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1.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。 相似文献
2.
磁感应断层成像作为一种新的检测成像技术,在脑出血等疾病的临床诊断和连续检测中具有重要的应用价值。 磁感应
断层成像系统由激励线圈和检测线圈两种线圈组成,其中激励线圈只有一个,而检测线圈在以往的研究中多达十几个甚至几十
个。 由于空间限制以及线圈之间的相互干扰,如何在不损失成像准确度的情况下最大程度减少线圈的个数具有重要的研究意
义。 针对此问题,本文提出了仅使用 5 个检测线圈,分别检测两个相互垂直方向磁场信息的双向检测成像方法。 进行了含有半
径为 15 mm 的单个异质体和半径分别为 7 和 15 mm 的两个异质体的复杂头部模型仿真实验和异质体检测的仿体实验,结果均
表明双向检测成像方式不仅可以抵消检测线圈个数减少带来的影响,而且具有更高的抗噪性能和成像准确度,从而为推动 MIT
的实际应用奠定了技术基础。 相似文献
3.
为研究攀爬机器人在港口机械金属结构表面的自主移动,提出了一种应用于攀爬机器人的视觉导航定位方法。针对港口机械金属结构复杂,表面存在油污和阴影,解决现有的视觉边缘识别方法对金属结构边缘识别效率低且不连续的问题。首先通过自适应阈值的Canny进行边缘特征提取;之后根据边缘线角度特征建立约束关系,利用Hough变换剔除干扰线,并用最小二乘法拟合最终金属结构边缘;求取结构中心线方程和运动方程并计算偏航角和偏距,实现对机器人的运动控制。以港口机械某一支腿为例进行试验,实验数据表明,该方法可以很好地引导机器人的运动,满足实际应用。 相似文献
4.
在电力信息化战略的不断深入下,电力巡检机器人日益普及,为完善机器人功能,拓宽其应用前景,提出一种挂空异物智能检测方法。根据光照强度、天气状况等因素,基于不同颜色空间变量值与背景特征关联,合理利用对应滤波方式去除图像内噪声杂质。面向模糊不清的采集图像,依据前景与背景的分割阈值和平均灰度值,改变分段区间与拉伸区间,增强图像对比度。结合输电线路的直线特征与点线对偶特性,以霍夫变换直线提取法为基础识别出输电线路;通过设计的拟合恢复方法,获取完整的输电线路由局部二值模式图像特征点匹配策略,建立矩形兴趣范围,遍历像素点,检测出线路上的挂空异物。实验环节分别通过检测图像与评估指标数据,从主客观角度全面分析了检测效果,经实验结果验证,所提方法具有良好的可行性与适用性,能够较为准确地检测出多种异物。 相似文献
5.
逆变型分布式电源(IBDG)的输出由其控制策略决定而具有很强的非线性,使传统配电网的短路电流计算方法不再适用,而配电网的不对称更是进一步增加了其短路计算的难度。根据对称分量法推导出不平衡配电网的故障点各序电流,提出一种基于序网络迭代修正的不平衡配电网短路电流计算方法,在每一次迭代中,根据当前节点各序电压分别修正IBDG的输出电流和各不对称元件补偿电流源的输出电流,利用节点电压方程得到新的节点各序电压和故障点各序电流,直到满足收敛条件。最后,基于PSCAD/EMTDC对含IBDG不平衡配电网的进行了仿真计算,验证了所提方法的准确性和有效性。 相似文献
6.
近年来,合成生物学在多个领域崭露头角,在农残检测中也发挥着越来越重要的作用。基于合成生物学模块化和工程化指导思想,各种基因部件的多样化组合为农残检测提供更多方案。简便、耐用、低成本、原位检测等特点也使其较传统检测手段具有更强的竞争力。但与此同时,合成生物学在农残检测中的应用也受到复杂检测环境和生物安全性等问题的影响。结合目前合成生物学在有机氯、有机磷、拟除虫菊酯和氨基甲酸酯类农药检测中的应用与创新实例,归纳合成生物学在农残检测中应用的原理,分析并探讨合成生物学技术未来在农残检测中的发展潜力与应用前景。 相似文献
7.
介绍了气相色谱法检测循环水中N-甲基二乙醇胺(MDEA)的方法,用于定位泄漏的MDEA换热器。确定了气相色谱法检测水中MDEA的检测条件,单个样品检测时间约6 min,相对标准偏差(RSD)值小于2.5%,加标回收率92%~120%,方法准确可靠。与传统的COD法相比,气相色谱法节省了定位泄漏换热器的时间,降低了泄漏的MDEA对循环水的污染程度,具有较好的参考借鉴价值。 相似文献
8.
9.
糖尿病视网膜病变是世界上致盲率最高的眼科疾病,早期诊断可以显著降低患者失明的概率。深度学习方法可以提取医学图像的隐含特征,并完成图像的检测任务,因此应用深度学习实现糖尿病视网膜病灶检测成为研究热点。主要从数据集介绍、全监督检测方法、非完全监督检测方法、小样本问题的处理和模型可解释性五个方面进行详细总结,重点整理各类方法的基本思想、网络结构形式、改进方案及优缺点总结等内容,结合当前检测方法所面临的挑战,对其未来研究方向进行展望。 相似文献
10.
为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3%;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1%,AR提升0.5%. 相似文献