单目视觉人工路标辅助INS的组合导航定位方法

提出一种单目视觉人工路标辅助惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的定位方法。首先设计人工路标,并用相机拍摄各预先设置的人工路标,记录拍摄每个路标时相机位置和姿态,建立视觉路标库。在利用惯性导航系统定位过程中,对单目相机采集到的图像进行路标提取、与路标库中相应路标进行匹配,估计当前相机位置和姿态,然后利用卡尔曼滤波将视觉匹配估计的位置信息和INS有效地融合。实验结果表明:传统航位推算方法的平均误差为0.715 m,本文组合导航方法的平均误差为0.154 m,该方法有效地提高了惯性导航定位的精度。     

一种车载自组网中车辆轨迹推演算法

传统方法对车辆行驶路径的确定主要是通过GPS信息,借助GIS的电子地图,定位当前车辆所在的位置,但是确定不了车辆在行驶过程中的具体轨迹.该算法在车载自组网平台上,不利用GPS信息,利用车辆DR定位原理提出一种车载自组网中车辆轨迹推演算法,仅利用车联网基站的位置信息、基站车辆的感应时间点、速度和感应距离,计算出每个感应点对应的经纬度,利用这些经纬度点对车辆的行驶轨迹进行推演.通过仿真实验,结果表明算法的可行性高.     

轻松玩转EXIF信息 Microsoft Photo Info

用DC拍摄的照片都会生成一个"EXIF"信息,用来记录拍摄照片时使用的相机型号、变焦、光圈和快门等参数信息,用右键单击图片,依次选择"属性/摘要/高     

井下无人驾驶列车惯性导航定位系统

目前井下无人驾驶列车定位技术根据安装在车轮上的光电传感器推算列车位移,当井下无人驾驶列车行驶在潮湿轨道上发生打滑现象时,会产生定位误差。针对该问题,提出了一种井下无人驾驶列车惯性导航定位系统。该系统在现有井下无人驾驶定位技术基础上引入惯性导航模块,结合光电传感器数据和惯导数据,采用双阈值算法判断列车行驶异常状况,提高了无人驾驶列车的安全系数。惯性导航模块采用LPMS-NAV2测量目标载体的加速度、航向角,并计算目标载体的位置坐标;针对惯性导航模块测量目标载体加速度时受重力加速度影响的问题,采用z轴加速度补偿方法来消除重力加速度引入的误差;针对惯性导航模块定位时存在累积误差的问题,引入权值反馈约束算法,通过构建平方差损失函数对系统定位点进行权值约束,以降低累积误差。在井下巷道每个岔路口设置位置信标,对定位信息进行二次校准,进一步提高定位精度。室内测试结果表明,井下无人驾驶列车惯性导航定位系统的平均定位误差为0.52m。     

基于极少信息的任意照片目标点定位算法

为了达到通过任意摄像头拍摄照片就可对目标点进行定位的目的,针对如何用最少信息得到空间中目标点坐标问题,基于摄像机的成像模型、空间中固定点之间的几何约束,以及坐标系变换的基本原理,推导出一种类似于P4P的无标定照片的目标点定位方法。该方法可由观测到的两幅图像中已知世界坐标系中位置坐标的任意四点在图像中的位置,通过计算得到图像中目标点的三维坐标。此方法需要的已知信息极少,对于拍摄图像以及拍摄所用相机没有要求,并通过实验验证可行,精度相比传统标定方法没有明显损失,且较其他自标定定位方法更高,实用性较强。     

基于GIS的定位校正在车载惯导系统中的应用

在车载惯性导航定位精度优化问题的研究中,由于导航系统不断累积的航向误差和里程误差,难以长时间独立工作.而装载惯性导航系统的车辆行驶于道路中,因此可将地理信息系统(GIs)电子地图中高精度的道路数据作为一种新的外部观测信息,通过高效的匹配算法确定出车辆最可能的行驶路段及行驶位置,对惯性系统进行补偿校正,从而提高整个定位系统的精度及可靠性.为此提出一种适用于惯导系统的地图匹配算法,可以充分利用车辆的历史行驶数据.通过跑车试验证明,上述方案不仅提高了定位精度,而且使车载惯导系统不再依靠卫星等外部信号,可实现完全的自主定位.     

