电流检测式静电探测器的信号特征及阵列模型

阵列方法广泛应用于遥感遥测等众多领域的定位问题上.在静电探测器阵列系统中,利用平面传感器将静电信号转换为电流信号进行检测的电流检测式静电探测器具有其独特的信号特征,具备构成阵列模型的基本条件.经实验证明针对静电传感器的定位阵列模型方法可行.分布式静电探测器阵列定位系统在不改变系统的硬件条件和资源配置的情况下,大大提高了系统的定位精度,降低了静电探测系统的误差.     

基于CC2530的室内定位系统设计与实现

为了解决当前室内定位系统精确度低、可靠性差的缺点,设计并实现了一种基于无线传感器网络的室内定位系统。系统硬件以CC2530为主控芯片,在节点自主定位基础上增加了上位机辅助定位模式,在该模式下调用可降低环境变化对定位精度产生干扰的加权质心定位算法。在本定位系统上也可以随时修改上位机定位算法,方便以后作进一步地改进。经测试表明:本系统运行稳定,易于维护,定位精度较其他定位平台大大提高。     

基于Matlab的有路标移动机器人定位仿真

为了满足机器人精确定位的要求,提出一种基于多传感器信息融合的自定位算法并介绍了如何利用Matlab搭建移动机器人定位系统的仿真模型.仿真程序建立了移动机器人活动的虚拟环境,模拟了机器人的运动模型、里程计、激光雷达观测模型,利用扩展卡尔曼滤波算法将里程计和激光传感器采集的数据进行融合;最后,由匹配的环境特征对机器人的位置进行修正,得到精确的位置估计.仿真试验的结果表明该定位系统具有较高的定位精度.模块化的仿真系统设计有利于其他定位算法的验证,对机器人系统的理论研究以及实用化具有重要的作用.     

基于激光测距雷达的室外移动机器人定位

采用激光测距雷达作为机器人的外部传感器,里程计和惯性导航系统作为内部传感器,对室外移动机器人环境地图已知情况下的定位问题进行了研究。根据定位系统的特点建立了系统的运动模型和观测模型,考虑到系统的不确定性,提出了一种基于混合模型的系统误差描述方法,同时采用扩展卡尔曼滤波对多传感器信息进行了融合,仿真试验的结果表明该定位系统具有较高的定位精度。     

SINS/GPS/PDR室内外无缝导航定位算法

针对城市高楼、隧道、室内外等多种复杂环境下单源导航定位系统的定位精度低、可靠性差和不连续等问题,提出一种基于GPS、MIMU、表面肌电信号(SEMG)传感器、三维电子罗盘的SINS/GPS/PDR室内外无缝导航定位算法.利用SEMG传感器配合三维电子罗盘进行行人航位推算,同时以捷联惯导为主,多传感器辅助的方式建立多源信...     

基于多模交互的车载传感器定位算法

集成全球定位系统(GPS）和车载传感器信息,提出了一种多模交互滤波算法,使车辆可以适应多种驾驶工况。搭建了纵、侧向运动模型对车辆预期行驶位置进行全覆盖预测性描述;通过数据驱动的神经网络和车辆运动模型实现对GPS信号的可信性评价;利用车辆运动模型之间的交互滤波、概率更新等方式实现对过程误差和测量误差的精准估计。最后,在实车测试环境下进行定位融合算法的验证,结果表明,本文算法能够提升多传感器定位系统的定位精度,并在信号不稳定的情况下持续提供较为准确的位置估计结果。     

天基红外低轨卫星系统对自由段空间目标定位方法研究

根据天基红外低轨卫星系统中红外传感器所获取的目标方位信息,对自由段空间目标的多星定位方法进行了研究.针对目标的运动特性,从收敛速度、系统可靠性和估计精度等方面,提出了提高定位精度的卡尔曼跟踪滤波和自适应滤波模型,进行了相应的跟踪定位数据仿真实验和系统定位分析.结果表明,利用最小二乘法并结合卡尔曼跟踪滤波和自适应滤波,可对导弹中段进行有效定位和跟踪.     

