基于斜率差的激光雷达环境特征提取方法

在利用激光雷达获取数据进行特征提取时,大多采用迭代计算的方法,且对阈值敏感,计算复杂度高,计算量较大。针对该问题,提出了一种通过计算相邻扫描点的斜率差进行直线段分割与特征点提取的算法。通过实验验证,该算法在直线段分割和特征点提取方面可以获得与手工分割相同的结果,而且对阈值不敏感。与实际测量结果的对比分析结果表明,该算法无论是提取特征线段的长度还是斜率均可获得较高的正确率。     

激光SLAM自主导航的线段特征提取混合算法研究

移动机器人在未知环境中自主导航时定位需要精确的地图,同时为了构建精确的地图必须确定机器人的位姿,同时定位与地图构建(SLAM)问题便产生.基于激光雷达SLAM自主导航算法是研究的方向之一,激光雷达具有测距精度高、测距远等优点,但是由于激光雷达的数据量少、传感器本身噪声的影响,容易导致机器人构建地图精度低、定位误差大等问...     

基于同态加密的图像特征提取

随着云存储技术的飞速发展,许多资源有限用户为节约本地存储成本而将图像外包到云端.然而,云服务器是不完全可信的,如何在确保图像隐私前提下进行特征提取成为一个棘手的问题.为了解决该问题,本文利用同态加密技术,提出了一种基于密文域上的图像特征提取方案.该方案不仅能确保外包图像的隐私安全,也可以确保图像特征提取时的隐私安全.最...     

基于ROS和激光雷达的移动机器人系统设计与实现

根据移动机器人的定位和建图需求,设计并构建了基于ROS操作系统和激光雷达的移动机器人系统。移动机器人系统采用小型工控机作为上位机,stm32单片机作为下位机,利用RPLIADR A2激光雷达获取环境信息,在ROS机器人系统分布式框架下进行开发,实现基于cartographer算法的同步定位与建图功能。仿真实验及实际环境测试结果表明,该移动机器人具有良好的建图精度和系统性能,具有拓展方便、模块化等优点。     

基于差分码的图像特征提取方法研究

针对Freeman差分码表示边界走向的变化,而且不同的边界特征具有独特的差分码形式这一特点,研究了基于差分码的图象特征提取方法,可以同时提取拐点、直线和曲线等图像特征.     

基于激光传感器的多移动机器人位姿测量系统

为机器人准确定位设计了一个基于激光传感器的移动机器人位姿测量系统。测量系统用激光传感器扫描区域内的以矩形为标识的机器人,将测量数据传输到计算机上,通过数据处理软件进行数据处理,提取属于机器人的特征,同时结合机器人前一时刻的位姿,实时计算机器人当前位姿。实验结果表明,此系统能迅速识别机器人,并准确地确定每个机器人位置和姿态,通过网络向机器人发送其位姿数据,实现多移动机器人的精确定位。     

基于激光雷达的移动机器人同时定位与地图创建的研究

应用同时定位与地图创建理论建立全区域覆盖移动机器人导航系统,融合航位推算理论和基于环境特征的定位方法,设计了基于光电编码器--磁航向传感器组合和LMS激光雷达的混合定位系统.使用扩展Kalman滤波技术完成了基于特征直线的机器人位置更新.通过计算机仿真,结果表明建立的混合定位系统和同时定位与地图创建方法是一种切实可行的全区域覆盖移动机器人的导航方法.     

基于改进Hough变换的图像线段特征提取

为了从复杂背景中提取欲识别的目标,提出一种基于改进Hough变换的图像线段特征提取方法.针对传统Hough变换的局限性,在经典算法的基础上增加了全局阈值与局部阈值结合去除虚假尖峰,利用动态分组原则确定线段的端点,融合端点邻近的线段等改进算法.实验表明,该方法不但可以识别简单背景中的规则几何图形,还可以有效地提取复杂背景中真实目标的线段特征.     

基于小波包-包络分析的故障特征提取方法

针对齿轮、滚动轴承等的早期损伤类故障，提出将小波包分解作为包络分析的前置处理手段以提取振动信号的故障信息特征。在简述小波包基本原理的基础上．通过仿真信号．对振动信号的具体处理过程进行分析，并对可能遇到的问题．提出处理办法．然后应用于诊断实例。结果表明，该方法能够自由确定振动信号的频带划分并全面获得各频带内隐含的故障特征，且易于实现，有一定的工程应用价值。     

基于激光雷达三维图像建模的机器人拆码垛控制系统

为满足智能化仓储系统对高速自动拆码垛系统的实际需求,给出一种基于激光雷达的机器人拆码垛控制系统,由激光雷达扫描构建周转箱的三维图像,通过建立相应的坐标系统及目标识别算法,计算出周转箱的中心位置坐标和偏转角等信息,并将信息传输给机器人,从而实现机器人拆垛操作。实际应用表明,系统运行稳定可靠,实现了预期的设计目标。     

