一种基于多视角图像的目标物体定位方法

在遥操作机械臂时,为了能有一个更加友好的人机交互界面,往往需要在控制界面中构建一个虚拟的机械臂以及机械臂工作空间,所以,在虚拟工作空间中标示出目标物体与虚拟机械臂的相对位置,给操作人员一个直观的提示,是虚拟工作空间重构的关键问题.针对机械臂遥操作,提出了一种基于不同视角图像的快速高效的定位方法,该方法根据目标物体在多个不同视角图像中的位置,计算出目标物体在实际工作空间中的位置,从而在虚拟机械臂工作空间中标示出目标物体与虚拟机械臂的相对位置.最后,构建了机械臂遥操作实物系统,验证了该方法的正确性.     

基于GPS-PTK技术的变电站故障高精度定位方法

为了提高变电站故障高精度定位能力,提出基于GPS-PTK技术的变电站故障高精度定位方法。构建变电站故障高精度特征分布式融合模型,结合对变电站故障稳态信息采集样结果,提取变电站故障特征分布的谱信息分量,考虑涌流的衰减过程,实现变电站故障的属性类别辨识;通过对变电站故障分布的涌流波形状态分布,采用GPS-PTK技术进行变电站故障特征聚类,根据特征聚类结果,实现对变电站故障高精度定位。仿真结果表明,采用该方法进行变电站故障定位的效率较高,检测定位性能误差率较低,提高了变电站故障的准确识别和诊断能力。     

基于运动视的移动机器人定位方法

提出了一种新颖的基于运动视的定位方法．该方法从机器人接近的目标上选取两个特征点并根据它们的图像坐标确定机器人运动前后相对于目标的位姿．本文还提出了一种能够更准确地找出特征点图像坐标的搜索算法．试验结果表明该方法有较高的定位精度和较强的鲁棒性．     

基于三维激光引导的加料机械臂精准定位研究

在铁水加注等钢铁冶炼的重型生产场景中,由于作业行程远、温度高等原因均采用人工操作。设计开发了基于三维激光扫描技术的加料机械臂精准定位系统。该系统以机械臂和三维激光扫描仪为基础,采用手眼标定方式得到转换矩阵,根据所获得的靶球坐标得到下料口在机械臂坐标系下的精确位置,最终实现下料管的安装和拆卸。现场测试证明,该系统可以替代操作人员进行自动加料作业。     

基于双目定位的离合器下料系统设计

机械臂在生产线上抓取组装完成的离合器后,需要准确地将离合器放置在自动导引车(AGV)的下料位置.针对AGV入库时位置不确定,机械臂无法准确实现下料问题,设计了一种基于机器视觉技术的离合器下料定位系统,并针对AGV尺寸较大、单相机定位存在精度差、定位不稳定的重要问题,采用双目定位提高精度和稳定性.实际使用结果表明:基于VisionPro视觉软件设计的AGV特征识别视觉定位系统具有很好的定位结果,定位精度为±0.5 mm,运行时间小于2 s;能够引导机械臂快速、准确地完成离合器下料任务,满足工业实际应用的需求.     

基于UWB的洗煤厂定位方法研究

针对目前洗煤厂定位存在的多路径区域精度低,遮挡路段轨迹丢失严重和抗干扰能力弱等技术难题,提出了一种基于UWB的洗煤厂定位方法。首先利用无线时钟同步算法完成系统软时钟同步,其次定位服务器获得基站间到达时间差,结合CT(Chan-Taylor)组合定位算法计算定位坐标,最后利用改进卡尔曼滤波算法抑制随机误差,实现洗煤厂二维高精度定位。实验表明：该方法在纯视距环境定位精度小于15 cm,在视距和非视距混合环境下,定位精度不大于30 cm。该定位方法具有通信距离远,覆盖范围广,抗干扰能力强和精度高等优点,有效地提升了洗煤厂复杂环境的定位精度。     