基于数据融合的拱泥机器人定位方法

救捞技术在海洋运输和海洋开发中具有极高的经济效益和社会效益。针对在沉船打捞中攻打千斤洞作业的关键技术——拱泥机器人定位进行了研究。通过对移动机器人定位方法的比较，结合拱泥机器人的结构与运动学分析，设计了拱泥机器人的定位系统，确定机器人的定位算法。利用卡尔曼滤波对机器人冗余的位置信息进行数据融合，对数据融合算法进行仿真，结果表明该方法能有效地提高定位精度，同时提高了定位系统的可靠性。     

视觉控制技术在压电驱动细胞注射装置中的应用

提出了基于数字图像处理技术的细胞注射视觉控制系统,采用人工交互控制与计算机自动定位相结合的闭环视觉控制方法,通过CCD数字图像采集系统识别出细胞和注射针尖的位置信息,并进行细胞和针尖之间相对距离的动态自动定位和反馈控制。结果表明:控制系统自动定位精度达到0.05μm,提高了细胞注射精度,解决了目前在细胞注射过程中人工操作工作量大、定位精度不高以及自动化程度低等问题。     

双星定位系统中星历误差的分析与研究

为了研究星历误差对双星定位系统定位精度的影响,根据双星定位系统定位的数学模型,分析各种测量误差对系统定位精度的影响,推导出了差分定位体制下系统的定位误差模型.重点研究了星历误差对其定位精度的影响,并推导出了其数学误差模型,得出系统经过差分修正后较大的星历误差可等效于一个较小的测距误差的结论,并在一定条件下给出了其仿真结果,从而揭示了星历误差影响系统定位精度的规律.研究结果为分析其他误差因素对其定位精度的影响奠定了基础.     

基于SVM的多传感器火灾报警系统

为提高火灾报警系统的灵敏性和可靠性,将温度传感器、烟雾传感器、二氧化碳传感器和一氧化碳传感器探测到的数据作为多分类SVM的输入,利用SVM的分类泛化能力实现火灾信号的识别.仿真结果表明,基于SVM的多传感器火灾报警系统能准确地识别多种火灾信号,提高系统的抗干扰能力.     

人机交互中基于可穿戴式计算的手势和活动辨识

人与机器人交互是机器人技术领域、尤其是生活辅助机器人领域的重要课题。本文以辅助老年人、病人和残疾人为应用背景,提出了"智能辅助生活系统"(SAILSystem),并解决了该系统中人的手势识别和日常动作识别两个重要问题。对于手势识别问题,本文采用一个惯性传感器来采集被试验人手指部位活动的信号,运用人工神经网络进行手势捕捉,并应用一个分层隐马尔可夫模型结合前后手势的关联信息,来提高手势识别的准确率。对于动作识别问题,数据来源于位于被试验人一侧的脚面和腰部的两个惯性传感器,并采用多传感器融合方法识别各种日常动作。在对两个传感器的数据进行融合的粗分类之后,细分类应用了隐马尔可夫模型和启发式方法来进一步识别各个动作类型。该穿戴式传感器系统经过实验测试,结果证明了本识别算法的有效性和精确性。     

基于多特征融合和混合核SVM的目标识别方法

针对可见光和红外传感器具有不同感知特性的问题,提出了一种基于多传感器特征信息融合和混合核SVM的图像目标识别方法,方法包含多特征提取、主成分分析和混合核SVM分类三个部分.在特征提取中利用可见光和红外图像的互补性,分别提取同一场景可见光与红外图像的灰度共生矩阵以及灰度直方图统计特征,得到一组目标融合的特征量,进一步进行目标分类与识别;利用主成分分析法降低特征的维度,减少计算量;利用混合核SVM方法对目标特征进行分类识别.结果表明,在室内环境中对不同人群密度等级进行分类时,所提出方法的精度可达88.21%.     

