GPS汽车智能导航及其关键技术

GPS车辆智能导航是智能交通系统ES中的一个重要组成部分。本文主要从车辆智能导航的意义、基本功能、以及车载应用特点要求出发,对其关键技术问题作一些探讨。     

移动机器人自主定位和导航系统设计与实现

为实现未知环境下,移动机器人自主定位和导航,构建精准的环境地图,提出移动机器人导航系统设计方法。采用蒙特卡洛算法对机器人进行定位,通过栅格地图扫描匹配方法进行地图构建,利用Dijkstra算法对当前地图进行路径规划。将上位机和下位机串口通信,把上位机路径规划的Twist消息发送给下位机,采用底层控制器来控制电机,实现移动机器人自主运动。实验结果表明:在实际环境中,移动机器人能够从起始点出发,自主绕过障碍物到达目的地,验证了该移动机器人自主导航系统设计方法的有效性。     

基于激光SLAM的移动机器人导航算法研究

定位技术是机器人技术中导航控制和路径规划的关键问题,传统定位方式采用全球定位系统(GPS),难以完成精准的定位导航功能,不依赖于GPS的定位导航方法是目前机器人领域的研究热点.提出一种基于激光雷达采集的点云信息帧间匹配方法,根据改进式激光点云数据的位姿估计算法,结合非线性优化进行了校正和优化,完成移动机器人对未知环境的...     

迭代学习控制技术的原理、算法及应用

论述了迭代学习控制的基本理沦问题,着重分析了迭代学习控制的算法,讨论了其工程应用现状。     

自主吸尘机器人的一种避障算法

本文针对自主吸尘机器人结构与功能的具体情况，分析讨论了机器人绕避障碍物的算法。此算法可以使机器人绕过障碍物后仍能按原路线的延长线继续前进，这就保证了机器人行走路径的规则性和吸尘的高效性。     

油压缓冲器原理及应用

在机械装置中,使某个运动体快速停止时就会产生冲击,它将带来几个方面的问题:①产生冲击噪音,②使联接紧固件松动,③产生振动,使装置的定位精度降低;④产生变形等,使装置使用寿命降低;⑤冲击震动,易使装置     

高精度管材矫直原理及应用

根据管材矫直理论分析及对高精度管材矫直的研究,提出了在普通矫直机上,采用二次矫直获取高精度矫直质量的方法和有关措施。     

无人自主飞行机器人自主降落飞行控制研究

为了控制无人驾驶的直升机自主降落在目标物体上,提出并实现了一种自主直升机实时的、基于视觉的着陆算法。该视觉算法可实现精确的目标探测和识别,使直升机根据视觉感知不断地更新降落目标的参数,利用机载的基于行为的控制器导航到降落点。飞行试验数据表明：目标探测、识别和控制算法精确可靠,鲁棒性好。     

水下自航行平台液压驱动压载系统

为满足水下自航行平台能够坐底测量的要求,设计了一套液压驱动的注水压载系统,本设计运用了液压传动的基本原理,满足了特殊环境的使用要求。     

基于蚁群算法的无人机协助分发数据算法

基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协作通信已成为满足下一代蜂窝用户需求的有效技术,但是UAV的有限能量供给限制UAV的应用.因此提出基于蚁群算法的UAV协助分发数据(ant colony algorithm-based unmanned aerial vehicle assist da...     

低空航测无人机测量误差思考

无人机在低空航测活动中具有不可替代的重要作用,以进一步发挥其价值为着眼点,应尝试控制测量误差。本文以低空航测无人机测量误差产生的原因作为切入点,予以简述,再以此为基础,重点分析测量误差的控制方法,给出线性纠偏、自适应实时矫正等措施,最后通过模拟实验予以论证,服务后续航测活动。     

GPS定位技术在矿山中的应用

GPS定位技术以全天候、高精度、自动化、效率高、节省经费等优点应用于多种领域,本文探讨了GPS定位技术在矿山中的应用.     

移动消毒防疫机器人设计与导航实现

基于新冠疫情之下消毒防疫的需求,设计一款具有减振缓冲移动底盘的消毒防疫机器人。集成紫外线和喷雾消毒功能的消毒模块可自动升降,以满足不同高度区域的消毒需求。移动底盘可完成地图构建和自主导航,消毒模块可以满足消毒彻底、不留死角和较高位置消毒的需求。分析并建立移动消毒防疫机器人速度运动模型;搭建仿真环境,得到仿真环境地图,并在该环境下进行自主导航实现。结果表明：所设计的导航系统安全、可靠,可以实现室内空间消毒的绿色化和自动化。     

Competitive Learning and its Application in Adaptive Vision for Autonomous Mobile Robots

The task of providing robust vision for autonomous mobile robots is a complex signal processing problem which cannot be solved using traditional deterministic computing techniques. In this article we investigate four unsupervised neural learning algorithms, known collectively as competitive learning, in order to assess both their theoretical operation and their ability to learn to represent a basic robotic vision task. This task involves the ability of a modest robotic system to identify the components of basic motion and to generalize upon that learned knowledge to classify correctly novel visual experiences. This investigation shows that standard competitive learning and the DeSieno version of frequency-sensitive competitive learning (FSCL) are unsuitable for solving this problem. Soft competitive learning, while capable of producing an appropriate solution, is too computationally expensive in its present form to be used under the constraints of this application. However, the Krishnamurthy version of FSCL is found to be both computationally efficient and capable of reliably learning a suitable solution to the motion identification problem both in simulated tests and in actual hardware-based experiments.     

自主式微型管道疏通车疏通驱动系统研究

提出一种微型管道疏通车疏通驱动系统的设计方案。该疏通驱动系统是自主式微型管道疏通车的关键部分,通过驱动执行元件实现管道疏通车的疏通功能。新设计的疏通驱动系统采用同步带机构作为执行元件,液压马达作为驱动元件。它与传统的电机驱动系统相比,反应速度快、灵敏,调速范围广,寿命长。自主式微型管道疏通车疏通驱动系统的研究将提高管道疏通的效率。