检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量技术 2021年第19期44卷 28-35页

作者：张煌王国权孙鹏北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对无人驾驶方程式赛车对感知系统要求精准和实时性的特点,设计了一种基于激光雷达和相机信息融合的目标检测系统。建立了传感器感知模型,视觉信息采用YOLO v4图像识别算法,距离信息通过对点云的滤波、聚类获取,对点云的倾斜问题采用... 详细信息

针对无人驾驶方程式赛车对感知系统要求精准和实时性的特点,设计了一种基于激光雷达和相机信息融合的目标检测系统。建立了传感器感知模型,视觉信息采用YOLO v4图像识别算法,距离信息通过对点云的滤波、聚类获取,对点云的倾斜问题采用一种基于地面拟合的旋转处理算法进行校正,将图像坐标与点云坐标采用欧式距离策略进行目标信息融合。试验结果表明,雷达算法能够完成三维目标检测,YOLO v4图像识别算法对交通锥桶的检测平均精度为97.5%,u、v方向上的平均像素误差率在1%,目标检测系统在准确率、实时性方面达到实际行车要求。

关键词： YOLO v4 点云聚类检测信息融合环境感知

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基于复杂网络的Psor链路预测算法

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电讯技术 2021年第12期61卷 1579-1585页

作者：邹列张月霞北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100101 北京信息科技大学高动态导航北京市实验室北京100101

复杂网络领域中,链路预测在网络演化规律的研究中被广泛应用,具有巨大的实际应用价值。针对现有的基于网络拓扑的链路预测方法存在预测精度偏低的问题,提出了一种基于复杂网络的Psor链路预测算法。该算法综合节点自身和邻居节点的度,定... 详细信息

复杂网络领域中,链路预测在网络演化规律的研究中被广泛应用,具有巨大的实际应用价值。针对现有的基于网络拓扑的链路预测方法存在预测精度偏低的问题,提出了一种基于复杂网络的Psor链路预测算法。该算法综合节点自身和邻居节点的度,定义了节点的Psor指数和Psor相似性指标进行链路预测。该算法能够全面考虑复杂网络的局部结构信息,更加准确地对复杂网络链路进行预测。仿真结果表明,Psor链路预测算法的预测精度相比8种经典的相似性算法的预测精度最高提升了37.96%。

关键词：复杂网络链路预测节点的度 Psor指数相似性算法

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多传感器融合的无人车SLAM系统研究

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重庆理工大学学报(自然科学) 2025年第1期39卷 229-235页

作者：吴文昊谷玉海北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

为提高无人车的避障能力,使其能够在构建的地图环境中高效地进行自动定位和路径规划,提出一种多传感器融合的无人车SLAM系统。对于障碍物监测,采用激光雷达与深度相机信息融合的方法构建地图,以融合得到更精准的栅格图。搭建了履带式差... 详细信息

为提高无人车的避障能力,使其能够在构建的地图环境中高效地进行自动定位和路径规划,提出一种多传感器融合的无人车SLAM系统。对于障碍物监测,采用激光雷达与深度相机信息融合的方法构建地图,以融合得到更精准的栅格图。搭建了履带式差速底盘运动学模型,通过融合IMU数据提高位姿估计精度;分析了贝叶斯推理方法,在决策层以该方法有效融合激光雷达与深度相机的数据;提出基于卡尔曼滤波算法动态调整权重将雷达与相机的后验概率融合,得到最终的地图栅格信息。最后,根据融合后的数据构建地图并实现自主导航的功能。通过对比实验发现,改进的多传感器融合建图算法定位精度综合提高了91.67%,实时的整体性能提升了54.46%,栅格建图完整性提升了6.59%。

关键词：贝叶斯算法融合建图激光雷达深度相机 ROS2

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基于卷积神经网络的遥感图像水体提取

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传感器与微系统 2022年第1期41卷 72-74,88页

作者：张铭飞高国伟胡敬芳宋钰北京信息科技大学传感器北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 传感器联合国家重点实验室中国科学院空天信息创新研究院北京100190

为解决基于遥感图像监测地表水资源变化的问题,在深度学习的框架下,基于卷积神经网络(CNN)提出了用于遥感图像水体提取的模型。利用网络爬虫的方式,搜集遥感图像,并通过随机裁剪、数据清洗等方式构建训练、验证和测试数据集。通过对低... 详细信息

为解决基于遥感图像监测地表水资源变化的问题,在深度学习的框架下,基于卷积神经网络(CNN)提出了用于遥感图像水体提取的模型。利用网络爬虫的方式,搜集遥感图像,并通过随机裁剪、数据清洗等方式构建训练、验证和测试数据集。通过对低层语义特征学习提取抽象的高层特征,基于提取的高层特征进行网络模型训练。实验结果表明:水体提取的精读准确率可高达96.28%,从而验证了所提模型对于遥感图像水体提取的可行性和有效性。

