基于视觉-IMU传感器融合SALM研究

为了验证提出的多传感器融合在工程应用中的有效性，针对视觉运动产生的失真情况，提出一种视觉-IMU传感器融合SALM的研究，并且设计了多传感器融合SLAM系统，将相机与IMU进行联合标定、采用图优化的融合方法在空间和时间上得到数据上的对齐。通过ROS系统自带的GAZEBO进行实时仿真，建立机器人小车模型在仿真的空间中运动，再通过APE绝对位姿误差计算并对比，得出了视觉-IMU融合的绝对位姿误差要比未融合情况下的误差小，优化之后的精度相比未融合的精度要高。因此利用该方法设计的融合系统较为合理。     

多传感器信息融合在轮式机器人运动控制中的应用

分析了多传感器信息融合模型的建立和实现的过程,并利用多传感器信息融合技术中的信息协同和信息互补来完成对轮式机器人的运动控制。运行结果表明机器人可以半径范围为40cm～100cm的圆周上自主运行并能够灵活调整轨道半径;当机器人接近擂台边缘约5 cm时会自动检测边缘位置并根据自身的姿态情况及时调整运动方向。该系统运动控制性...     

扫地机器人增强位姿融合的Cartographer算法及系统实现

Cartographer是谷歌在2016年开源的一个可以在多传感器配置下实现低计算资源消耗的SLAM算法框架.针对原有Cartographer中位姿融合不准确、存在延迟的问题,首先设计了一种基于位姿增量的多传感器位姿融合方法;随后,针对扫地机器人Player平台,设计并实现了基于增强Cartographer算法的多模块SLAM系统;最后,通过Cartographer数据集的实验分析和真实场景的实际测试,验证了增强Cartographer算法的有效性以及SLAM系统在Player机器人平台上的可用性.     

基于大数据聚类的工业遥操作机器人位姿定位控制系统设计

针对工业遥操作机器人位姿定位过程中难以同步控制位置和姿态角,导致位姿定位准确性较差的问题,利用大数据聚类技术,从硬件和软件两个方面优化设计工业遥操作机器人位姿定位控制系统。通过位姿传感器的改装,保证传感器设备能够同时测量机器人位置与姿态,改装定位控制器和驱动器。在系统硬件的支持下,考虑机器人组成结构、运动原理和动力学理论,构建机器人数学模型,在该模型下模拟机器人遥操作过程,确定机器人位姿的定位控制目标。实时采集机器人位姿数据,利用大数据聚类技术计算定位控制量,在控制器的约束下,实现系统的位姿定位控制功能。通过系统测试实验得出结论：综合多种类型的运动情况,在优化设计系统的控制下,机器人的位置误差平均值为4.5mm,姿态角控制误差为0.04°。     

室内移动机器人自主避障研究

为了解决移动机器人在室内环境中的定位问题,设计航迹推测算法实时获取机器人的位姿信息。针对未知环境下的实时避障问题,提出基于多传感器信息融合的算法,用超声波、红外传感器对移动机器人周围的环境信息进行探测,进行数据融合,获得有效的距离信息。根据目标点信息和传感器测距信息,设计模糊控制器来实现实时避障行为。为了验证算法的可行性和有效性,在AS－R室内移动机器人平台上进行实物实验。实验结果表明：该方法能够引导机器人避开多个障碍物,到达目标点。     

基于ARM的轮式机器人避障系统设计

为了提高轮式机器人在未知环境中的避障性能,采用ARM控制器,结合多传感器融合技术和模糊控制技术,对轮式机器人避障系统进行了研究。利用多路传感器采集未知环境中搜索范围内的障碍物距离信息,根据不同的距离信息来制定具有避障功能的模糊控制算法,进而控制轮式机器人的运动状态。实验中,根据轮式机器人反馈的信息不断调整参数,以达到准确避障。实验结果表明:所提方法能够有效地解决轮式机器人在未知环境中的避障问题,在无人驾驶方面具有广泛的应用前景。     

视觉和超声信息的融合与机器人伺服控制的研究

本文对视觉和超声信息的融合与机器人的伺服控制进行了研究。通过视觉和多超声传感器信息的融合确定了工作平面上的物体在空间的位姿，并结合机器人的伺服控制选择了物体的特征向量，推导了物体特征向量的微分变化。基于这一微分变化，本文提出了改进型的最优控制算法。并对其稳定性进行了证明，仿真实验表明该控制算法效果良好，切实可行。     

