪以及当小车距离方形障碍太近时对障碍的跟踪，主要是通过对模糊控制器输入的切换来实现以不同目标的跟踪，最后用Matlab的Simulink对模糊控制器进行了仿真，并给出了仿真结果。     

基于多传感器融合的移动机器人自引导

利用模糊控制原理融合了三种传感器数据 ,设计了模糊控制器来实现自引导车对磁条的跟踪以及当小车距离方形障碍太近时对障碍的跟踪 ,主要是通过对模糊控制器输入的切换来实现对不同目标的跟踪 .最后用Matlab的Simulink对模糊控制器进行了仿真 ,并给出了仿真结果 .     

基于GPS的移动机器人多传感器定位信息融合

构建了基于GPS的移动机器人定位系统,利用多传感器数据自适应加权融合估计算法对GPS、方位传感器、光码盘的信息进行数据融合.通过实验证明,该系统在短距离、路面平整的条件下,具有较高的准确性和稳定性,能够满足移动机器人定位的需要.     

基于神经网络的多传感器数据融合

当前，多传感器技术是研究热点。通过不同功能，不同精度，不同位置的传感器，可以对所需要的被测量进行多方位多角度的测量。但是，目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理思想。借用模糊控制策略，与改进的BP神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度，控制策略制定准确、可靠。是一种较有潜力的多传感器数据融合方法。     

融合多传感器信息的移动机器人自定位方法

提出一种给定环境模型下移动机器人全局自定位算法,通过融合声纳传感器和视觉传感器的异质传感信息把具有多模态、鲁棒性强的Markov方法和单模态、高效准确的EKF方法组合应用并加以改进,来实现准确和快速的全局定位,同时提高位姿跟踪的准确性.Markov方法中位姿空间的低分辨率离散减小了存储需求,声纳感知模型对位姿空间分布进行初始化并提供了全局的位姿假设,视觉感知模型实现了位姿分布更新,而基于视觉特征的EKF方法则提高了定位的精度.实验结果验证了本方法的有效性.     

基于多传感器数据融合的目标识别和跟踪

基于单传感器（雷达或红外）系统存在局限性,提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统,它能利用不同传感器的数据互补和冗余。特征层融合能通过利用其他传感器模块提供的目标特征信号来提高目标检测概率和降低虚警概率;决策层融合能矫正因受干扰等原因而失去目标跟踪能力的传感器模块的伺服跟踪回路,并提高抗干扰性。     

多传感器稳健融合跟踪算法

讨论了多传感器融合跟踪的稳健性算法．针对集中式多传感器的融合跟踪结构,采用统计方法和随机逼近方法分析了传感器最优权的选取原则,得出了传感器融合对公共测量噪声没有影响的结果．依据最优选取原则给出了两种自适应融合跟踪算法,算法能在线适应传感器性能的变化,并使融合方差最小．采用典型航路进行了算法仿真,结果验证了理论分析的合理性和工程应用有效性．     

基于异质传感器信息融合的移动机器人SLAM研究

针对采用单一传感器在移动机器人同步定位与构图(SLAM)中存在定位精度低、构图不完整等问题,提出一种基于Kinect视觉传感器和激光传感器信息融合的SLAM算法。首先将Kinect传感器获取的深度图像经过坐标系转换得到三维点云、通过限制垂直方向滤波器过滤三维点云的高度信息、再将剩余三维点云投影到水平面并提取边界点云信息转化为激光扫描数据;然后与激光传感器的扫描数据进行数据级的信息融合;最后输出统一数据实现移动机器人的构图及自主导航。实验结果表明,该方法能够准确的检测小的及特征复杂的障碍物,能够构建更精确、更完整的环境地图,且更好地完成移动机器人自主导航任务。     

多传感器在线自适应加权融合跟踪算法

针对多传感器机动目标的跟踪问题,提出了一种多传感器在线自适应加权融合跟踪算法.该算法依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,从而能在线适应传感器性能改变.仿真结果表明,该算法是一种有工程应用前景的融合跟踪算法.     

基于多传感器抗差融合的UKF弹道跟踪算法

弹道跟踪测量过程中,由于环境的复杂性和测量机制自身的问题,测量数据不可避免存在异常值等.传统的加权观测融合估计算法往往直接对来自各个传感器的测量数据进行处理,忽略了数据质量问题对滤波精度的影响.为解决此问题,在加权观测融合算法的基础上引入抗差估计理论,根据观测融合值与融合预测值,计算测量融合残差向量、抗差权重因子和融合观测向量等价协方差阵,实现了异常值的实时分离与修正,解决了融合过程中由于测量数据存在污染导致弹道数据处理精度下降的问题.同时引入平方根滤波思想,避免了常规UKF中误差协方差矩阵非正值引起的滤波散度问题.仿真结果表明该算法估计精度高,计算负担小,能有效地减小测量误差对弹道定轨精度的影响.     