关键词：遥感识别卷积神经网络深度学习水体提取

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基于神经网络与分数阶滑模的行星进入段轨迹跟踪控制

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系统仿真学报 2021年第11期33卷 2697-2703页

作者：范存礼戴娟刘海涛苏中朱翠徐文婷北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100192 现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学自动化学院北京100192 北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 合肥师范学院数学与统计学院安徽合肥230601

针对行星探测器进入段着陆过程中存在干扰影响着陆精度的问题,提出一种基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络的分数阶滑模控制方法。基于滑模控制设计探测器进入段轨迹跟踪控制方法,引入分数阶微积分缓解滑模控制产生的抖振,... 详细信息

针对行星探测器进入段着陆过程中存在干扰影响着陆精度的问题,提出一种基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络的分数阶滑模控制方法。基于滑模控制设计探测器进入段轨迹跟踪控制方法,引入分数阶微积分缓解滑模控制产生的抖振,利用RBF神经网络对大气密度不确定干扰进行估计补偿,将该方法应用于火星着陆场景仿真。仿真结果表明:该控制方法能够在未知大气密度不确定干扰下,对探测器着陆轨迹进行精确跟踪,使得行星探测器高精度的到达开伞点,实现行星探测器稳定着陆。

关键词：行星着陆轨迹跟踪径向基神经网络分数阶微积分滑模控制

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工业互联网边缘计算网络中时延能耗优化算法

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2022年第3期37卷 20-27页

作者：方禹李学华潘春雨云翔北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100101 北京信息科技大学-佰才邦技术智慧物联联合实验室北京100094

为满足时延敏感型业务的需求,同时解决工业互联网设备能耗受限、边缘服务器资源有限等问题,将时延和能耗作为优化目标,采用改进的深度强化学习算法进行工业互联网场景的资源分配。进一步,通过两个不同参数的神经网络互相监督,解决传统... 详细信息

为满足时延敏感型业务的需求,同时解决工业互联网设备能耗受限、边缘服务器资源有限等问题,将时延和能耗作为优化目标,采用改进的深度强化学习算法进行工业互联网场景的资源分配。进一步,通过两个不同参数的神经网络互相监督,解决传统深度学习算法单一神经网络的估计值偏大问题,获得更优结果。仿真结果表明,与全卸载计算、全本地计算、随机卸载计算和传统Q学习算法相比,所提策略在分别改变终端数量、服务器计算能力、任务数据量时,均能得到更优性能。

关键词：移动边缘计算工业互联网资源分配智能优化深度强化学习

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基于机器视觉的井喷液柱高度测量方法研究

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激光杂志 2023年第1期44卷 22-26页

作者：范英琪李玉梅张涛李雷黄松北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100101 现代测控技术教育部重点实验室北京信息科技大学北京100101 中国石油天然气集团川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院四川德阳618300 中国石油集团川庆钻探工程有限公司成都610000

井喷液柱高度精准预测是制定油气井井喷救援方案的重要指导依据。为满足无参照物、无测量间距的井喷液柱高度测量需求,提出了一种基于机器视觉的井喷液柱高度优化测量方法。首先通过双目视差原理获取井喷液柱像素当量,然后采用颜色与形... 详细信息

井喷液柱高度精准预测是制定油气井井喷救援方案的重要指导依据。为满足无参照物、无测量间距的井喷液柱高度测量需求,提出了一种基于机器视觉的井喷液柱高度优化测量方法。首先通过双目视差原理获取井喷液柱像素当量,然后采用颜色与形状的组合图像分割方法得到井喷液柱的轮廓,最终查找图像分割结果的边界得到井喷液柱高度。同时,设计井喷模拟装置开展多场景井喷液柱高度模拟室外实验,与机器视觉测量方法进行对比验证。研究发现:改进的机器视觉测量方法在颜色与边界双向干扰的情况下最大相对误差不高于5.36%,测量准确度满足井喷救援抢险需求,为井喷救援工作方案的制定提供了有力的工程指导依据。

关键词：井喷液柱高度机器视觉双目视差图像分割

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一种机械臂像素级抓取检测方法的研究

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2024年第2期41卷 18-25页

作者：何联格聂远航李天华妥吉英重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室重庆400054 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 重庆青山工业有限责任公司重庆402761

目的针对在平面抓取的场景下,机械臂如何感知目标物体的位置信息并完成抓取作业,提出了一种兼顾检测速度和精度的抓取检测网络。方法根据抓取检测任务中输入与输出尺寸大小相同的特点,采用语义分割思想设计了抓取检测网络;输入为随机裁... 详细信息