基于多传感器融合的移动机器人定位算法研究

针对移动机器人在室外环境下全局位姿定位精度低、定位耗时长的问题,提出一种基于多传感器融合的机器人定位算法。首先构建移动机器人的运动模型,并选用里程计、惯性测量单元IMU和激光雷达作为移动机器人的基础传感器;然后采用自适应蒙特卡罗定位算法对传感器融合位姿进行位姿误差计算,获取移动机器人初始位姿;最后进行激光点云匹配,获取全局地图,并利用基于全局正态分布地图的NDT算法进行初始位姿修正,最终实现全局位姿校正和高精度定位。结果表明,基于多传感器融合的移动机器人定位误差控制在0.04 m范围内,定位时长均值为0.045 s,定位误差较小,定位损耗时间较少。由此说明,本定位算法可提升移动机器人的定位精度和定位效率,可实现移动机器人全局位姿快速、精确定位,提出的定位算法具备一定的有效性。     

一种基于运动的线结构光视觉测量系统标定方法

针对船体分段数字化测量提出了一种基于直角坐标机器人的线结构光视觉测量系统.通过控制机器人的运动,安装在其末端的线结构光视觉传感器对固定的平面靶标成像,实现了摄像机坐标系与机器人坐标系位姿关系标定;同时利用交比不变性原理获取平面靶标上的特征点坐标,完成了结构光平面参数的标定.该方法易于实现,通过对已知的标准工件进行测量实...     

一种基于MAP估计的移动机器人视觉自定位方法

提出一种能够工作在三维路标环境中的视觉自定位系统. 机器人通过 MAP 估计器融合里程计和单向摄象机的图像信息递归估计其自身位姿状态. 本文构建了传感器的非线性模型并且在系统运行中嵌入和跟踪机器人运动和视觉信息的不确定性. 本文从概率几何观点阐述传感信息不确定性, 用 unscented 变换传播经过非线性变换的相关系统信息. 考虑到处理能力, 机器人在地图元素的投影特征附近提取相应图像特征并通过统计距离描述数据关联程度. 本文的一系列系统性实验证明了该系统的稳定性和精确性.     

基于Kinect深度图像的指尖检测与手势识别

针对基于普通摄像头的手势识别系统在不同光照条件和复杂环境下易受影响的问题,提出一种基于kinect深度图像进行指尖检测和手势识别的算法. 首先利用Kinect传感器获取深度图像,再利用OpenNI手部跟踪器检测出手部的位置,根据手部位置对手势进行深度阈值分割. 提出一种结合凸包和曲率检测指尖的算法,检测出指尖数目和位置后,计算出包括指尖和手掌水平方向的夹角、相邻两个指尖夹角以及指尖与掌心的距离的特征向量,最后利用支持向量机（SVM）对预定的9种数字手势进行识别. 实验邀请5位实验者在复杂环境下每个手势做30次,每次的手势角度不同,实验结果表明该方法能够准确检测出指尖的数目和位置,9种数字手势平均识别率达到97.1%,该方法使用特征简单,实时性好,有较好的鲁棒性.     

人体传感网络在日常监护中的应用

人体传感网络集生物医学工程技术和无线传感器网络于一体,具有微型化、低功耗、操作简单及使用安全等特点,可以实时低负荷地对人体进行生理信息和运动信息的监测,本文主要介绍人体传感网络及在健康监护方面的应用,如人体姿态获取、跌倒监测、康复训练等。基于自主研发的人体传感器网络,对偏瘫患者进行步态分析,临床试验证明其步态与正常人比较有显著差异。     

基于惯性传感器的体感手环教学系统的设计

针对课堂教学过程中需要手握激光笔遥控PowerPoint幻灯片翻页和话筒出现啸叫的问题,本文设计了体感手环教学控制系统,该系统采用基于蓝牙传输的无线控制结构,对体感手环的惯性传感器和接收装置等硬件电路和软件流程进行设计,重点研究并提出了基于惯性传感器的手势动作定义和特征提取,并对话筒啸叫消除的实现方法进行论述。实验测试数据表明,系统识别向左或右、向上或下一挥的手势动作成功率在92%以上,误动作率在4%以内,能够控制PowerPoint幻灯片向上或向下翻页以及控制无线话筒的音量大小,可以实时缓解话筒啸叫引起的干扰,实现设计效果。     

传感器信息融合技术在变压器短路故障在线监测中的应用

本文基于传感器信息融合技术的容错性、互补性、实时性、高精度、低费用等众多优点,提出将其应用到变压器短路故障在线监测中.分析了变压器发生短路故障时的物理表现.研究了一种基于曲面拟合技术的多传感器信息融合方法,并利用压力传感器对某变压器顶层油压和油温的监测数据进行了融合处理分析.分析结果表明,利用传感器信息融合技术对变压器短路故障的在线监测比传统的在线监测能力有了明显的提高.     

