室内环境卫生监测仪器的现状与发展

本文主要介绍室内环境（包括公共场所）的卫生标准和卫生标准方法所配套的仪器的原理、现状和发展方向等。     

多传感器数据融合技术在室内环境品质监控系统中的应用

为解决室内环境监控系统在信息处理中的误差和不确定性问题,提出一种多传感器自适应加权数据融合算法及基于模糊集理论融合算法的室内环境品质综合指数判定原则。该算法和判定原则以室内环境监测数据为研究对象,对室内环境品质因素进行综合等级评估,并根据评估结果控制驱动设备动作。实验表明:这种数据融合算法和判定原则是正确的,以此构造的室内环境品质监控系统具有较高的精度。     

机器人设计中的环境因素

文中主要介绍了机器人设计中应考虑构环境因素，如室内环境，室外环境及地形等问题。     

基于Atmega16L的多功能室内环境监测仪

为了让业主及时了解室内空气状况,并且在出现安全问题情况下及时提醒业主采取相应的安全措施,以Atmega16L单片机为核心,结合气体传感器阵列,开发了多功能、低功耗、智能化的室内环境监测仪器,实现对室内环境的温度、湿度、CO、CO2、碳氢化合物、甲醛的监测和显示,当CO、CO2、碳氢化合物、甲醛浓度超过限定值启动声光报警.文中主要介绍了多功能气体监测仪的硬件设计和软件设计.     

用于移动机器人避障的超声测距系统

本文介绍了一种用于移动机器人避障的超声测距系统 ,具体设计了基于单片机控制的 8路超声测距系统的软件和硬件 ,并介绍了该系统的构成和工作原理。本测距系统在室内环境下移动机器人避障系统中使用 ,测距范围 0 .2～ 5m ,精度± 4cm。     

室内移动机器人主动SLAM技术研究

为提高移动机器人自主探索室内未知环境的能力,基于实时获取的里程计和激光雷达数据,提出了一种面向室内环境的主动SLAM算法。首先利用激光雷达高精度特性,进行高频率的扫描匹配,提高了机器人定位和建图精度。同时基于实时地图,通过边界探索算法实现了机器人自主、高效遍历室内环境,并建立全局地图。鉴于室内环境通常是动态的,在全局路径规划的基础上引入局部路径规划,实现了机器人运动过程中的实时避障。使用Kobuki移动机器人平台在室内环境中进行了实验验证,实验结果表明该算法在小规模室内场景下的建图精度约为5cm,全程用时约为人为遥控方式的1.5倍。     

传感器在室内环境空气质量检测中的应用

对国家标准GB 50325-2010中氧、甲醛、氨、苯及TVOC等5项污染物质的实验室分析和现场仪器检测进行了系统的对比和研究.实验室仪器分析方法为非现场实时检测,具有准确可靠、分辨率高、抗干扰能力强的优点.其缺点是检测周期长、投入高、操作相对复杂且专业性强.而便携式室内环境现场检测仪器可进行大面积污染筛选式的检测,具有实验室分析无可比拟的优势:体积小、重量轻、操作简便、省时省力.传感器技术是现场检测仪器的主要应用技术,文章重点介绍了传感器技术在室内环境检测中的应用,并指出了未来的发展方向.     

北分瑞利“便携式室内环境检测仪”项目通过验收

正2013年11月7日,北分瑞利集团公司"便携式室内环境气体检测仪"项目通过北京市科学技术委员会专家组验收。专家组认为仪器功耗低、体积小、重量轻,便于携带,既能用于室内检测,又可在野外现场检测,各项性能指标达到了考核要求。室内环境中的有害气体是当前社会普遍关注的的热点问题之一。室内环境中的有害气体主要是建筑装饰材料及家具制品中释放出的具有挥发性的化合物,其中TVOC-总挥发性有机化合物和甲醛为两类重要的     

现代建筑室内照明设计与艺术

现代建筑室内照明设计是视觉舒适感与艺术性的完美结合 ,利用灯具的造型、分布、照度、照明质量、光色衬托室内环境。通过灯光的照射效果来增加层次感和透气性 ,以及局部照明和整体照明的和谐统一 ,给人们提供一个良好的艺术享受的室内环境     

一种基于视觉特征的移动机器人定位方法

为提高移动机器人在拥挤、混杂的室内环境中的定位能力,提出了在图像显著特征区域内提取积分不变特征-LSRII(local salient region integral invariant)特征的方法,并将LSRII特征应用到粒子滤波定位中,实现机器人在室内环境下的全局定位.实验结果表明,所提出的定位方法在拥挤、混杂的室内环境中能够实现可靠的定位.     

基于双差压法测液位的研究与设计

介绍了用双差压法测量液位的基本原理,选用变极距型的电容式差压传感器实现差压检测,给出了通过变压器电桥处理后的差压比与电压比的具体关系,选择并介绍了信号处理电路及其工作原理,设计了用双差压法来测量液位的总体电路。解决了普通差压法当被测液体的密度随环境变化而变化时带来测量误差较大的问题,也可适应比较复杂的测量环境。     