基于GPS的公交车自动报站和超速报警系统

本文提出了一种应用GPS(全球定位系统)和单片机控制系统来实现公交车全自动报站以及实时监控行车速度的方案。通过GPS提供的经纬度以及速度信息实现播报站名的全自动化,减少了司机在行车过程中的操作,同时监测司机的行驶速度,并在一定条件下发出警报,保障了行车安全。     

基于EKF的多MEMS传感器姿态测量系统

姿态信息是飞行控制中最关键的参数之一,因此姿态测量成为飞行控制系统首要解决的问题。利用多M EM S传感器研制了一种微型姿态测量系统。利用三轴M EM S加速度计和三轴M EM S陀螺数据,由方向余弦矩阵的姿态表示形式推导了扩展K a lm an滤波方程,解算出飞行器的俯仰角和横滚角;设计专家系统判断飞行器的运动状态,并根据该状态调整滤波算法中的测量噪声矩阵,使系统可同时满足静态情况和动态情况的使用;利用空速和高度数据对俯仰角进行修正,利用GPS解算航向角。将实验结果与国外最新的商用自动驾驶仪的姿态结果进行了比较,二者在静态情况下非常吻合,在动态情况下基本吻合。     

基于多传感器融合的路面车辆检测

为了高效地检测路面车辆目标,提出了一种基于毫米波雷达及视觉传感器融合的车辆检测方法.采用了底层的数据融合策略.在雷达数据通道,利用霍夫变换及切比雪夫定理排除非路面车辆目标点,生成稀疏概率图.在图像数据通道,结合稀疏概率图与图像底层特征,建立视觉显著模型并生成车辆显著图像.在显著图上利用过分割方法快速定位路面车辆的位置.本方法在结构化道路下进行了大量实验,结果表明:本方法有效的克服了基于视觉传感器的车辆检测方法对光照敏感的缺陷,相比于基于单一传感器的车辆检测方法,本文方法具有更高的精确度和鲁棒性.     

基于多传感器融合的TBM姿态角测量方法

为了解决倾角仪在硬岩掘进过程中强振动环境下的失效问题,基于倾角仪输出精度高、微型机电系统(MEMS)陀螺仪抗振动强的优点,提出了多传感融合的姿态测量方法.采用Allan方差方法建立MEMS陀螺仪的随机误差模型,并用扩展卡尔曼滤波算法对陀螺仪的零漂进行有效估计和补偿,在倾角仪失效情况下采用修正过的陀螺仪数据计算掘进机的姿态角.仿真和实验表明:该算法能有效实现振动环境下姿态测量的计算,保证多传感器融合系统误差不超过0.06°.     

基于神经网络的多传感加权融合算法的研究

数据融合技术是无线传感器网络的一个关键的技术,能减少传感器的传输量,从而明显提高网络的感知性能,延长网络生命周期,减少时间延迟.多传感器的数据融合可以获得比单一传感器更多,更准确的信息.针对从含有噪声的测量数据中估计出监测变量,对自适应加权融合算法进行改进,基于信任度方法对测量数据进行数据预处理,然后基于神经网络误差修正的方法实现各传感器权重的自适应匹配,从而得到较为准确的估计值.通过对比仿真实验,本文算法的融合结果在精度、容错性方面均优于均值估计算法和自适应加权融合算法;能够更好地适应当今大数据环境下对数据精确度的要求.     

汉语基本块规则的自动学习和扩展进化

为了从大规模标注语料库和词汇知识库支持下自动获取分层次、多粒度的规则描述知识,从汉语多词语基本块入手,提出一套完整处理方案.该方案从标注语料库中自动获取所有基于词类的基本块规则,通过设置规则置信度自动排除大量低可靠和无效规则.针对其中的高频低可靠规则,不断引入更多的内部词汇约束和外部语境限制知识,使之逐步进化为描述能力更强的结构化规则.同时提出一种预期精度指标对自动习得规则的描述能力进行了客观评价.实验结果表明: 现有算法以16%的有效扩展规则覆盖了93%的标注正例,并使预期精度从51%提高到81%, 显示了这套规则学习和评价方法的有效性.     

指导森林培育学本科毕业论文的几点体会

对森林培育学本科毕业论文教学进行了讨论,阐述了毕业论文的目的意义,说明科研选题、文献综述和综合能力的培养是毕业论文工作的重要环节.     

基于多传感器信息融合的智能仪表研究

针对智能仪表多传感器系统中存在的信息处理复杂、不可靠等问题,提出了利用智能仪表中的多传感器信息资源,融合多传感器信息,提高智能仪表检测精度和可靠性的方法。结合矿井瓦斯监测、井下煤的自燃监测等实例,介绍了智能仪表中多传感器信息融合的模式,以及智能仪表研究设计中应注意的问题。将多传感器信息融合技术应用于智能仪表之中,可大大提高智能仪器仪表的精度、可靠性和容错能力。     

基于改进角点特征的多传感器图像配准

对模糊和有噪声干扰图像设计的高对比度角点提取算法进行了改进,将角点检测范围限定在高对比度“边缘带”,减少了角点检测范围,在保持角点检测精度的同时,算法效率提高了大约1倍.在点特征匹配阶段,采用归一化互相关初步建立点特征的对应关系,利用马氏距离仿射不变性筛选出正确点对,从而得到图像之间的仿射变换关系,实现图像的自动配准.实验结果证明了此算法的有效性和高效性.