基于VMD的故障特征信号提取方法

变模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)能够将多分量信号一次性分解成多个单分量调幅调频信号(variational intrinsic mode function,简称VIMF),但对噪声比较敏感。利用VMD对噪声的敏感特性,提出了一种基于VMD的降噪方法。利用排列熵定量确定VMD分解后各分量的含噪程度,对高噪分量直接剔除,对低噪分量进行Savitzky-Golay平滑处理,然后重构信号。运用该方法降噪后,对重构信号进行变模式分解,能够有效提取故障特征信号。仿真和实例分析表明,基于VMD的降噪方法的降噪效果优于小波变换降噪方法,VMD能有效提取故障特征信号。     

一种基于LLE特征融合的故障识别方法

针对传统的故障识别中未能充分利用特征信息的问题,提出一种基于局部线性嵌入(LLE)特征融合的故障识别方法,通过初步提取信号时域和时频域的特征获得原始特征集,利用LLE算法对原始特征集进行二次特征提取,进一步融合两组特征集并使用KNN算法进行故障识别。仿真信号数据分析与实际故障分析证明了所提方法对故障样本识别的可行性和有效性。     

基于图像特征提取的地铁客流量自动统计系统

由于地铁客流具有动态流动性,采集的视频图像间的灰度值易发生突变,造成传统识别算法的统计误差较大。通过在传统特征提取方法的基础上,增加小波变换预处理算法,对视频图像进行多层分解及图像灰度阈值预处理,剔除灰度突变的干扰像素点,以提升特征提取精度。实验结果表明,改进型客流识别与统计算法可以很好地滤除部分干扰像素点,统计误差仅为传统方法的39.8%。     

APLCD-WPT在滚动轴承特征提取算法中的应用

针对滚动轴承特征频率提取问题,提出自适应部分集成局部特征尺度分解(adaptive partly-ensemble local charact-eristic-scale decomposition,简称APLCD)与小波包变换(wavelet package transform,简称WPT)结合的APLCD-WPT方法。首先,利用APLCD对滚动轴承振动信号进行处理,通过添加幅值随频率变化的噪声改善信号极值点分布,再提取内禀尺度分量(intrinsic mode component,简称ISC);其次,对ISC分量中模态混淆部分使用WPT进行修正,提取滚动轴承特征频率信号。应用提出方法对实测的卧式螺旋离心机振动信号进行研究,结果表明,基于APLCD-WPT的算法能够有效地解决模态混淆问题,实现特征频率信号的精确提取。     

基于非线性流形学习的磨粒特征提取方法

针对磨粒特征参数多、非线性突出的问题,提出一种基于非线性流形学习的磨粒特征提取方法。该方法将磨粒特征重构到高维相空间中,利用局部线性嵌入算法提取出隐藏其中的低维流形,并根据数据流形的弯曲性和邻域参数的关系,实现高维相空间中局部邻域参数的自适应选取。实验结果表明,该方法有效地克服了主成分分析和核主成分分析方法的不足,提取的磨粒特征敏感性更好,从而提高了磨粒识别的精度。     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱,在强背景噪声下难以有效提取的问题,提出了一种改进奇异谱分解(ISSD)结合奇异值分解(SVD)的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解(SSD)算法中模态参数需凭经验选取的缺陷,基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进,在得到既定的一组奇异谱分量的基础上,根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理,采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征,将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中,并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析,结果表明,所提方法的降噪和特征提取效果更佳,能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

[供应链调度]无反射板激光导航机器人地图创建的特征提取

针对无反射板激光导航机器人地图创建的直线特征提取,采用逐步分解的方法,将直线特征提取分为断点检测、线段分割、直线提取三个步骤逐步分离点集。首先采用自适应阈值法进行断点检测;然后基于迭代适应点算法进行点集分离、线段分割;最后采用最小二乘法拟合直线并结合区域搜索法进行优化,进一步提高直线特征提取的精度。实验表明,算法的重复定位精度在±6 mm以内,特征提取时间不大于0.02 s,满足机器人的实际导航需求。     

基于CSLBP的轴承信号时频特征提取方法

针对滚动球轴承振动加速度信号特征提取问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CSLBP)的时频特征提取方法。首先,利用广义S变换对滚动球轴承振动加速度信号进行处理,通过采用时频聚集性度量准则自适应地确定广义S变换的调整参数,从而获取时频分辨性较好的二维时频图;然后,计算二维时频图的CSLBP,提取CSLBP纹理谱描述滚动球轴承振动加速度信号的时频特征。对滚动球轴承正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障4种不同状态的振动加速度信号进行了研究。结果表明,CSLBP纹理谱能有效地表达滚动球轴承振动加速度信号的时频特征,与局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)和统一模式LBP纹理谱相比,CSLBP纹理谱具有特征维数低和区分性能好的优点。