卫星单点定位数据的安全指标构建研究

以上海市市中心城区路段和交叉口为安全分析单元，进行基于卫星单点定位数据的安全替代评价指标构建。通过历史事故安全替代评价指标包括基于事件的安全替代评价指标(急加速事件和急减速事件)和基于交通流的安全替代指标(平均速度、速度变异系数、拥堵指数)。采用Savitzky-Golay滤波对卫星单点定位数据进行处理并提取急加速和急减速事件；提取了不同时间早高峰、晚高峰、非高峰和全部时段的交通流安全替代评价指标。在实时事故安全替代评价指标方面，根据时间维度(事故发生前5～10 min和10～15 min)和空间维度(全路段和分路段)选取实时事故安全替代评价指标。使用皮尔逊相关系数和随机森林方法对指标进行相关性分析和重要度排序。     

基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

挖掘机定深系统在深中通道沉管隧道减载沉箱基床整平施工中的应用

为解决深中通道西人工岛岛隧结合部E1管节顶部减载沉箱基床整平施工中，因潮位低、流速大、施工条件错综复杂造成的水下人工整平存在的安全风险问题，研究开发挖掘机搭载GPS等自动定位测控系统进行减载沉箱碎石基床整平。该系统通过GPS、双轴倾斜仪计算获得驾驶室的位置、姿态，再通过各个摆臂上的单轴倾斜仪计算获得各个摆臂、挖斗的位置和姿态，以指导驾驶员进行基床整平施工。采用该系统对碎石基床整平后，碎石基床高程验收最大值为+4.2 cm，最小值为-3.5 cm，达到了设计及施工要求，提高了碎石基床整平精度。     

站台端部入侵防护系统的研究

为了有效地监控铁路站台端部非法入侵行为，增强铁路站台端部防护能力，提出以激光雷达探测技术为主、以超宽带精准定位识别和图像智能识别分析为辅的站台端部入侵防护系统。该系统能够智能探测入侵目标，精准识别携带有定位标签的工作人员，智能识别穿着专用制服或者工装的工作人员；可将工作人员与非法入侵者区分开来，只对非法入侵进行报警，误报率低。目前，该系统已应用于多个铁路车站，有效地提升了铁路车站安全管理水平。