基于多源数据结构融合的车轮滑转率测量方法

滑转率是轮式车辆运动状态的重要参数,该值过大严重影响牵引效率、油量消耗以及行驶安全;实时精准检测车轮瞬时滑转率是车辆优化控制的关键技术;当车辆在被各种土质或植被覆盖的田地里或复杂地形的环境中低速作业时,传统方法难以精准测量该动态参数;文中采用新测量方法:采集卫星导航、微惯导和轮速等多源信息;依据检测点的空间结构关系,建立多源数据结构融合算法(multi-source data structured fusion,MDSF);实时测量各车轮的瞬时滑转率;模拟仿真与实测试验的结果表明:(1)轮向速度相对误差2.43％,轮转速相对误差0.54％,使滑转率误差小于3.00％;(2)实测数据准确反映车辆运动中的动力学关系,实时体现左右车轮各自的动态特性.     

一种基于增强现实(AR)的电力系统配电网带电作业机器人

我国电力系统配电网目前主要采用人工带电作业方式进行系统的抢修及日常维护。在介绍国内外带电作业机器人研发特色的基础上,本文介绍了一种新型的带电作业机器人:基于增强现实技术的带电作业机器人系统。通过配置双目立体摄像机和激光雷达,获取精准环境目标信息和距离数据,标注在监视器上,保障操作员方便迅速地通过遥操作方式,操作云台上的机器臂完成带电作业任务。实际环境测试取得理想效果,具有广泛推广价值。