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%。     

被动多传感器改进交互多模型粒子滤波算法

将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合,提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF),并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程,在解决粒子退化问题的同时,增加了粒子的多样性,提高了滤波性能。在多模型中应用均匀重采样粒子滤波,提高被动多传感器系统的机动目标跟踪精度。将该方法与交互式多模型粒子滤波算法(IMM-PF)进行仿真对比,结果表明该方法具有更好的跟踪性能。     

基于可靠性的电动汽车车身骨架设计分析

结合采样方法理论,分析蒙特卡洛法、超拉丁法及Hammersly采样法的特点。在Hyperstudy平台上耦合多性能工况共有随机设计变量,完成了其实验设计分析,基于Hammersly采样法,计算车身静态扭转刚度及自由模态2种工况的可靠度,分析了骨架的可靠性及置信度为90%以上的车身性能响应指标。     

基于入侵野草优化算法的粒子滤波算法

入侵野草优化(IWO)算法是近年来提出的一种简单、有效的基于种群的新颖数值优化算法,在许多领域得到成功运用。将IWO算法与粒子滤波(PF)算法相结合,提出一种基于IWO算法的粒子滤波算法(IWOPF)。该算法将IWO算法运用于粒子滤波的重采样中,以保证粒子的有效性和多样性。最后通过计算仿真验证该算法的有效性和优越性。     

舰炮随动系统几种特征频率及影响

在进行舰炮随动系统设计时,与系统精度相关的主要有机电组合谐振频率、机械谐振频率、采样频率等。现代舰炮的发射率越来越高,为保证舰炮的射击精度,需要从系统的角度对舰炮几种频率及其关系进行综合研究。     

柴油发动机颗粒物测试方法及影响因素（续1）

颗粒物是柴油发动机的主要排放物之一。目前在试验室内主要的测试方法是全流稀释采样系统和部分流稀释采样系统。文章介绍了全流和部分流采样的原理,分析了选择采样方法的原则;分别描述了全流和部分流颗粒采样过程中各参数对颗粒物的影响,特别是目前国内可以进行型式核准的部分流颗粒物采样系统;着重阐述了提高2种采样方法的相关性措施。分析认为,应着重关注部分流和全流的颗粒物采样条件对测试结果一致性的影响,以提高我国内燃机颗粒物排放测试的整体水平。     

基于 AD采样的激光稳频自动控制电路的设计

AD(Analog-to-Digital)采样及其数据传输是从传感器和其它待测设备等模拟量转换为数字量并自动采集信息输送给其他设备的不可缺少的部分,并且通过计算机控制,可实现对参量的实时检测、显示与控制.随着信息技术的飞速发展,采用 AD 采样并通过数字传输的计算机自动控制方面的应用越来越广泛,如激光雷达的发射激光波长自动检测.本文给出了一种基于 AD 采样的激光稳频自动控制电路的设计,可有效实现对激光器发射波长的长期稳定的自动控制.     

路面平整度评价指标IRI的影响因素

研究了路面平整度标准评价指标——国际平整度指数(IRI)的计算模型和求解方法,找出了影响IRI精度的主要因素;利用数值模拟定量分析了位移传感器精度、数据采样间隔、评价距离、检测方向和检测车速等对IRI的影响。得出结论:提高位移传感器精度、减少数据采样间隔,可以较大提高IRI的测量精度;检测车速越接近理想车速,IRI测量精度越高;检测方向对IRI测量精度产生影响,但其影响较小。     

基于粒子滤波的跟踪算法研究

在非线性条件下,扩展Kalman 滤波（ EKF）的应用最为广泛。但是,由于它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。粒子滤波（ PF）用一些带有权值的随机样本（粒子）来表示所需要的后验概率密度,并通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。通过仿真实验将PF与EKF的性能进行了对比,并且研究了噪声协方差与粒子数对PF的影响。 PF与EKF的对比实验结果表明,在强非线性条件下,PF比EKF跟踪精度更高,误差更低。