一种无线传感器网络定位系统的设计与实现

随着计算机和网络技术的快速发展,对于运算以及管理和控制要求更加精细。虽然无线传感器网络有很强的应用相关性,但在无线传感器网络的应用中对定位的要求都很普遍。本文基于无线传感器网络实现了一般环境下的人员定位系统,能够进行地图的实时更换,锚节点的部署,移动节点的跟踪定位,相关人员信息的管理,人员的实时监控和定位。这对于锚节点固定,未知节点在已布设锚节点区域内随机移动的应用环境都可以借鉴和使用。     

一种权系数两级自调整的融合定位精度提高方法

在分布式传感器网络节点定位技术中,使用数据融合方法以提高探测系统的检测与定位精度正成为研究的热点。提出了一种应用于分布式传感器网络中的数据融合定位算法,通过对各个传感器节点的定位信息的加权求和来进行数据融合,用来提高探测系统目标定位的精度。该算法采用两级自适应调整得到最优加权因子,首先利用线性最小均方差（LMSE）算法得到权系数的初始值,然后利用训练节点和递归最小二乘（RLS）算法自适应地调整达到最优。对静态和运动目标的定位数据融合算法进行了仿真,仿真结果表明：相比单节点定位,提出的融合算法的定位精度有约1—2个数量级的提高。     

基于Kinect骨骼信息与深度图像的指尖点检测

针对普通摄像头手势识别系统易受复杂环境和光照条件等因素影响,存在对指尖点的漏判、误判问题,提出一种基于Kinect 骨骼信息与深度图像的掌心点提取和指尖点检测的手势识别方法。在DRVI平台上创建Kinect的接口控件,对Kinect传感器获取人体骨骼信息和深度图像进行分析,采用了坐标映射、图像分割、距离变换的关键技术和方法从深度图中分割出手势部分区域,对手势区域形态学处理,结合凸包和K-曲率算法检测不同手势中指尖点的个数和位置,计算不同手势凸包轮廓上的点集生成的HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征描述子,最后利用特征描述子对预定的6种数字手势进行识别。经实验测试可以在复杂环境和不同光照情况下正确识别指尖点。     

MEMS惯性传感器ADIS16355在姿态测量中应用研究

为了实现惯性导航控制,需获取控制对象的姿态角信息,设计了基于MEMS惯性传感器集成模块ADIS16355的姿态测量系统。该姿态测量系统采用ADIS16355作为惯性测量单元,利用加速度计对重力向量的观测来修正陀螺给出的姿态信息,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算运动载体的姿态角。介绍了ADIS16355的基本功能模块,阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的方法并给出了卡尔曼滤波算法迭代过程,基于ARMv7架构的Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。采用AHRS500GA对该姿态测量系统性能进行了测量姿态角的验证实验,测试结果表明,该姿态测量系统能在动态条件下准确地测定运动物体实时姿态角,其误差一般在?1?左右。     

基于无线传感网的智能环境监控系统设计

针对传统环境监控系统存在的缺点,设计了一种新型无线传感器网络的环境监控系统。系统采用分布式融合结构,通过终端节点的多种传感器采集环境信息,终端对信息预处理后实时将信息传输到协调器。协调器融合各终端传感器信息,提取精确信息上传至融合中心,融合中心通过分析数据发布命令给控制中心,控制中心利用单片机驱动电机可以自动或手动控制风机和水泵对环境进行调节和控制。同时,系统还具有自动预警功能。通过验证,该系统稳定、可靠,能广泛应用于不同领域的分布式多点环境监控。     

手机内置加速度传感器数据的空间坐标转换算法

手机内置加速度传感器坐标系固定于设备自身,其采集的数据因手机姿态的改变而不断发生漂移,受此影响即使同一运动过程,加速度数据也难以同前一个时刻保持一致。为解决该问题,提出利用空间坐标转换算法将加速度数据从手机坐标系映射至惯性坐标系,从而确保数据在手机任意姿态下均能准确反映实际的运动状态。为验证该方法的有效性,设计一种手机传感器数据在线采集与实时处理新方法,实现Matlab中数据动态特征的实时观测及算法性能的在线评估。利用此方法,在旋转实验中分别测试方向余弦与四元数两种算法的可行性,并在计步器实验中进一步测试四元数算法性能。实验结果表明,基于方向传感器数据的方向余弦算法因测量范围限制,不能实现全方位空间坐标转换;而基于旋转矢量传感器数据的四元数算法则能够实现全方位转换,且转换后的加速度对步态识别率达到95%以上,较准确地反映了实际运动状态。