Improved algorithm for distributed localization in wireless sensor networks

Many sensor network applications require location awareness,but it is often too expensive to equip a global positioning system(GPS) receiver for each network node.Hence,localization schemes for sensor networks typically use a small number of seed nodes that know their locations and protocols whereby other nodes estimate their locations from the messages they receive.For the inherent shortcomings of general particle filter(the sequential Monte Carlo method) this paper introduces particle swarm optimization a...     

径向基网络在简支梁损伤识别中的应用

对简支梁进行损伤分析,研究不同损伤工况下的频率变化率和模态振型曲率变化,并采用径向基神经网络对结构进行损伤识别研究。研究中分别采用频率变化率、第1阶模态曲率变化、综合使用前3阶频率变化率和模态曲率变化3种方案。结果表明,基于动力参数和径向基网络的结构损伤识别方法能够准确识别结构的损伤程度;神经网络的输入参数选择对结果有较大影响,综合使用频率变化率和模态曲率变化方案的识别效果最好。     

基于手机定位的交通OD数据获取技术

居民出行OD数据是交通规划中最重要的基础资料之一。传统的利用纸和笔、电话调查以及路边询问等调查方式虽然简单,但存在较大局限性。随着信息技术、移动技术等的发展,手机信息和定位技术应用于交通数据采集是研究的热点之一。在CDMA通信网络和gpsOne手机定位技术的基础上,对出行者进行连续位置跟踪,通过数据处理提取出行者的起讫点位置信息,再结合已有交通区划分,根据点与多边形关系的算法中的面积判断算法得到出行者的OD信息。最后利用所提出的方法对重庆市九龙坡区杨家坪地区进行了OD调查,得到OD发生集中专题和OD线专题。     

一种手机定位数据的非运动数据聚类剔除方法

从手机定位数据中获取道路交通信息效果并不如人意,其中手机定位数据中包含了大量的＂噪声＂是一个重要原因。以某区域的手机定位数据为基础,根据蜂窝网基站的点数据,创建了与之对应的泰森多边形;采用空间邻近关系聚类的方法,对手机定位数据的非运动数据进行了剔除。实验结果表明,该方法可以有效地解决上述问题。     

汽车白车身制造中应用的柔性定位单元

柔性定位单元是将柔性制造技术应用于汽车白车身制造过程中,尤其适用于白车身底板定位的生产线,可与标准工业机器人配合,达到精确、快速地实现多种车型切换与定位,实现生产线的柔性化生产模式,提高生产效率、降低工装成本。     

一种基于LQI的道路车辆定位方法实现

设计了一种基于无线网络的,用于特定路段的车辆定位系统。对常用的无线网络节点定位的方式进行了对比分析,结合车用无线定位的特点,选择了基于LQI信号的无线定位方式。在定位算法的设计中,改进了三边测量法,给出了一种基于正方形形心的定位算法。设计了合理的定位模型标定方法,对所设计的定位模型进行了标定。从定位误差的角度对标定的定位模型进行了试验分析。试验结果表明,论文给出的基于LQI的无线网络节点定位方法达到了预期的定位要求。     

基于ADAMS非独立悬架定位参数的仿真研究

利用多体动力学仿真软件Adams／car对某低速自卸车的前悬架进行详细的模型建立,并且对该模型进行仿真。利用后处理模块得出前轮定位参数的变化曲线,通过观察分析悬架前轮定位参数的变化趋势,给出了造成试验车过多转向、直行失稳等问题的原因,为进一步对悬架定位参数进行优化奠定了基础。     

分网销售——自主品牌销售新模式

在自主品牌汽车企业还处于"一个品牌,多款车型"的阶段,分网销售主要指的还是分渠道销售。据了解,目前自主品牌大都按产品类型而不是品牌定位分网销售。     

汽车桥壳后盖焊专机机械改造

分析桥壳后盖焊专机现状及其各部位机械结构存在的问题,通过技术改造,恢复并改进各项机械性能,实现加工产品类型转换;改进焊接方式及焊接工艺,提高产品焊接质量;实现自动化焊接功能,提高了生产效率,降低生产成本。     

基于多传感器融合的紧耦合SLAM系统

同时建图与定位(SLAM)是自动驾驶功能重要的组成部分,现有算法以激光或视觉惯性里程计为主,未充分利用多模态传感器各自的优势,对特征缺失的场景鲁棒性不足.针对此问题,本文中提出了一种采用激光雷达、摄像头和惯性测量单元(IMU)的多传感器紧耦合SLAM系统.首先它改善了激光雷达点云特征提取和平面拟合的方案,提升了利用点云...