虚拟多传感器信息融合的在线钢材视觉检测

为提高工业现场在线视觉检测准确性，提出了一种新颖的基于虚拟多传感器信息融合的在线视觉检
测方法.该方法在虚拟多传感器的概念及其实现技术的基础上，给出了一种基于统计方法的自适应权系数D
S证据理论融合算法.对在线获取的实时图像完成特征统计，获得图像的信息融合权系数.分别采用Canny
边缘检测、Sobel梯度算法、区域灰度均值以及模板匹配度计算等方法对图像进行处理，获取图像中存在
检测对象的基本信度.利用加权D S证据理论融合这些基本信度，并获得实时检测数据.现场应用结果表明
，该方法具有检测分析快速准确、抗干扰能力强、适用范围宽且不需要多个传感器的特点.     

电磁轨道智能车赛道检测方法研究

为了提高电磁轨道寻迹小车信号检测系统的可靠性和准确性,提出基于电感传感器的信号检测方法,给出基于三传感器的赛道检测方案。与采用多传感器及开关电路的检测方案相比,该检测方案通过对信号进行差分处理和阈值比较的方法获取轨道信息并计算出准确的方向偏角,从而可减少传感器数目,扩大轨道检测系统工作特性的线性工作区。测试结果表明:采用该检测方案的小车,轨道检测系统工作稳定有效。     

基于信息融合的同时定位与地图创建研究

针对在复杂环境中,由于传感数据的高度不确定性,采用声纳传感器进行移动机器人同时定位与地图创建的可靠性很低问题。对基于声纳信息与视觉信息相融合的SLAM进行了研究。利用Hough变换对声纳信息与视觉信息进行处理从中提取直线和点特征,并进行特征级的信息融合,从而充分利用声纳与视觉信息中的冗余信息。在移动机器人上的实验表明,多传器信息融合可以有效提高SLAM的准确度和鲁棒性。     

光纤声发射源定位实验平台的研究与实现

为了研究固体中声发射源定位问题,开发了一套成本低廉,适用范围广,检测灵敏度高的声发射源定位实验系统.采用Sagnac光纤干涉仪作为点传感器构成传感阵列,给出了Sagnac光纤干涉仪超声检测及声源定位的原理;光纤传感器布置在矩形钢板上构成阵列,用模拟声源激励钢板上的任意位置,基于单片机的数据采集电路将四路声发射信号发送给计算机,计算机通过VB编写的软件平台对四路信号进行解调处理.根据四路信号的时间差得到声源的位置,并采用时差修正法提高了定位精度.结果表明,此系统利用光纤传感器实现了钢板中声发射源的定位,为材料结构健康检测与监控的研究提供了一种新的方法.     

GPS/DR组合定位系统信息融合技术

在分析GPS/DR组合定位系统特点的基础上,设计了一种改进的联邦卡尔曼滤波器结构。对于GPS线性子系统采用标准卡尔曼滤波器,对于DR非线性子系统则采用无察觉卡尔曼滤波器。主滤波器采用动态信息分配系数对子滤波器的结果进行最优估计,并对DR子系统进行误差补偿,部分削减DR的误差累积效应。实验结果表明,算法能够满足车载导航系统的定位要求,并且在GPS误差较大时保持系统较高的可靠性和定位精度。     

Datafusion method of multi-sensor target recognition in complex environment

In the complex battlefield environment, the uncertainty of target information causes the target recognition difficulty and misjudgment, which brings about the problem of a low accuracy of target recognition results. This paper proposes a data fusion method for multi-sensor target recognition based on the discrete factor, which can give rise to the output data of the multi-sensor at the multi-period and multi-regions detection, and bring about the discrete factor of obtaining target characteristic corresponding sensors. It can provide the current weight of multi-sensor target recognition according to the discrete factor, establish the relative consistency and the relative weighted consistency function of multi-sensor target recognition, combine the current weight of multi-sensor target recognition and the related consistency function, and construct the data fusion result support calculation model of multi-sensor target recognition. Experimental results show that when the environment is complex, the data fusion method for multi-sensor target recognition based on the discrete factor has more accurate target recognition results, which conforms to the reality in comparison with the data fusion method for target recognition with a given sensor weight in advance. It is shown that the method proposed in this paper is more reliable and has a certain anti-interference ability.