基于深度相机的手腕识别与掌心估测算法(HHME2013-ID51)

当手和手臂都进入深度相机所设定的有效深度范围时,它们将被作为一个整体来提取,若处理时也把它们作为一个整体,这可能会影响手势交互的一些重要算法,如掌心估测,手朝向估测,手的跟踪等。本文分析了手腕的运动特征和手的轮廓特点,并利用内切矩形的几何特征,提出了手腕识别算法来分割手与手臂;为了提高掌心估测算法的性能,本文分析了锐角三角形和最大内切圆的几何特征,并结合手势交互的特点,提出了新的掌心估测算法。经实验证明,手腕识别算法能较好地分割出手与手臂,新的掌心估测算法较之原算法在性能上有显著提高。     

基于LABVIEW的CMOS相机图像采集系统设计

应用 LABVIEW 的视觉运动模块和调用库函数节点,设计一个实时显示控制的 CMOS 相机系统,其具有操作简单、扩展性强的特点。     

A 6-bit 2 GS/s ADC in 65 nm CMOS

A 6-bit 2 GS/s ADC was implemented using a 65 nm digital CMOS technology.The design is based on a single-channel flash ADC architecture,and utilizes interpolating and averaging techniques.A two-stage CML-CMOS high-speed hybrid comparator is designed for optimal speed and power performance.The total power consumption of the converter is 52 mW and the area is 0.24 mm2.The ADC achieves 42.5 dB SFDR and5.2 bit ENOB at input frequency of 123 MHz,and at Nyquist frequency 37.67 dB SFDR and 4.9 bit ENOB.     

无线数据中心网络：进展、挑战和展望

随着动态数据流量的迅速增长,庞杂的有线数据中心网络架构给网络扩张、能耗管理和运营维护等方面均带来了巨大的挑战。高速无线技术具有高带宽、动态连接且灵活可控的特征优势,成为一种潜在的数据中心组网解决方案,可以缓解数据中心长期存在的流量拥塞热点问题,减少部署和维护光缆所花费的时间、精力和成本。首先介绍了当前数据中心网络架构的发展趋势,分析比较了毫米波、太赫兹和自由空间光作为无线数据中心网络候选高速无线技术的优缺点。然后深入讨论了当前典型的无线数据中心网络架构,阐述了无线数据中心网络设计和部署面临的挑战,并对其未来发展方向进行了展望。     

基于雷达和相机融合的目标检测方法

在自动驾驶感知系统中,为了提高感知结果的可靠度,通常采用多传感器融合的方法。针对融合感知系统中的目标检测任务,提出了基于雷达和相机融合的目标检测方法——PRRPN,旨在使用雷达测量和前一帧目标检测结果来改进图像检测网络中的候选区域生成,并提高目标检测性能。首先,将前一帧检测到的目标与当前帧中的雷达点进行关联,以实现雷达预分类。然后,将预分类后的雷达点投影到图像中,并根据雷达的距离和雷达散射截面积（RCS）信息获得相应的先验候选区域和雷达候选区域。最后,根据候选区域进行目标边界框的回归和分类。此外,还将PRRPN与区域生成网络（RPN）融合到一起来进行目标检测。使用新发布的nuScenes数据集来对三种检测方法进行测试评估。实验结果表明,与RPN相比,PRRPN不仅可以更快速地实现目标检测,而且还使得小目标的平均检测精度提升了2.09个百分点;而将所提PRRPN与RPN进行融合的方法,与单独使用PRRPN和RPN相比,平均检测精度分别提升了2.54个百分点和0.34个百分点。     

