脉冲激光探测多平面目标回波特性

针对激光雷达多目标探测回波特性问题,基于传统单点激光回波理论,考虑激光照射区域和目标倾斜角度因素,推导出多目标激光雷达回波方程。数值仿真结果表明：多个目标回波峰值电压随着目标照射区域减小和目标倾斜角度增大而逐渐减小。搭建了多目标回波探测实验平台,采集了不同激光照射区域和目标倾斜角度下的回波波形,对比了峰值电压理论计算结果与实测结果。结果表明：理论波形与实验波形一致,峰值相对误差控制在6.7%以内,验证了理论模型和所推导公式的有效,所得结论可以为脉冲激光雷达全波形分解和反演提供理论参考性。     

脉冲激光周向探测地面目标捕获建模与仿真

针对对地攻击火箭弹单发毁伤概率低的问题,设计了一种激光周向探测系统,旨在提高对地攻击火箭弹的目标捕获概率。推导了平面目标脉冲激光回波波形的解析式及最小可探测光功率,并结合对地攻击火箭弹的末端弹道特性,建立了激光周向探测系统的弹目交会模型。运用蒙特卡罗算法仿真分析了对地攻击火箭弹采用不同探测系统时目标捕获概率随脉冲激光重复频率和扫描转速的变化规律,探讨了弹速和命中精度对于目标捕获概率的影响,获得最佳激光重复频率与扫描转速。仿真结果表明:当脉冲激光重复频率为5 kHz,扫描转速为10000r/min时能实现目标的有效捕获;采用激光周向探测系统能有效提高目标捕获概率,提升单发毁伤效能,为激光周向探测系统在对地攻击火箭弹上的应用提供了理论依据。     

脉冲激光引信探测平面目标的回波特性研究

针对脉冲激光引信在高速动态试验时测距精度低的问题,建立了平面目标的脉冲激光回波模型。基于激光雷达方程并结合实际的发射波形与光强分布,利用解析方法推导了平面的回波信号功率方程。在充分考虑目标表面特性与结构尺寸基础上,仿真分析了不同参数对回波波形与信噪比的影响。对脉冲激光引信进行了回波试验,结果表明：实际回波波形与数值计算得到的回波波形保持一致,且峰值随着入射角的增大而衰减,峰值时刻前移。研究结果可为脉冲激光引信在高速动态条件下实现高精度测距提供理论参考依据。     

基于动态特征剔除的图像与点云融合的机器人位姿估计方法

针对动态物体影响传感器进行机器人位姿估计的问题,本文提出了一种基于动态特征剔除点云与图像融合的位姿估计方法。首先,YOLOv4和PointRCNN分别被用于识别图像和点云中的潜在运动目标并提取候选框。其次,在视觉定位方面,双目视觉与稀疏光流被用于路标点的构建与追踪,并根据候选框剔除动态特征点,随后构建重投影误差函数,通过基于RANSAC剔除的非线性优化方法求解相机位姿;在激光定位方面,提取前后帧的直线与平面特征点,并根据候选框进行筛选,基于特征点到直线或平面的距离构建误差函数,进而求解激光雷达位姿。为使系统不再局限于单一传感器的使用环境限制,通过自适应加权方法,有效融合了两种位姿结果。最后,通过KITTI数据集和动态场景采集的数据进行定量实验对比,验证了剔除动态特征后的位姿估计的精确性以及融合算法的有效性。     

基于改进Unet的分布式光伏建筑物高精度分割方法

针对屋顶光伏资源评估中难以准确高效地获取建筑物屋顶区域的问题，该文提出一种基于Unet的FPN＿AttentionUnet语义分割网络，用于实现建筑物屋顶的高精度自动提取。该网络融合Soft-Attention注意力机制和双层特征金字塔FPN以提取准确的语义信息，精细化分割结果。Soft-Attention注意力机制用于处理和连接编码部分与解码部分的特征图；双层特征金字塔FPN融合解码部分不同尺度的特征图来获取不同尺度的特征信息。采用无人机获取苏州某区域上空的建筑物数据集和武汉大学WHU公开数据集分别进行训练，训练结果表明：与Unet、AttentionUnet、FPNUnet网络相比，该文提出的FPN＿AttentionUnet在建筑物外轮廓提取中具有更高的精度，有效提高边缘提取效果。在自制数据集中类别像素准确率CPA达95.56%，平均交并比MIoU达91.10%，在WHU公开数据集中分割效果同样优于其他对比网络，所提算法能够有效提升建筑物外轮廓边缘的分割精度。最后以河海大学常州校区为例，利用提出的算法从无人机图像中分割建筑物，评估指定区域的光伏发电量与光伏组件安装潜力。