移动相机下基于三维背景估计的运动目标检测

室内环境中的运动目标检测是计算机视觉领域的研究热点,而移动相机造成的动态背景是运动目标检测的难点。本文提出一种基于同步定位与地图创建(ORB-SLAM)三维背景估计的运动目标检测算法,首先使用移动相机遍历整个室内环境,采用ORB-SLAM技术建立当前全局环境的三维背景特征点云模型;然后基于局部视频建立局部三维特征点云,根据定位信息将当前局部三维特征点云与环境三维背景特征点云进行嵌入,基于环境背景信息,采用三维均值漂移(3DMS)算法,对局部三维特征点云进行前景特征点提取;运用深度卷积神经网络,对提取的前景特征点所在候选区域进行运动目标确认。通过多个室内场景的实际实验进行验证,结果表明本文方法具有较高的运动目标检测准确率和召回率,提出的运动目标检测算法充分利用了三维背景信息,采用深度卷积神经网络进行确认,有效地改善了检测的准确性和鲁棒性。     

基于AT89C52的便携式甲醛检测仪设计

为了能够准确测量室内和一些特殊环境甲醛浓度,以单片机AT89C52为主控核心,采用电化学CH2O甲醛传感器为数据采集模块,设计了一种用于室内及一些特殊环境中甲醛浓度检测装置。     

3D obstacle detection of indoor mobile robots by floor detection and rejection

Obstacle detection is essential for mobile robots to avoid collision with obstacles.Mobile robots usually operate in indoor environments,where they encounter various kinds of obstacles; however,2D range sensor can sense obstacles only in 2D plane.In contrast,by using 3D range sensor,it is possible to detect ground and aerial obstacles that 2D range sensor cannot sense.In this paper,we present a 3D obstacle detection method that will help overcome the limitations of 2D range sensor with regard to obstacle detection.The indoor environment typically consists of a flat floor.The position of the floor can be determined by estimating the plane using the least squares method.Having determined the position of the floor,the points of obstacles can be known by rejecting the points of the floor.In the experimental section,we show the results of this approach using a Kinect sensor.     

基于机器视觉的自动导引车辆障碍物检测

给出了一种利用机器视觉技术来检测AGV可导航区域和障碍物的方法。这种方法对检测出的角点和轮廓特征进行跟踪确定同一场景不同图像中特征的对应关系。利用投影不变性原理检测出共面的5点，然后计算出地面在两幅图像中投影的变换关系。利用此变换关系预测角点的位置并将其与实际的位置比较判断其是否在地面上，据此对初始检测出的地面区域进行生长，得到初始的可导航区域。利用轮廓跟踪和匹配的结果进一步判断检测到的目标是否是障碍物。试验表明，该方法计算量适中，结果可靠。     

基于混合方法的智能终端故障检测

提出了一种基于混合方法的智能终端故障检测方法。首先介绍了所设计的智能终端故障检测方法，然后提出了一种基于连续小波变换(CWT)和BP神经网络的混合方案，该方案通过连续小波变换得到故障特征值，通过BP神经网络的学习机制对故障特征值进行自动识别和分类，最后将其应用于山火监测装置和微气象装置。结果表明，该方法的智能终端故障检测的准确性虽然会随着天气环境的恶劣情况有所降低，但仍能够始终保持在98%以上，有较高的准确性。     

变电站巡检机器人的数字仪表自动识别技术研究

针对变电站巡检机器人数字仪表识别算法准确度不高的问题,本文提出了一种基于样本匹配算法的数字仪表读数识别算法。该算法在使用局部最大类间方差的高阶统计和阈值对仪表板上的显示区域进行定位的基础上,最后根据数字仪表显示区域和数字位置相对固定的特征采用样本匹配算法实现对数字仪表的自动读数。实验结果表明,该方法简单、高效,可有效地应用于变电站自动检测机器人的室内仪表读数自动识别任务。     

实时的移动机器人语义地图构建系统

语义信息可以使机器人更充分地理解未知环境,为更高级的人机交互和完成更复杂的任务奠定基础。为了能够使移动机器人实时地创建语义地图,在Jetson TX1嵌入式电脑上开发了一种轻量级的深度学习目标检测模型,在保证了检测精度的同时,实现了高效的目标检测功能。并利用了视频流中的帧间光流信息,使用运动信息指导传播算法降低检测算法的漏检率。对于Kinect传感器生成的深度图像有黑边、黑洞等缺陷,使用统一计算设备架构(CUDA)技术开发了一种实时的深度图像修复算法。利用即时定位与地图构建(SLAM)技术,实现移动机器人底层的定位、导航、地图创建功能,并在此基础上使用贝叶斯推理框架,同时融合了环境的度量信息与视觉识别信息完成了语义地图的创建。经过实验表明,所提出的方法在实际的、复杂的室内环境下可以使移动机器人实时地创建语义地图。     

薄膜疲劳失效预测方法与损伤机制的研究进展

薄膜材料的尺寸范围、结构以及其服役环境的特殊性,制约了薄膜失效行为、寿命预测及可靠性评估技术研究的开展。对薄膜疲劳寿命的预测方法进行综述,分析常用的单向循环加载法和悬臂梁弯曲法。详细介绍纳米级动态载荷法,包括连续刚度法和纳米冲击试验法,此法能够对实际服役环境更好地模拟,可以实现分相测试以及多种功能模块的原位定点检测,以及定量分析薄膜的疲劳性能。对薄膜疲劳损伤失效机制与寿命预测模型的研究进行探讨与展望,发现薄膜材料失效过程的研究与定量分析是今后研究的重点。     

野外密闭机柜的结构设计

野外机柜要经受比室内严酷得多的工作环境。轻型化、密封、散热及环境防护等要求是野外机柜结构设计的关键。从机柜的轻型化、密封、热设计和环境防护设计等方面介绍了野外机柜结构设计的关键技术,重点介绍了强迫风冷散热和机柜密闭这一矛盾问题的新的解决方案。