基于激光多普勒测速法的2×106m/s2高冲击校准技术

在高冲击传感器动态性能校准中,实现高量程、宽脉冲激励是目前高冲击校准急需解决的问题。采用速度改变法校准原理,以气炮为激励源,利用激光多普勒测速方法测量砧体运动速度,建立高冲击校准系统。分析碰撞系统的作用原理,提出调整和控制激励脉宽的方法;分析测速误差,提出双光束差动侧向测速方法。实验结果表明:高冲击校准系统校准量程为2×106m/s2,激励脉宽在2×106m/s2时大于100μs,校准冲击灵敏度的扩展不确定度小于5%(k=2)。     

一种NTC热敏电阻校正方程的试验研究

为了校正NTC热敏电阻的校正方程,提高测温精度。通过对传统的指数方程进行线性变换,得到一种新的NTC热敏电阻温度计R-T特性关系,对此关系进行多阶最小二乘拟合,利用误差评判原理,确定最适合的NTC热敏电阻的校正方程。并且实际验证了此校正方程的测温精度可以满足更高精度要求的需要。     

灰色理论的位移传感器标定不确定度评定

硅晶元等高精度平面度测量时,为提高测量可信性,对所用位移传感器标定已成为业界常规。本研究针对用于基于逐次两点法(STPM)测量硅平面的两电容式位移传感器2804/3890 J设计了一种压电陶瓷标定系统,实现其标定间隔达到8nm/1 mV,提高了标定的精确度。建立基于灰色理论的GM(0,2)系统数学模型,确立待标定传感器测量结果的回归模型,以得到传感器特性的最佳估计,并确定其联合不确定度,得到被标传感器的测量不确定度的最佳评估。与传统回归模型比较,得出GM(0,2)模型具有很好的精度,满足要求。通过STPM测量过程的模拟,得到用此传感器实施的STPM测量的测量精度约为56 nm(λ=20 nm)。     

多站虚拟量测变换均值无源定位算法

在多站无源均值定位算法中,为了解决部分传感器间夹角过大或过小所导致的定位精度下降问题,提出一种基于虚拟量测变换的多传感器管理无源定位算法.首先在全局坐标系下分析了传感器间夹角对误差几何稀释度(GDOP)的影响,进而得到双站获得较好定位精度的夹角约束关系;其次针对不满足该约束关系的传感器组合提出一种虚拟量测变换定位算法,通过空间管理的方法达到对传感器的优化布站,并结合算法的实施步骤对其原理及特点进行了理论分析,尤其对变换前后的交点精度进行了比较.仿真结果表明虚拟量测算法的定位精度要明显优于均值算法,进而说明该算法的有效性及传感器管理在多站无源定位中的重要作用.     

基于AUPF的TDOA几何定位跟踪算法研究

使用无源时差（TDOA）定位技术确定无人机等小型辐射源目标的位置是当前研究的热点,针对时差定位算法较为复杂的实际情况,推导了时差双曲线的几何解,并提出了一种基于自适应无迹粒子滤波（AUPF）技术的移动目标定位跟踪方法。通过仿真对该方法在不同场景的应用效果进行了验证,进一步比较分析了算法的定位精度。结果表明,基于自适应无迹粒子滤波的时差几何定位跟踪算法可以在多种情况下较好地拟合出目标真实运动轨迹,实现对运动目标的定位跟踪,同时拥有更低的定位误差和更高的轨迹包容度,使用该方法可以显著提高对非合作移动辐射源目标的位置估计性能。     

Group codes on certain algebraic curves with many rational points

We construct a series of algebraic geometric codes using a class of curves which have many rational points. We obtain codes of lengthq ² over _q , whereq = 2q ₀ ² andq ₀ = 2 ⁿ , such that dimension + minimal distance q ² + 1 – q ₀ (q – 1). The codes are ideals in the group algebra _q [S], whereS is a Sylow-2-subgroup of orderq ² of the Suzuki-group of orderq ² (q ² + 1)(q – 1). The curves used for construction have in relation to their genera the maximal number of GF _q -rational points. This maximal number is determined by the explicit formulas of Weil and is effectively smaller than the Hasse—Weil bound.Supported by Deutsche Forschungsgemeinschaft while visiting Essen University     

A robot hand-eye calibration method of line laser sensor based on 3D reconstruction

In the robotic eye-in-hand measurement system, a hand-eye calibration method is essential. From the perspective of 3D reconstruction, this paper first analyzes the influence of the line laser sensor hand-eye calibration error on the 3D reconstructed point clouds error. Based on this, considering the influence of line laser sensor measurement errors and the need for high efficiency and convenience in robotic manufacturing systems, this paper proposes a 3D reconstruction-based robot line laser hand-eye calibration method. In this method, combined with the point cloud registration technique, the newly defined error-index more intuitively reflects the calibration result than traditional methods. To raise the performance of the calibration algorithm, a Particle Swarm Optimization - Gaussian Process (PSO-GP) method is adopted to improve the efficiency of the calibration. The experiments show that the Root Mean Square Error (RMSE) of the reconstructed point cloud can reach 0.1256 mm when using the proposed method, and the reprojection error is superior to those using traditional hand-eye calibration methods.     

一种雷达和摄像机的空间标定方法

多传感器融合技术已经广泛应用在智能汽车环境感知领域中;雷达和摄像机的空间标定是伴随信息实时融合的道路检测技术的基础;结合智能汽车的实际应用,提出了针对激光雷达和摄像机的空间标定方法;通过特制的标定板来获得雷达数据和图像数据,选取激光雷达坐标系作为世界坐标系,通过参数拟合的方法来求取图像坐标系与雷达坐标系的变换关系,进而实现两种传感器的空间配准;该方法只需要标定板就能够完成激光雷达和摄像机的空间标定,标定精度高,实现了多个传感器世界坐标系的统一,避免了后续处理中数据解释的二义性;实验结果表明这种方法简单准确,满足系统要求。     

加油站储油罐容表自动标定与测量系统

为了能够解决加油站储油罐容表的标定和实时精确测量剩余油量的问题,采用计算机和嵌入式技术设计了容表自动标定与测量系统;系统由计算机、流量计HPLW-80BT和测量终端组成,测量终端采用嵌入式处理器LPC2129作为容表的控制核心,利用液位变送器HGYB-5FY获取油罐内的液位高度;储油罐在投入使用之前,通过流量计预先标定罐内油位高度与储油量的对应关系;根据油位高度实时计算,并修正偏差值ΔV(h)就可以得到精确的测量数据;经过对横截面为椭圆形的储油罐进行数学建模和实验,得出了理论值和偏差值,实现了对储油罐的标定;标定之后,该系统能够在LCD上实时显示油位高度和剩余油量,对加油站的智能化管理起到了积极推进作用。     

保持几何特征的自适应弹性二次曲线模型

物体形状特征的准确提取往往受到图像获取、目标分割等过程中各种因素的影响,因而需要构造一种鲁棒的形状表现来保有其本质特征。揭示弹性二次曲线(EQW)模型中能量权重因子和样条重叠度因子与形状几何特性间的关系,提出一种自适应保持几何特征的EQW形状表现模型,并将该模型与交互式Live Wire算法相结合,应用至图像分割中,对于各种模态图像中的目标进行分割实验。直观上,本文方法能够在去除噪声同时较好地保持目标形状的显著特征;量化结果方面,交互式分割误差保持在较小稳定范围内,引入EQW模型带来的时间开销亦在可接受范围内。