基于AFDX的潜用水声传感器信息传输网络

为了提高潜艇的侦测能力,潜用水声传感器种类和数量在日益增加,其数据量也在成倍地增加.尤其是为了进行更好的多传感器信息融合,更多的传感器原始数据上传到网络,并使网络更加高效实时,需要对现有的作战系统网络结构进行升级.本文介绍了航空电子盒双工交换式以太网(Avionics Full-duplex Switched Network,AFDX)虚拟链路(VL)及流量整形等实时性能的保证机制.最后通过1个实例说明,采用AFDX网络既能很好地完成多传感器大流量数据的实时传输,同时又不影响网络对作战系统命令等关键数据进行实时可靠地传输.     

自动驾驶多传感器融合的时间校准方法研究

针对自动驾驶感知域系统的激光雷达、图像传感器、惯性测量单元3种传感器数据融合的时基校准问题,利用机械式激光雷达自身特征设计校准设备、系统及实验方法.基于激光雷达的触发事件和车载图像传感器感知特征,实现两种传感器时基在线标定,并通过示波器测量校验证明该方法的有效性.利用激光雷达扫描频率与触发事件时间差相互关联的特征,将激...     

动态光照下驾驶人面部特征识别算法与试验研究

基于机器视觉的驾驶人面部特征识别受光照的影响很大.为克服由于动态光照引起的背景干扰,面部特征弱化的问题,采用一种基于Kalman Filtering的光照自适应AKF算法,通过高斯概率密度函数建立Gt(i,j)算子,实现驾驶室背景的分割;在HSI色彩空间中通过阈值分割算法提取面部肤色区域,最终建立了眼鼻坐标搜索模型;进行了不同的照度与头部姿态下的AKF-HSI算法试验,测试统计前景分割率kfrontground、肤色分割率kskin与眼鼻识别率δ,在2×104～10×104 lx的照度下,眼鼻的平均识别率δ达到82％～92％.结果表明AKF-HSI融合算法对动态光照下眼鼻识别具有较好的鲁棒性,照度E、头部姿态与硬件设备AGC是眼鼻识别的最主要影响因素.     

正常和缺血再灌注豚鼠右心室游离壁跨壁传导和各向异性传导特性的测定

以玻璃微电极细胞内记录技术，研究了正常和模拟缺血再灌注条件下，豚鼠右心室游离壁的内、外膜下传导和跨壁传导等心肌传导特性。结果显示，在心肌缺血和再灌注过程中，兴奋在豚鼠右心室内膜下的扩布有所减慢但无方向性差异，心外膜不同方向上的传导差异则显著增大。同时，。Ｃ室肌外向和内向跨壁传导时间均有明显性延长，部分标本甚至出现完全性跨壁传导阻滞。，Ｇ肌传导特性的这种不均一性变化，为缺血和再灌注过程中折返激动的发生提供了有利条件。     

Cooperative GNSS positioning aided by road-features measurements

Cooperation between road users through V2X communication is a way to improve GNSS localization accuracy. When vehicles localization systems involve standalone GNSS receivers, the resulting accuracy can be affected by satellite-specific errors of several meters. This paper studies how road-features like lane marking detected by on-board cameras can be exploited to reduce absolute position errors of cooperative vehicles sharing information in real-time in a network. The algorithms considered in this work are based on a error bounded set membership strategy. In every vehicle, a set membership algorithm computes the absolute position and an estimation of the satellite-specific errors by using raw GNSS pseudoranges, lane boundary measurements and a 2D georeferenced road map which provides absolute geometric constraints. As lane-boundary measurements provide essentially cross-track corrections in the position estimation process, cooperation enables the vehicles to improve their own estimates thanks to the different orientation of the roads. Set-membership methods are very efficient to solve this problem since they do not involve any independence hypothesis of the errors and so, the same information can be used several times in the computation. Such class of algorithm provides a novel approach to improve position accuracy for connected vehicles guaranteeing the integrity of the computed solution which is pivoting for automated automotive systems requiring guaranteed safety-critical solutions. Results from simulations and real experiments show that sharing position corrections reduces significantly satellite-specific GNSS errors effects in both cross-track and along-track components. Moreover, it is shown that lane-boundary measurements help reducing estimation errors for all the networked vehicles even those which are not equipped with an embedded perception system.     

基于雷达和视觉技术的车辆跟踪窗口

针对基于视觉技术的运动检测鲁棒性差、计算量大的缺点,提出一种融合雷达与视觉信息建立车辆跟踪窗口的方法。采用动力学模型描述车辆运动,通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波(EKF)估计,确定目标初始位置,然后根据灰度信息自适应调整跟踪窗口的中心位置及尺寸,快速而准确地建立起以目标形心为中心且适合目标大小的跟踪窗口,缩小了后续图像处理区域。三维场景仿真实验证明,该融合方法能快速有效地建立起目标的跟踪窗口。     

旋转机械信息融合故障诊断方法及其发展状况

简要综述旋转机械信息融合故障诊断技术的发展,介绍了信息融合的基本概念,回顾和小结了在旋转机械融合诊断中常用的一些融合方法,包括多种融合方法相结合的形式,并预测了旋转机械融合诊断今后的发展方向．     

对空情报雷达组网的关键技术与发展构想

雷达组网作为现代对空情报雷达发展的主要方向,是提高对空情报雷达综合探测能力和电子对抗能力的一种有效途径。文章介绍了有关雷达组网的基本概念,讨论了对空情报雷达组网的关键技术。研究了对空情报雷达组网的发展趋势,提出了未来对空情报雷达的发展构想。     

基于多传感器递推总体最小二乘融合的水下机器人动力学模型参数辨识

对于水下机器人动力学模型辨识问题,如果其观测方程的系数矩阵包含随机扰动,则其最小二乘估计一般是有偏的。为此,该文提出一种基于多传感器递推总体最小二乘融合的水下机器人动力学模型辨识算法(RTLS_F)。首先,给出了集中式总体最小二乘融合的算法;然后,在总体最小二乘框架下,推导出多传感器递推融合估计算法。通过仿真实验对RTLS_F与其它水下机器人动力学参数辨识算法进行了比较。实验结果表明,在系数矩阵和观测向量都含有误差的情况下,最小二乘融合是有偏估计且难以提高估计精度,而RTLS_F算法可以有效改善参数辨识性能。     

多传感器数据融合及在光电测量中的应用

在介绍多传感器数据融合技术的基本概念的基础上,分析了多传感器数据融合技术的功能模型和结构模型,并具体阐述了多传感器数据融合技术的各个阶段的融合方法和具体操作措施。最后将多传感器数据融合技术引进光电测量系统,提出了一种新的基于多传感器数据融合的光电联合测量系统的模型。