高速列车多目标约束横向半主动控制算法研究

传统的高速列车横向半主动控制研究,主要以提高车体横向运行平稳性为目的;但车体与各部件之间通过二系悬挂与一系悬挂连接传递相互耦合振动作用,因此半主动控制在改善车体横向平稳性的同时,将导致构架横向振动和轮轨横向作用加剧,从而使得列车脱轨系数增大,列车运行安全性能变差;针对这一问题,提出在虚拟惯性阻尼半主动控制和脱轨安全半主动控制的基础上,设计两个控制回路的多目标约束下的混合半主动控制算法,在实现列车横向半主动控制提高平稳性的同时,控制脱轨系数的恶化,从而同时提高列车平稳性和脱轨安全性能;并利用Simpack建立了某型高速列车多刚体动力学模型,联合Matlab/Simulink建立了联合仿真分析系统对车体横向半主动控制进行研究;结果表明:采用多目标约束半主动控制算法后,车体横向振动加速度峰值和均方根值分别降低了36%和34%,平稳性改善了15%,脱轨系数减小了17%;可见采用多目标约束半主动控制算法不仅能够有效抑制车体横向振动,改善列车运行平稳性,而且还能减小列车脱轨系数,提高列车运行安全性。     

不同头型高速射弹垂直入水数值模拟

为研究不同射弹头型对高速射弹垂直入水的流体动力和流场特性的影响,采用有限体积法和VOF(volume of fluid)多相流模型,并引入动网格技术,对5种不同头型的轴对称高速射弹垂直入水过程进行了数值模拟,分析了头型对空泡形态演化过程、射弹流体动力及弹道特性的影响规律.研究结果表明,头型对射弹入水空泡形态、表面闭合时间以及入水阻力、深度、速度均有较大影响.球头与截球头空泡半径小于其余3种头型,表面闭合时刻依平头、球头、锥头、截锥头的顺序递增.射弹头部均承受较大压力,球头、截球头射弹头部压力分布不均使之承受较大的剪切力.射弹头部流线型越好,入水速度衰减越慢,入水深度增加越快.入水阻力系数峰值按平头、截球头、截锥头、锥头、球头的顺序递减.     

高速移动环境下无线信道模型的性能

针对移动网络在高铁通讯时存在接收信号不稳定问题,开展了多普勒效应及多径时延对正弦波叠加(Sum-of-Sinusoid,SOS)模型、XIAO模型(Jakes仿真器)和LIU Qian模型的影响研究.分析了3种模型的信噪比、相关性以及处理信号衰减的程度,结果表明,在多普勒效应及多径时延的环境下,SOS模型的算法复杂度最低,LIU Qian模型反之,而传递函数相关性最佳,XIAO模型对接入信号的衰落程度最小;在保证传输效率、信道容量足够的前提下,LIU Qian模型中接收信号的失真程度较小,更适宜作为高速移动环境下无线信道的研究模型.     

机器人相机空间智能编程方法研究*

针对传统的示教编程方式存在操作复杂,效率低,危险性高等不足,严重限制了工业机器人的推广应用。基于自然的人机交互示教方式,提出了一种基于计算机视觉的相机空间工业机器人智能虚拟编程方法,本方法不需要实际操作示教盒和机器人本体,仅采用辅助示教工具在视觉相机空间示教就实现了工业机器人的虚拟编程。主要研究了实现该方案的关键技术即基于相机空间映射模型的视觉定位技术以及基于K-means聚类算法实现的相机空间映射关系自学习技术。最后,基于自主开发的机器人平台,开展基于相机空间的虚拟智能编程实验,验证了本文提出的相机空间工业机器人智能编程方法的可行性及正确性。     

车用摄像头锁紧装置姿态调整系统设计

针对汽车倒车用摄像头在装配过程中对锁紧装置的自动化装配能够实现锁紧装置的姿态调整要求,设计了姿态自动调整系统。采用激光照明和PIN-FET （Field Effect Transistors）混合集成光电接收器配合定时器联合工作,对锁紧装置的姿态进行识别,并通过翻转装置对锁紧装置的姿态进行调整,送由机械手完成锁紧装置的拾取与安装,实现车用摄像头的自动锁紧装配。结果表明,基于激光照明和PIN-FET混合集成光电接收器配合定时器联合工作的姿态自动调整系统,正确率高,锁紧装置在运送过程中即可完成识别,有效提高安装效率。