基于多传感器的自治潜水器定位和创建地图方法

讨论了视觉传感器和2维、3维成像声纳的数据融合方法,利用传感器间的外标定方法,把成像声纳的特征元素转换到相机坐标系中,再利用计算机视觉领域的structure from motion 方法进行求解.仿真实验表明,随着时间的推移,误差变得越来越小;经多传感器融合后,实验误差比融合前要小,结果精度比单个传感器高.     

多线路公交停靠站停靠组织研究

针对多线路公交停靠站公交车辆进出站排队现象严重,站点延误大,运行效率低等问题,分析了不同停靠组织形式和不同主辅站设置类型对公交运营效率的影响。运用Vissim对3泊位直线式和港湾式公交停靠站点的顺序停靠组织和不同组合的划线停靠组织分别进行仿真研究,从公交延误、车辆总延误、行程时间以及通过车辆数4个方面对不同停靠组织形式在不同条件下的交通运行效果进行评价,得到不同形式公交停靠站的最佳停靠组织形式;在此基础上,对不同组合型式的6泊位主辅站停靠组织进行仿真评价,得到了最优的主辅站设置类型。仿真结果表明:对3泊位公交停靠站采用直线式停靠站,总延误平均降低38.4%,采用港湾式公交停靠站,总延误平均降低40.6%;对6泊位主辅站采用双港串联设置,总延误降低22.8%。     

多肋火灾下混凝土T形梁桥实体剪力滞比研究

为研究多肋火灾下混凝土T形梁桥的剪力滞变化规律,以横桥向5片T形梁组成的混凝土简支梁桥为背景进行分析。采用ANSYS建立混凝土T形梁桥多肋火灾模型,分析多梁肋在对称火荷载作用下,混凝土T形梁桥实体剪力滞比的变化特征。结果表明:所有梁肋受火时,随火温持续时间的延增,剪力滞比呈指数曲线趋势逐渐增加,且处于负剪力滞分布状态;单侧半跨5片梁肋受火,火温持续时间在20min内时,剪力滞比变化明显,火温持续时间在20~60min时,剪力滞比基本回至初值,且随火温持续时间的延增,剪力滞比时程曲线逐渐向初始状态靠拢,走势平坦;桥跨方向非连续梁肋受火,近火梁肋剪力滞比显著。     

边坡治理方案优选的模糊多属性决策改进方法

由于边坡治理方案优选中的多层次、多目标、模糊性等特征给决策过程所带来的困难,提出了基于模糊多属性决策方法的边坡治理方案的改进评价体系;采用AHP与DEA的组合方法来确定了评价指标的权重,给出了边坡治理方案优选的一种改进的决策与评价模型,为边坡治理方案提供了一种更加合理可行的方法。并把该模型用于某公路边坡治理方案的优选过程中得到了较好的结果。     

数字摄影测量系统在道路选线中的应用研究

在铁路公路选线时,一般先用数字摄影测量系统对已知相机文件影像进行摄影测量处理,得到数字地面模型(DTM)和数字线画图(DLG),再进一步完成选线设计过程。时有单位因存在缺少相机文件情况,终止相关研究工作而造成经济损失。以温福铁路影像为原始资料的研究,在未知相机文件影像的情况下,提取了较高质量的选线资料。     

基于多信息融合的全轮独立电驱动车辆车速估计

鉴于用非驱动轮轮速信号来估计车速的方法已不适用于没有非驱动轮的全轮独立电驱动车辆,提出了借融合车载普通传感器信号和驱动电机反馈信号等多信息源,并基于稳态工况下的轮速信号卡尔曼滤波和瞬态工况下的加速度积分的全轮驱动车辆车速估计方法.通过实车试验对该方法的有效性、适用性和精度进行了验证.     

钢网面板加筋土挡墙动力特性试验的变形研究

基于泥质红砂岩粗粒土填料,采用MTS分别模拟地震荷载、交通荷载、加-卸载多循环荷载进行大尺寸模型试验,研究了钢网面板土工格栅加筋土挡墙在上述荷载作用下的动力特性,获得了不同峰值的水平地震激励下模型挡墙不同位置的水平动位移、竖向动位移峰值响应等实测值;采用不同频率、不同幅值的竖向交通荷载正交试验法,获得了该模型挡墙在重复荷载作用下的最大水平变形、最大沉降量及位置等动力特性参数值;通过7种荷载、21组加卸载循环试验,获得了加一卸载多循环荷载作用下的实测沉降值。试验结果表明：该加筋结构具有整体变形的特性,是优良的抗震结构,能承受抗震设防烈度为9度的地震荷载;同时该加筋结构具有良好的稳定性和抗破坏性,重复荷载的幅值和振动次数对结构动力变形特性的影响较大,而振动频率对变形特性的影响不显著;多循环荷载作用下该加筋结构能够明显减小不均匀沉降。过长的筋材并不能明显地改善加筋土挡墙的动力特性。     

基于视频图像的公路隧道火灾烟雾检测

为有效检测公路隧道火灾烟雾并预警,针对公路隧道传统火灾烟雾探测器存在的反应慢和功能单一等问题,通过分析研究火灾烟雾视频图像的颜色和纹理特征,提出一种基于烟雾图像特征的公路隧道火灾烟雾检测方法。首先,通过改进后的Vibe算法模型提取图像运动区域;然后,在YUV色彩空间中确定疑似烟雾区域后利用颜色滤出方法分割出疑似烟雾区域;最后,用从疑似烟雾区域图像中提取的颜色矩和均匀局部二进制模式（ULBP）与灰度共生矩阵（GLCM）构成机器学习分类器的输入向量进行隧道火灾烟雾识别。为满足复杂的隧道环境,对比分析BP神经网络、支持向量机、随机森林3种机器学习分类器的烟雾识别效果,选出最优算法作为公路隧道烟雾识别分类器。通过模拟公路隧道火灾烟雾试验视频和某实际公路隧道火灾视频对分类器进行试验测试,结果表明：基于BP神经网络算法的检测系统识别性能最优,选取的烟雾特征具有较高识别精度,能够在隧道复杂环境中识别火灾烟雾。     

基于冗余信息融合的车辆质心侧偏角估计方法

车辆质心侧偏角是表征车辆横向稳定性的重要参数之一,相关的估计方法研究可为整车稳定控制提供重要支撑.为提高车辆质心侧偏角估计效果,提出了一种基于冗余信息融合的质心侧偏角估计方法.分别建立了车辆动力学模型和运动学模型,利用容积卡尔曼滤波算法分别设计了用于车辆行驶状态估计的动力学模型估计器和运动学模型估计器,同时,分析了动力...     

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%。