移动无线物联网感知层传感控制定位算法研究

为了提高感知层传感控制定位的准确性和稳定性,提出移动无线物联网感知层传感控制定位算法.以DV-hop定位算法获取的移动无线物联网感知层通信区域内所有节点到各个锚节点的距离和跳数信息为基础,提出了基于跳数修正的DV-hop定位算法,对锚结点间跳数和未知结点跳数进行修正,计算出每个锚结点与各结点之间的距离,利用二维双曲线定位算法得到未知结点的位置坐标,实现移动无线物联网感知层传感控制定位.实验结果说明:所提算法在不同总节点个数和节点通信半径下定位误差始终保持最低,稳定性强;当跳数修正系数为2时该算法的定位精度最高,效果最佳;可选择较大的锚节点比例和较小的偏离因子,进一步提升定位效果.     

偏振光实时定位的标识线导航路径图像识别

针对传统方法存在图像噪声免疫性弱、识别偏差大、导航路径实时性较差的问题,提出基于偏振光实时定位的标识线导航路径图像识别方法.通过选取四个偏振光的偏振方向向量、时间信息、太阳方向向量判定方式与地磁信息,获取当地的地理坐标,完成偏振光实时定位.采用中值滤波技术实现图像的降噪与边缘处理,通过目标、背景区域与整体路径图像的关系,利用Otsu方法在直方图灰度变化区间内选取一个阈值,令该阈值满足类内方差极小、类间方差极大的条件,从而获得最佳阈值.再使用架构的判定函数验证阈值,根据抽行扫描法获得标识线的中心像素方位,并对其拟合,最后依据数学形态学实现对标识线的有效识别.实验结果表明,所提方法可以有效去除图像中存在的噪声点,在路径识别中能有效识别出各类标识物,识别效果较好.     

数据空泡修正的LTE-5G传感网节点定位算法

针对当前LTE-5G传感网移动节点定位方法存在定位精度较低、误差较高等问题,提出了一种基于拉普拉斯预估与数据空泡修正的LTE-5G传感网移动节点定位算法.构建拉普拉斯预估方法,对节点连通度及待测距离进行精度阶跃,以完成待定位节点与锚节点间的待测均衡距离的实时估计.通过在数据报文中添加0字节,设计了数据空泡修正机制,实时获取移动节点拓扑连通状况,以优化节点的均衡跳数和强化定位抗噪性能,再引入三角定位方法,实现节点坐标的精确定位.仿真结果表明,与当前常用的被动扫描定位算法、二向度定位算法相比,所提算法具有更高的定位精度与更小的误差水平.所提算法具有较高定位精度与抗干扰能力,能给LTE-5G传感定位领域提供一定的技术支撑.     

基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法研究

基于信道状态信息(CSI)的定位技术在室内场景应用中被广泛关注,为了提高WiFi信号多径效应对接收信号强度指示的室内定位精度和稳定性,提出一种基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法。该算法在离线阶段将定位场所划分为同等大小的区域块,在各连接点位置使用方差补偿的自适应卡尔曼滤波（Kalman）算法对原始数据进行滤波。再对滤波后的数据使用二分K均值聚类（K-means）算法进行分类,将处理得到的CSI幅值和相位信息共同作为指纹;在线阶段根据待测点采集的实时数据与指纹库进行匹配识别,被定位对象无需携带任何设备。仿真实验与实地实验表明,该算法利用信道状态信息中的子载波特征进行定位,能够有效减轻信号接收端的多径衰减影响,定位精度有明显提高。      

语义地图导航的智能化服务机器人研究

基于语义地图导航的智能化服务机器人系统,以搭载深度相机和二维激光雷达的差分轮智能车的形式呈现。系统以树莓派作为主控制器,利用OpenCR控制电机驱动和辅助驾驶传感器,通过ROS机器人操作系统将机器人控制器、智能信息处理模块和各类传感器融合成一个有机整体。所构建的机器人系统在服务过程中,通过感知周围环境、收集数据完成静态、动态物体的辨识,然后结合二维地图数据完成目标检测和语义地图的构建。为了提升系统智能化程度,配合深度推理神经计算棒,并结合Mobile Net网络架构下的SSD目标实时检测算法,提高了视觉感知的实时程度以及准确性。     

电力巡检无人机精准降落方法研究与应用

针对现有电力巡检无人机降落方法定位误差较大、机身稳定性较差、易受外部环境干扰等问题,提出一种电力巡检无人机自适应降落方法.构建基于多级视觉标识图像识别的四维定位降落方法,指引无人机进行垂直方向精确降落.开发基于分段式反馈控制的速度矢量的四维控制方法,稳定无人机水平方向的姿态.设计基于视觉标识阵列的自适应抗干扰降落方法,克服降落平台的阴影对无人机定位的影响.开展无人机精准降落现场实验,结果表明所提方法具有非常高的降落定位精度,简单实用.     

基于视觉伺服的仓储物流机器人自动定位技术

针对当前仓储物流机器人自动定位技术视觉信息反馈延迟,无法确定深度信息,导致定位误差较大、延迟时间较长的问题.提出了基于视觉伺服的仓储物流机器人自动定位方法.通过几何地图描述全局环境模型,确定机器人结构,分析视觉伺服定位原理,根据雅可比矩阵,标定摄像机位置,利用Parzen窗方法预测像素空间密度,提取主成分,建立误差模型,实现仓储物流机器人自动定位.仿真实验证明,所提方法的定位误差较小,能够有效降低定位延迟时间,满足信息反馈实时性要求.     

基于北斗的城市垃圾清运系统

为建设更美好的市容市貌, 降低运输车辆的空车率, 实现源头追溯与全流程透明化管理, 结合目前通用的软件开发方式与数据库技术, 给出了以智能化, 绿色为主的城市垃圾清运系统. 该系统以北斗定位数据为基础, 辅助以高德开放平台来进行设计开发. 系统的开发采用基于PHP语言的ThinkPHP框架以及B/S架构设计模式, 客户端采用Ajax和Web技术等方式实现数据的传输和展现. 该系统旨在为用户提供车辆实时位置查询、车辆历史轨迹查询、用户管理、统计分析等服务. 对于车辆运输过程中的整个轨迹数据, 系统采用了北斗系列来进行数据采集, 更有效地维护了信息和技术的安全. 后期还可结合机器学习等技术来对司机的驾驶行为, 车辆的健康状况进行相应分析. 通过北斗定位数据与互联网技术的结合, 该系统可有效地对车辆进行管理.     

基于改进型非线性干扰观测器的爬壁机器人轨迹跟踪

针对爬壁机器人建模不准确及容易受外部扰动的影响造成位置及姿态误差的问题,提出了一种基于改进型非线性干扰观测器的轨迹跟踪控制方案.首先通过反演控制设计了一个运动学控制器为机器人动力学控制提供参考质心速度与角速度.其次应用改进型非线性扰动观测器作为前馈控制对建模误差及外部扰动进行估计,并保证扰动误差以指数形式收敛.最后针对引入干扰观测器的动力学模型设计了滑模控制器.该方案对外界干扰进行了快速补偿,并通过Lyapunov定理证明了其稳定性.仿真结果表明该控制方法对于克服建模误差及外界干扰具有较好的效果.