基于无线数据的高精度超宽带定位方法综述

基于目前GPS、北斗定位系统因建筑物阻隔等因素而在室内定位效果不佳的情况,以超宽带(UWB)、WiFi、蓝牙等为基础的室内定位技术得到了广泛应用和快速发展,其中的UWB技术因其传输速率高、功耗小、抗干扰能力强和精度高等特点更是占据着重要的地位。从室内定位技术、UWB定位方法和UWB硬件设施3个角度对室内定位技术进行了分析和总结,针对构建室内定位系统,特别是以UWB技术为代表的高精度室内定位技术方法进行综合论述,并探讨了未来高精度UWB室内定位技术的发展方向。     

基于Mask RCNN的目标识别与空间定位

在机械臂的自主抓取系统研究中,为了自动获取目标物体的空间位置,采用Kinect深度传感器采集RGB图像,利用改进的深度学习算法Mask RCNN对RGB图像上的目标进行识别与分割,并通过Kinect深度传感器模型,将二维图像坐标转换成三维空间坐标,对目标物体进行三维建模,达到空间定位的目的。通过大量数据训练的Mask RCNN算法,可以同时识别多种特征差异很大的目标物体,具有广泛的应用空间。经过实验表明,获得的目标物体的三维空间坐标较为准确,且受环境影响较小,对机械臂抓取系统的研究具有较为重要的意义。     

一种基于机器视觉的自动定位方法及实验

介绍了一种基于机器视觉的高效、高精度自动定位控制方法,并通过了实验验证.首先,利用图像处理的结果确定控制系统中各零件的位置和方向.其次,通过实验得到像素坐标系和空间坐标系的关系,控制二维工作台高速向定位点运行,提高定位效率.最后,由电感测微仪的显示值变化构成闭环控制系统,控制工作台低速向定位点逼近,提高了定位精度.介绍了自动定位系统的总体结构设计、基本原理及实现过程,并给出了二维工作台两个方向上的定位误差实验分析.     

空间机械臂的鲁棒复合自适应控制

对于本体姿态受控而位置不受控的空间机械臂系统,考虑存在参数不确定性及非参数不确定性,首先建立了系统的估计模型,并且提出了一种鲁棒复合自适应控制方法,其参数适应律由估计误差和跟踪误差共同决定.证明了这种方法不仅可维持系统的全局渐近稳定,而且还可快速收敛和减小跟踪误差.     

一种基于高精度定位技术的水声测量系统的研究

本文针对水声测量中的宽频技术应用开展研究,设计了新的水声测量系统——运用现代信号处理技术实现了宽频噪声水声测量系统。该技术大大缩短了测量时间,提高了水声测量的定位精度。     

基于Elman神经网络的GNSS/INS全域高精度定位方法

针对当前智能网联汽车定位与导航系统无法接收全球导航卫星系统（GNSS）信号引起定位失效的问题，提出一种基于Elman神经网络的GNSS结合惯性导航系统（INS）的全域高精度定位方法。首先，采用神经网络方法，建立了基于Elman网络的GNSS/INS高精度定位训练模型和GNSS失效预测模型；然后，利用GNSS、INS和实时动态（RTK）等定位技术，设计了GNSS/INS高精度定位数据采集实验系统；最后，选取采集的有效实验数据进行了反向传播（BP）神经网络、级联BP（CFBP）神经网络、Elman神经网络的训练模型性能对比分析，并验证了基于Elman网络的GNSS失效预测模型。实验结果表明，所提方法训练误差指标均优于基于BP和CFBP神经网络的方法；在GNSS失效1 min、2 min、5 min时，基于预测模型的预测平均绝对误差（MAE）、方差（VAR）和均方根误差（RMSE）分别为18.88 cm、19.29 cm、58.83 cm，8.96、8.45、5.68和20.90、21.06、59.10，随着GNSS信号失效时长的增加，定位预测精度降低。     

移动定位技术研究

导航与位置服务关系国家安全、经济发展和社会民生,是战略性产业,其技术基础是移动定位技术。为了对移动定位技术进行全面清晰的阐述,本文从室内、室外定位技术两个方面介绍了国内外移动定位技术的发展现状、技术原理和存在的问题,对比了当前主流室内定位技术的优缺点,探讨了室内外定位技术的发展趋势,最后指出未来的发展方向是广域高精度室内外无缝定位系统,并提出了实现该系统需要重点解决的几个关键问题。     

一种基于目标识别的运动视定位方法

针对室内移动机器人定位问题提出了一种基于目标识别的运动视定位方法.该方法确定机器人相对于其接近目标的位姿.选取目标上与相机投影中心相对于地面等高的两个点作为特征点,首先拍摄一幅包含这两个特征点的图像,机器人移动后再拍摄一幅包含这两个特征点的图像,该方法就能根据这两个特征点在这两幅图像中的坐标计算出机器人移动前后的位姿.该方法只需两个特征点和两幅图像,因而比较简单且有较高的实时性.试验结果验证了该方法的有效性.     

