基于图像信息约束的三维激光点云聚类方法

针对移动机器人在未知环境感知过程中对三维点云快速聚类分割的需求，提出一种基于图像信息约束的三维激光点云聚类方法。首先通过点云预处理获取有效的三维环境信息，采用RANSAC方法进行地面点云的分割剔除。其次传感器数据在完成时空配准后引入YOLOv5目标检测算法，对三维点云K-means聚类算法进行改进，利用二维图像目标物的检测框范围约束三维点云，减少非目标物的干扰；基于图像检测信息实现点云聚类算法的参数初始化；采用类内异点剔除法优化聚类结果。最后搭建移动机器人硬件平台，对箱体进行测试，实验结果表明，本文方法的聚类准确率和聚类时间分别为86.96%和23 ms，可用于移动机器人导航避障、自主搬运等领域。     

农产品农药残留检测的问题及对策

农产品农药残留检测是及时发现农药残留物超标问题的有效方法，必须强化重视，完善管理体系，确保检测的质量。本文概述了农产品农药残留检测的内涵及其流程，分析农产品农药残留检测中存在的主要问题，并提出相关改进建议，希望能够对农产品农药残留监管提供一定参考。     

改进UNet与DBSCAN融合的车道线检测方法

室内外标记线和车道线检测是移动作业机器人研究的难点这一。针对现有方法效率低、精度差等问题，提出了改进UNet与DBSCAN融合的车道线检测方法。基于分布式融合结构，将图像输入嵌有并行融合注意力模块的UNet,通过注意力机制加大车道线权重，并抑制干扰信息，以获得更好的识别结果。三维激光雷达的点云数据通过随机抽样一致算法和自适应邻域DBSCAN获得车道线原始点云，经过最小二乘拟合得到点云车道线。在像素坐标系上引入匈牙利算法匹配决策判断，实现车道线拟合。基于KITTI数据集和真实数据集进行试验验证，识别结果优于UNet和LaneNet,检测时间平均约为0.5 s,相比纯视觉方法具有较好的鲁棒性和准确性。