基于图像处理的交通事故检测及责任判定

为了在发生轻微交通事故时, 快速使事故车辆驶离现场, 保证道路畅通, 提出了一种车辆碰撞检测及责任判定模型. 首先结合SSD目标检测算法(single shot multibox detector)和MobileNet轻量级深度网络模型, 对其进行改进以获取每一帧视频图像中运动目标的位置和大小信息, 实现对车辆识别与检测. 其次, 利用卡尔曼滤波器对连续图像帧之间的运动目标建立对应匹配关系, 预测目标的运动状态, 对目标的位置及运动趋势做出判断, 实现车辆轨迹跟踪. 随后通过车辆目标检测框的交并比判断是否发生碰撞. 最后针对直行道路中车辆的速度、方向信息结合道路安全条例及机动车事故快速方法对事故车辆进行责任判定. 结果分析表明, 该研究可实现直行道路场景下的追尾及变道引发的车辆碰撞检测及责任判定.     

花卉的家庭拍摄

利用像新闻灯和防油纸这样最简单的道具,也可以拍摄出令人印象深刻的照片。无论是便携相机,还是数码单反相机,在使用方法正确的情况下,每一张照片都会成功。使用家里现有的道具或者从附近的超市买点便宜货,就能完成家庭的花卉拍摄。当然你可以为了在家里进行拍摄而投入几千块钱。但并不一定需要使用非常贵的装备才能拍摄出好照片,与其说这样,不如说这主要取决于成熟的布光和合适的相机设置。     

辅助实现机器人驾驶车辆的研究与仿真

针对机器人驾驶汽车在未知复杂环境下行驶的问题,提出一种基于图像的辅助实现机器人驾驶车辆的方法.根据机器人驾驶过程中所拍摄的路面图像,在图像中取一点作为车辆行驶的目标位置点;根据此点的位置,计算出车辆行驶时的转弯半径;对方向盘转角与转弯半径之间的关系进行曲线拟合,计算得出方向盘的转角;根据转角信息在图像上画出可供参考的车辆可行驶辅助线.本文算法利用matlab进行了仿真研究,实验结果表明,采用这种方法获取辅助线能够较为准确的作为车辆行驶的参考,为辅助机器人驾驶车辆行驶带来了很大的便利.     

拍摄时间和地点 轻松添加没商量

经常使用数码相机拍摄照片的朋友都知道,通过相机上对应的菜单设置,可以自动在拍摄的每一张照片上都显示拍摄时间。对于那些没有添加拍摄时间的照片,我们还可以借助ACDSee等图像软件进行批量添加操作,但却不方便添加拍摄地点等信息。     

让全景图片也玩360度浏览

现在很多数码相机都有全景拍摄功能,我们只需平移相机就能完成一张全景照片。如果你的相机不支持此功能,也可以分别拍摄多个场景,最后再通过软件合成为全景照片。需要注意的是,在拍摄多个场景时,要保持曝光一致,否则合成出来的图片会有明显色差。同时每个连接的场景要保留20％的重叠,这样照片更容易拼接。     

井下多传感器组合导航系统

针对井下车辆高精度惯性导航成本较高、低成本MEMS惯性传感器漂移较大等问题,提出一种井下多传感器组合导航系统,该系统通过蓝牙测距信息、MEMS惯性传感器及车载里程计信息进行组合导航。利用卡尔曼滤波技术融合多传感器数据,结合蓝牙测距信息抑制MEMS惯性传感器漂移,提高车载惯性传感器在一段时间内的定位精度;通过MEMS惯性传感器预测车辆位置,有效滤除干扰标签的蓝牙信号,提高数据可靠性;融合车辆里程计数据后,定位结果更加稳定可靠。测试结果表明,在井下蓝牙标签间隔10m布站情况下,每10m定位误差在3.2m以内,能够满足井下导航要求。     

基于GPS的车辆定位监控系统

针对车辆被盗、非授权驾驶等车辆安全问题和公车私用现象,提出基于GPS技术实时地进行车辆跟踪和定位,实现车辆轨迹汇报、防盗等功能;在Linux环境下,使用C语言编写了一套简单的车辆定位系统,系统采用GPS模块,实时地采集车辆的经纬度、海拔高度、车辆行驶速度等信息,实现了车辆定位信息的记录、输出、锁定、打印功能,并通过TCP协议将车辆监控数据上传到网页上,实现让监控人员可以清晰地查看车辆行驶状况的功能;并使用QT设计了一个显示界面输出定位信息,同时实现了根据时间将符合条件的定位数据进行筛选的功能。     