基于ARM的高精度自动定位系统设计

提出了新型智能时栅传感器非线性误差的自动修正方案,采用了PHILIPS公司的ARM处理器LPC2148作为主控芯片,设计了定位控制电路和USB通信接口电路.系统按闭环控制方式工作,重点研究了步进电机的单向逼近和双向逼近位置控制算法,并开展了对比实验.实践证明:系统定位速度快,定位精度为±1角秒.     

基于GNSS/SLAM组合高精度室内动态目标定位法

由于室内动态目标定位未及时探测与修复周跳值,导致位置、姿态误差较大、速度稳定性较低,提出基于GNSS/SLAM组合高精度室内动态目标定位方法.利用EMD分解含噪信号,从分解后的分量中获取噪声能量作为主导模态,提取有用信号能量作为主要分界点,去除高频信号,构建低频分量,实现低通滤波去噪;选取合适的阈值处理函数,使高频信号...     

基于程序频谱的缺陷定位方法

软件测试是生产可靠软件的重要保障,对测试所发现缺陷的解决可以分为缺陷定位和缺陷修改两个步骤^[1],其中的缺陷定位是最耗时的.通常情况下,测试套件中成功执行的测试用例都占绝大多数,对基于程序频谱的缺陷定位方法,应该具备自主调节成功测试用例覆盖比重的能力,以提高方法的可用性.即,随着语句被成功测试用例覆盖的次数增多,该语句的覆盖次数对怀疑率的贡献度应逐渐减小,成功测试用例数的有效处理能提高缺陷定位方法的效果.基于此,本文提出EPStar（EP*）缺陷定位方法,该方法可以有效调整成功执行用例数的影响,以避免成功用例数量对缺陷定位效果的过度影响,从而提高缺陷定位的准确性,通过实验对比,说明了EP*方法比现有的几种缺陷定位方法具有更高的缺陷定位精度.     

基于PDR反馈的Wi-Fi室内定位算法研究

Wi-Fi指纹定位易受周围环境的影响,稳定性差;行人航迹推算定位（pedestrian dead reckoning,PDR）定位需要待定位目标的初始位置,且容易产生累计误差。针对上述问题,提出了一种基于PDR反馈的Wi-Fi室内定位算法。该算法主要分为三个阶段：基于相关向量回归（relevance vector regression,RVR）的初始位置定位阶段、基于PDR定位的反馈阶段、基于K近邻（K-nearest neighbor,KNN）的指纹定位阶段。实验结果表明,提出的算法在定位精度和稳定性方面较其他的定位算法有明显的提高,并且该算法相对于Wi-Fi定位减小了时间复杂度,实时性较好。     

时差定位的传感器位置分布研究

提高目标的定位精度一直以来都是无源定位关注的主要问题,通过分析目标位置误差的Fisher信息矩阵以及对应的Cramer-Rao下界与传感器位置及数量的关系,得到使定位误差最小的传感器分布情况.给出了目标距离较远时,在二维及三维定位中基于时差定位方法的传感器最佳分布.     

基于视觉与RFID的机器人自定位抓取算法

为实现机器人灵活的自定位,并使其准确地抓取物体,提出一种基于视觉与无线射频识别(RFID)技术的机器人自定位抓取算法。构建网格化环境,利用RFID技术确定机器人的初始位置、行进路线和方向,使用视觉系统获取物体的空间坐标,将其转换到手臂坐标系,采用改进的D-H模型对手臂进行建模,并给出机械臂逆解抓取算法。实验结果表明,该算法使得机器人定位的成功率达到76.7%,抓取成功率高达90%。