简介:提出一种单目视觉里程计/捷联惯性组合导航定位算法。与视觉里程计估计相机姿态不同,惯导系统连续提供相机拍摄时刻对应的三维姿态,克服了单纯由视觉估计相机姿态精度低造成的长距离导航误差大的问题。通过配准和时间同步,用惯导系统解算的速度和视觉里程计计算的速度之差作为组合导航的观测量,采用Kalman滤波修正组合导航系统的误差,同时估计视觉里程计标度因数误差。分别在室内外不同环境下进行了22m的推车实验和1412m的跑车实验,定位误差分别为3.2%和4.0%。与Clark采用姿态传感器定期更新相机姿态估计结果的方法相比,单目视觉里程计/惯性组合导航定位精度更高,定位误差随距离增长率低,适合步行机器人或轮式移动机器人在复杂地形环境下车轮严重打滑时的自主定位导航。
简介:为适应自主驾驶车辆的高精度、高频率与高可靠性的导航要求,提出了一种机器视觉/数字地图/CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆组合导航方法,建立了组合导航系统的滤波模型。该滤波模型的量测信息不仅包括GPS与SINS形成的位置与姿态观测信息,还包括机器视觉/数字地图/SINS形成的横向偏差观测信息。通过对SINS的多重冗余辅助,使得导航系统具备容错能力。仿真结果表明,该组合导航系统能为智能车辆提供其空间位置、速度、加速度与姿态角等众多导航信息,并具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度和容错性能,当GPS较长时间中断时,通过SINS/视觉/数字地图的组合仍能为智能车辆提供可靠的导航数据。
简介:针对1点RANSAC(RandomSampleConsensus)单目视觉EKF(ExtendedKalmanFilter)算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明:该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158?,俯仰角平均误差减小0.1782?;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5?以内。
简介:目的:吸力式基础具有投资费用低、施工时间短、无噪音和可重复使用等优点,因此被广泛应用在海洋工程领域。本文针对吸力式基础设计中的关键问题,主要综述现有设计理论,指出理论缺陷,并给出设计建议。创新点:综述砂土、粘土和成层土中吸力式基础的安装、回收、基础承载力、基础沉降和服役性能中的关键科学问题和现有设计理论。方法:1.基于文献报道的现场试验和模型试验,针对吸力式基础安装过程中的沉贯阻力、临界吸力和土塞效应,评估现有设计理论的准确性;2.分析粘土和砂土中吸力式基础的完全排水、完全不排水和部分排水条件下静力和循环承载力计算理论;3.针对吸力式基础的长期服役性能,分析荷载引起的基础变形、固结沉降、循环再固结沉降和极端荷载下的“棘轮效应”。结论:1.现有的吸力式基础安装中沉贯阻力计算理论没有普适性;对于临界吸力的计算,由于没有考虑“土拱效应”,理论计算值均低估了安装吸力。2.对于粘土中吸力式基础承载力的计算需要考虑循环作用下土体的强度弱化和基础一土间空隙引起的承载力降低,而砂土中基础承载力计算需要考虑排水条件的影响。3.对于吸力式基础的长期服役性能,特别是基础变形的计算,目前还缺少成熟的计算理论。
简介:在计算机辅助工艺设计中,工序图的设计是工艺设计的一个重要组成部分,是否有一个好的工序图的设计环境,直接影响到CAPP系统能否广泛应用。我所CAPP系统已正式应用于科研生产中。该CAPP系统的工序图设计是在AutoCAD下绘制的,在试运行中发现,工序图的绘制还比较繁琐,究其原因有:(1)到现在为止还没有一种商业化的专用工序图设计软件;(2)工艺工序图设计中有一些专用特殊符号(如定位符号、夹紧符号及焊接符号等)特殊的线型以及一些专用的标注符号等,这些符号如让工艺人员在通用的CAD软件中绘制既费时又不规范;(3)由于工序图只是一个示意图,很多图形是可用以前绘制的或别人已绘制好的相似的图形稍作修改即可,然而在全所范围内没有一个集中统一管理的工序图图库以供所有的工艺人员实现资源共享,各自为政,重复劳动较多。为了解决这一问题,需开发一个适合CAPP中工序图设计的专用工序图CAD系统。