目的针对在平面抓取的场景下,机械臂如何感知目标物体的位置信息并完成抓取作业,提出了一种兼顾检测速度和精度的抓取检测网络。方法根据抓取检测任务中输入与输出尺寸大小相同的特点,采用语义分割思想设计了抓取检测网络;输入为随机裁剪后的深度图片,输出为同尺寸的抓取置信度、抓取角度和抓取宽度特征图;为了提高平面抓取任务的效率,在综合考虑检测网络速度和精度的情况下,对网络结构进行了改进,除了在网络结构中加入了注意力机制外,还使用U-net和Deeplabv3算法替换了网络的主体结构;通过对比实验认为加入注意力机制的检测网络在检测速度和检测精度上平衡得较好,能够实现抓取任务,将抓取位姿传输给ROS系统,通过一系列的坐标变换和运动规划进行了抓取作业。结果添加注意力机制后,检测网络的推理时间仍为毫秒级,最大抓取置信度提高了7.2%;采用U-net和Deeplabv3的网络检测速度较慢,U-net网络的抓取置信度Q_(max)提高了18.8%,Deeplabv3网络的准确率Acc提高了12.8%;由于抓取检测网络应同时考虑检测速度和精度,因此加入注意力机制的检测网络性能较优。结论实验结果表明:添加注意力机制后的抓取网络在检测速度与精度上兼顾的比较理想,能够成功抓取场景中的目标物体,此方法具有一定的实际应用价值。

关键词：平面抓取抓取检测语义分割机械臂抓取任务

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基于概率神经网络的自动换挡策略研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第8期35卷 8-15页

作者：杜传正王立勇苏清华张金石北京信息科技大学机电工程学院现代测控技术教育部重点实验室北京100192

为了将驾驶员手动换挡经验制作成自动换挡策略,更好地满足汽车换挡的动力性要求,缩短变速箱自动换挡策略的研发时间,提出使用驾驶员手动换挡经验训练概率神经网络,从而高效率地制定汽车自动变速箱的换挡策略。在TruckSim中搭建汽车仿真... 详细信息

为了将驾驶员手动换挡经验制作成自动换挡策略,更好地满足汽车换挡的动力性要求,缩短变速箱自动换挡策略的研发时间,提出使用驾驶员手动换挡经验训练概率神经网络,从而高效率地制定汽车自动变速箱的换挡策略。在TruckSim中搭建汽车仿真模型,通过车辆CAN总线获得训练样本,在Matlab里训练概率神经网络模型。一方面进行PNN换挡策略与动力性换挡策略及BP神经网络换挡策略的仿真对比试验;另一方面进行原车离线数据的换挡试验。试验结果表明:基于概率神经网络的自动换挡策略可以实现正确率为98.76%的挡位控制,达到将优秀驾驶员手动换挡经验应用于自动换挡策略的要求;概率神经网络自动换挡策略的动力性优于动力学理论推导的换挡策略和BP神经网换挡策略。

关键词：重型货车概率神经网络自动换挡策略 TruckSim Matlab

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特种车辆综合传动液压系统性能退化评估方法研究

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设备管理与维修 2023年第19期 47-53页

作者：陈睿涵李乐吴健鹏王立勇张金乐北京信息科技大学机电工程学院现代测控技术教育部重点实验室北京100192 中国北方车辆研究所北京100072

传动装置性能评估是大型机电装备可靠性提升的重要前提和关键环节。针对车辆综合传动装置液压系统退化评估问题,本文提出一种基于实测数据的AHP-CRITIC退化状态评估方法。首先,在分析综合传动装置液压系统各构件安装传感器采集数据的结... 详细信息

传动装置性能评估是大型机电装备可靠性提升的重要前提和关键环节。针对车辆综合传动装置液压系统退化评估问题,本文提出一种基于实测数据的AHP-CRITIC退化状态评估方法。首先,在分析综合传动装置液压系统各构件安装传感器采集数据的结构、量纲以及反映的退化信息的基础上选取了退化评估指标,应用3σ原则对评估指标进行退化等级划分;其次,运用层次分析法和客观权重对液压系统进行指标权重计算,构建里程监测神经网络模型验证指标权重分配准确性;最后,结合3组不同里程段实车数据,研究液压系统指标权重分配及其影响,通过多层级融合进行退化评估。结果表明,该模型计算结果能够反映液压系统性能演变规律,可用于量化评估其退化状态。本研究为综合传动装置健康度评估提供方法和依据。

关键词：综合传动装置层次分析法客观权重法液压系统退化评估

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