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针对地表移动观测站和InSAR技术手段在矿山开采沉陷监测的局限性,利用机载激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)采集沉陷区三维点云数据,通过多时相点云构建地表数字沉陷模型(沉陷DEM),获取地表的移动变形特征。然而构建的沉陷DEM包含多种来源复杂且难以去除的噪声,限制了该技术在矿山开采沉陷监测的应用。提出将机载LiDAR点云直接比较的算法(Cloud to Cloud, C2C)进行矿山开采沉陷监测,以榆神矿区某工作面为研究区,将同期水准观测数据作为参考数据,并与三种主流点云插值算法构建的沉陷DEM进行对比,验证该算法的可行性和精度。结果表明,C2C算法能够快速获取高精度的沉陷值,其沉陷精度明显优于通过点云插值算法获取的计算结果,下沉曲线符合矿山开采沉陷的一般规律。该算法可以达到厘米级的精度,为矿山地表移动变形监测和生态环境修复提供了新的参考方案。 相似文献
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基于特征点法的视觉同时定位与建图(SLAM)算法在煤矿井下有一定应用,但受光照不均、光照多变、明暗区域交错等因素影响,图像质量较差、纹理信息匮乏,导致视觉SLAM前端特征提取与匹配精度较低,易出现跟踪丢失问题,影响视觉SLAM算法的定位精度与建图效果。提出一种顾及图像增强的煤矿井下视觉SLAM算法,通过图像增强处理提升视觉SLAM的整体性能。采用基于改进双边滤波的Retinex算法对煤矿井下图像进行增强处理:将原始RGB图像转换至HSI色彩空间,以改进的双边滤波代替传统Retinex算法的高斯滤波作为中心环绕函数,对图像反射分量进行估计后转换至RGB色彩空间,得到最终增强图像。将基于改进双边滤波的Retinex算法引入经典ORB-SLAM2算法框架进行位姿估计和建图。基于矿井轮式机器人数据采集平台在煤矿井下巷道环境中对顾及图像增强的视觉SLAM算法进行试验,结果表明:与传统Retinex算法相比,经基于改进双边滤波的Retinex算法增强后的煤矿井下图像未出现明显的泛白及光晕现象,图像质量得到提升;与ORB-SLAM2算法相比,顾及图像增强的视觉SLAM算法提高了特征匹配质量和数量,估... 相似文献
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分别采用2种组成相近而分子量不同的苯乙烯-乙烯/丁烯-苯乙烯共聚物(SEBS)以及两者的混合物对高密度聚乙烯/间规聚苯乙烯(HDPE/s PS)共混物进行增容改性。通过扫描电镜(SEM)及拉伸实验试验考查了增容剂的分子量及含量对HDPE/s PS共混物形态结构及力学性能的影响。结果表明:两种增容剂都能降低s PS分散相尺寸,使两相界面的粘合力增强。相对较低分子量的SEBS(K1652)能显著提高两相界面粘结性,进而能有效提高共混物的拉伸强度,而较高分子量的SEBS(K1651)能显著改善共混物的韧性。一定比例混合的共聚物作为增容剂在改善共混物性能方面具有协同效应,可以同时提高共混物拉伸强和断裂伸长率,混合增容剂效果优于单一增容剂。HDPE/s PS共混物中加入质量分数4%的K1652和2%的K1651,共混物的综合力学性能最优。 相似文献
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以硼酸、异丙醇和十八醇为主要原料,催化剂是采用DNW-1强酸性离子交换树脂,在氮气保护下合成了硼酸酯偶联剂。考察了带水剂及物料摩尔比对酯化率的影响,并用红外光谱和1H NMR对硼酸酯进行了表征。研究发现:在n(硼酸)∶n(十八醇)∶n(异丙醇)=0.9∶2.0∶1.2的条件下,并采用苯和甲苯混合带水剂时,酯化率可达到94.57%。利用所合成的硼酸酯偶联剂应用于水镁石/HDPE复合体系中,结果表明:改性水镁石/HDPE体系的拉伸强度高于未改性水镁石/HDPE体系的拉伸强度。添加量为50%时,改性水镁石的拉伸性能比未改性前提高了3.1%,LOI值为24.5。 相似文献
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针对煤矿井下无GNSS信号、主流激光SLAM算法易出现特征约束不足而导致退化问题,提出了一种面向煤矿井下环境的激光雷达、IMU紧耦合SLAM算法。首先,设计一种动态提取特征点方法,通过检测煤矿井下环境是否发生退化,动态调整特征点提取数量,构建丰富且良好的特征信息约束矩阵,提高位姿估计准确性;然后,利用因子图优化实现煤矿井下稳健精确的SLAM;最后,通过煤矿井下实测数据进行了广泛的试验分析。结果表明:提出的激光SLAM算法表现较好,位姿估计误差在平面方向较LIO_SAM降低了50.93%,在高程方向降低了42.13%,可为煤矿机器人智能感知、安全巡检提供了技术参考。 相似文献
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