你的旅途拍照记录——Sony GPS—CS1卫星定位仪

Sony GPS-CSl是第一款专为相机设计的GPS，配合索尼数码相机和相应的软件，它能为用户提供每一张照片拍摄时所处的经纬度信息，并且把它们关联到电子地图里。如果你正在准备一次为期两周的欧洲旅行，那么带上你的cyber-shot和GPS—CS1，回来之后把相片和GPS-CS1获取的路径日志都导入电脑，软件就会自动帮你生成一份精美的欧洲游记。你会看到在欧洲版图上，从莱茵河畔一直到阿尔卑斯山脚，一张张照片的拍摄地点串成了你这次欧洲之行．你还可以通过软件访问google earth卫星地图，来察看当你拍摄凯旋门的时候，你究竟站在距离凯旋门多远的地方，误差不会超过3米。     

基于捷联惯性导航的矿用单轨吊机车定位算法

针对煤矿井下单轨吊机车常用定位方法存在定位精度低和定位成本高的问题,提出了一种基于捷联惯性导航的矿用单轨吊机车定位算法。采用九轴惯性测量单元(IMU)采集机车加速度数据,并对加速度数据进行限幅滤波和去零偏等预处理,解算并输出姿态角和加速度值;采用方向余弦矩阵法滤除加速度数据中所含的重力分量,消除该分量对数据的干扰;利用加速度变化率阈值法和零速修正法修正稳态误差,使稳态加速度和速度更接近真实值;采用Lagrange插值多项式测距法测量单轨吊机车的行驶距离,并利用测距结果定时修正法来补偿测距误差,根据机车的起点和行驶距离实现定位。实验结果表明,当车辆行程为30.8 m时,测距误差基本在0.65 m以内,可以达到高精度、低成本的定位要求。     

定时拍摄并制成短片

定时拍摄能让运动过程成为瞬间,而这是人眼几乎无法感知到的。在一个十字路口的车辆如何流动．云彩如何移动．草如何发芽……在这些场景下每个人可能都会马上想起要进行定时拍摄。利用一款最新的数码单反相机和一些关键的知识,自己就可以顺利完成拍摄。为了便于演示,最好把每一张单幅照片组合成一个视频短片。     

基于模糊模式识别的车辆定位地图匹配算法

针对传感器给出的车辆定位信息的不确定性,提出了基于模糊模式识别技术获得匹配道路的算法。给出的算法不需要车辆行驶的速度、方向参数,利用车辆定位轨迹与电子地图道路网之间的相似性,结合车辆实际行驶情况,得出定位点到候选道路之间的距离、相邻采样时刻定位点连线与候选道路之间的夹角、候选道路与历史匹配道路连通性的隶属函数,按照最大隶属原则选择匹配道路。通过实验验证,表明该算法具有可靠性,适用面广,能有效地提高车辆定位的精度。     

基于GPS与转角检测的车辆操纵性能分析方法

在车辆的日常行驶中,通过操纵运动模型来分析其转向性能是车辆稳定行驶的关键。基本线性二自由模型描述了恒速时,给定转向角输入下,汽车的侧向运动和横摆运动响应。但实际行驶中,车速会随时变化,为了分析变车速下车辆的操纵性能,本文基于实验室已有的GPS和方向盘转角检测系统,测得车辆实际行驶中的车速、转向角和经纬度,然后运用四阶龙格库塔法,求解车辆运动方程在变车速下的侧向速度和横摆角速度响应,解算为车辆的位置信息后,与GPS系统测得的经纬度位置信息进行对比,实车试验结果表明,模型求解的车辆路径和GPS测量的车辆实际路径基本一致,验证了本文方法在分析操纵模型中车速变化时的车辆操纵性能的可行性。     

本期挑战题

正题号20141501难度3分挑战题描述随着时间的流逝和照片的增加,我们在欣赏照片时常常会遇到这样的困惑:这张照片是在哪儿拍的?不过现在这已经不是什么问题了。现在许多数码相机、手机相机支持GPS地理推送功能,也就是说能够在拍摄照片时记录下当前拍照地点的经纬度、海拔等信息,增加了数码照片的信息量,完美解决了"照片是在哪儿拍的、拍的是什么地方"之类的问题。不过     

基于安全芯片的防伪数码相机

为了改进现有防伪数码相机不能处理通过翻拍伪造数码照片的缺陷,提出了一种新的基于安全芯片的防伪数码相机架构.在拍摄时将所拍摄的区域分成多个小单元,并用对焦测距系统测量各个单元到相机的距离.用安全芯片对图像元数据、图像内容及距离信息进行数字签名,并将签名内容及距离信息都保存在图像文件的元教据里.通过验证数字签名有效且距离信息不完全相等来保证图片的真实可信.该防伪数码相机能同时发现照片在拍摄后被篡改和翻拍问题,所拍摄照片真实可信.