摘要：随着我国民用航空运输业的快速发展,越来越多的机场建设面临着复杂多变的净空环境,传统的净空障碍物数据的采集与制图方法难以满足现代化机场建设与运维的需求。本文以西南某机场为例,利用机载LiDAR技术获取了净空保护区范围内重点区域的点云数据,建立了地形模型及机场净空限制面三维模型,基于地理信息平台实现了障碍物的自动识别及评价,实现了净空处理区的土方精确计算。结果表明,基于机载LiDAR的机场净空测量技术具有测量精度高、可靠性高、实用性强、障碍物识别与评价全面的特点,为机场净空测量及管理提供了一种可行的解决方案。

摘要：HPR1000堆型人员闸门贯穿于反应堆双层安全壳,是安全壳上的重要贯穿件以及第三道安全屏障的组成部分,承担着保持安全壳密封性和完整性的重要任务。与M310堆型相比,HPR1000堆型人员闸门新增了升降底板、声光报警、防回弹以及障碍物识别等功能。基于人员闸门的控制需求变化,研究了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)技术的CompactRIO控制平台,以开发人员闸门控制系统。利用该平台的高性能硬件模块结合其高效的LabVIEW配套软件,将人员闸门基本控制功能和障碍物识别功能融合在同一个控制平台下,完成人员闸门控制系统的高效研发。该研究为传统的设备控制系统提出了创新性解决方案,对核电厂设备控制系统设计具有一定的启发和借鉴意义。

摘要：针对祁连山铁矿运输水平环境恶劣、运输设备技术落后及运输效率低下的问题,并结合工业互联网、无人驾驶等技术在电机车井下有轨复杂环境领域的应用,提出基于有线骨干网络与无线网络融合、优化的PLC联锁控制系统、远程监测系统、安全防护系统、供电测控系统的全自动无人驾驶系统。文中重点对电机车网络通信系统、自动控制运行系统及运行状态监测系统进行设计应用,通过对电机车全自动无人驾驶运输系统的投用验证了此电机车无人驾驶系统可实现井下多台电机车安全有序的调度运输、全自动控制运行、电机车工况参数及位置信息等运行状态参数的实时监测显示,提高了运输效率,降低了运维时间及成本,节约了人工成本,显著提高了企业生产的效率和安全性。

摘要：针对三轮全向移动机器人自主避障行进问题,提出一种以STM32F1处理器为核心的视觉避障控制系统。分析三轮全向移动机器人运动模型,设计避障机器人的硬件控制系统。利用OpenMV OV7725图像模块识别障碍物并获取障碍物位置信息。根据位置信息,采用模糊控制算法控制机器人移动方向,实现自主避障功能。结果表明:利用该系统,三轮全向移动机器人能自主识别并成功避开行进路线中的障碍物。

摘要：视觉系统是蚱蜢仿生机器人必不可少的部分,因此研究视觉系统有重要的意义。从软件和硬件系统两个方面来介绍蚱蜢仿生机器人的视觉系统。在搭建蚱蜢仿生机器人视觉系统的硬件时,考虑到蚱蜢仿生机器人的空间小、结构紧凑、形态小巧,无法安装太多的硬件模块,因此对硬件系统进行了最简化的设计。其中视觉系统硬件是由两个摄像头、4g通讯模块路由模块以及数据传输线组成,以及为摄像头和4g传输模块供电的锂电池组。其工作原理是,摄像头对周围环境进行拍摄视频,4g模块将摄像头拍摄的视频传输到云服务器;软件系统是主要是有两部分组成:1)对视频进行处理,将对拍摄的视频进行抽帧转换成图像、在对图像进行进降噪的处理,为第二步目标检测做准备。2)进行目标检测。对处理好的图像的进行检测。在目标检测方面,是基于yolov3的深度神经网络算法,具有检测速度较快、准确率高。通过软硬件系统的设计搭建,能够满足蚱蜢仿生机器人实现对障碍物自主识别。通过实验验证识别率能达到95%以上。

摘要：为了帮助盲人更好地独立行走与生活,并且减少盲人出行时的自卑心理,以Arduino为控制核心,利用图像处理技术和GPS技术,改进设计出一款可穿戴电子导盲设备。在普通帽子的基础上,集成加入了控制模块、图像采集模块、GPS模块、语音模块等,通过语音提示来切实保障盲人出行的安全,设计的智能导盲帽子可以更人性化地改善盲人的生活质量。

摘要：采用激光雷达对隧道环境中的障碍物进行检测时,海量的隧道点云容易造成虚警。对此,文章提出了一种基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测方法。其首先设计了背景点云的滤除策略,根据三维点云生成二维栅格图,并标记隧道边界栅格和地面栅格;对隧道边界栅格点云进行欧几里得聚类和边界曲线估计,根据估计曲线滤除隧道边界点云;对地面栅格点云进行平面估计,根据估计平面滤除地面点云。接着,对保留的障碍物点云进行欧几里得聚类并提取障碍物的尺寸和位置信息。最后,应用改进距离准则的全局最近邻算法和卡尔曼滤波算法对障碍物进行跟踪,并设计了基于生命状态转移的目标航迹管理策略。实验结果表明,本文所提方法不仅能有效消除背景点云的干扰,而且能稳定识别和跟踪隧道内的障碍物。

摘要：为设计一种可自动跟踪、避障的无人机视觉导航技术,将无人机同时搭载双目和单目摄像头:单目摄像头采集无人机相对于被跟踪物体的图像,并采用经Kalman预测器优化的连续自适应均值漂移算法对目标进行有效跟踪;双目摄像头实时采集无人机前进方向上的图像信息,并利用SGM算法计算深度图以分割出无人机前进方向上的障碍物信息。无人机在跟踪目标物体的同时,可自主避开行进方向上的障碍物。实验结果表明,该方法可以有效引导无人机持续、精确地对目标物体进行跟踪,并在跟踪过程中及时躲避前进方向上的障碍物。