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港口集装箱起重机吊具姿态检测系统研究

港口集装箱起重机吊具姿态检测系统研究

作者：谢雨端广东工业大学

学位级别：硕士

随着我国智慧物流行业的飞速发展,极大的促进了港口集装箱的吞吐量。提高港口操作效率的一个关键因素在于起重机在操作吊具的过程中,将吊具锁头精确对准集装箱角件。由于风、冲击及不均匀的负荷可能会引起吊具偏斜的振动,而且,由于吊具... 详细信息

随着我国智慧物流行业的飞速发展,极大的促进了港口集装箱的吞吐量。提高港口操作效率的一个关键因素在于起重机在操作吊具的过程中,将吊具锁头精确对准集装箱角件。由于风、冲击及不均匀的负荷可能会引起吊具偏斜的振动,而且,由于吊具频繁地进行起吊、平移、落吊等动作,不可避免地会存在吊具摆幅过大的现象,从而产生安全隐患。吊具姿态的实时检测,不仅有利于吊具锁头准确快速锁孔,提高港口作业效率;也有利于操作人员随时掌握吊具工作状态,有效防止事故的发生。因此,对集装箱吊具运行状态的检测具有重要的研究价值和实践意义。目前,MEMS惯性传感器的性能已经相当优越,可靠性高、成本低、使用寿命长等,已经广泛用于姿态检测系统。本文所研究的港口集装箱起重机吊具姿态检测系统,主要用于检测集装箱吊具的姿态。该系统采用LSM303DLHC、L3GD20传感器作为数据采集模块,以STM32F303为微控制器,基于MEMS喷性传感器姿态检测技术,通过上位机显示界面,实现集装箱吊具姿态实时检测及动态监控。首先,详细分析了目前自动化集装箱码头在集装箱装卸上应用的相关自动化技术,以及集装箱吊具姿态检测技术的发展现状,探讨了本课题研究的必要性。其次,在收集、查看相关文献的基础上,基于MEMS惯性传感器的工作原理及误差来源,针对开发板的数据采集模块LSM303DLHC做了性能测试,通过串口调试助手在线调试,分析了其误差范围。在此基础之上,结合姿态解算理论知识,采用基于梯度下降法传感器姿态融合算法,以实现传感器数据误差修正。然后,设计了集装箱吊具检测系统的框架结构,给出在IAR开发平台下下位机软件的设计,实现了下位机通信模块,数据采集模块及数据输出模块。最后,采用Python语言设计了吊具检测系统上位机监控界面,分析了融合算法β参数对系统性能的影响,以优化融合算法在系统上的应用。通过下位机与上位机的联合通信调试,对比分析融合算法前与融合算法后的数据,验证了本文采用的基于梯度下降法的姿态融合算法的性能,得出了算法的可行性。通过上位机集装箱吊具的3D模型显示,直观、可靠、实时的显示了集装箱吊具姿态。

关键词：集装箱吊具 MEMS惯性传感器姿态检测四元素姿态角

基于MEMS惯性传感器的人体姿态检测系统的研究

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基于MEMS惯性传感器的人体姿态检测系统的研究

作者：李炳炳南京理工大学

学位级别：硕士

随着姿态检测技术的不断发展,人们对人体姿态检测的关注也越来越多,人体姿态检测技术已经广泛应用到了医疗、影视、工业、体育等领域。在此背景下,本文研究并设计了一种基于MEMS惯性传感器的人体姿态检测系统。首先,对人体姿态检测系统... 详细信息

随着姿态检测技术的不断发展,人们对人体姿态检测的关注也越来越多,人体姿态检测技术已经广泛应用到了医疗、影视、工业、体育等领域。在此背景下,本文研究并设计了一种基于MEMS惯性传感器的人体姿态检测系统。首先,对人体姿态检测系统进行总体设计,主要包括对姿态检测系统的硬件结构、软件结构以及人体姿态解算算法的设计。系统的硬件结构设计主要包括数据采集与处理模块和数据接收模块的设计,系统软件结构设计主要包括数据采集、数据处理、数据通信的设计,人体姿态解算算法主要包括数据融合算法、滤波算法和姿态更新算法的设计。其次,根据人体姿态检测系统的需求,确定系统整体硬件电路的设计以及元器件的选取,整个系统分为三个部分:数据采集与处理模块、数据接收模块和计算机。对系统的各个模块进行软件设计,主要包括:数据采集与处理模块的初始化设计、数据接收模块的初始化设计、数据的采集程序设计、无线通信程序设计和数据接收模块与计算机的数据通信设计。然后,对姿态解算中用到的惯性导航理论进行研究,并对人体姿态解算算法进行研究,算法第一步完成人体姿态初始对准,第二步采用基于互补滤波的数据融合算法进行数据融合,第三步采用四元数法对姿态进行更新,人体姿态检测系统会不断地解算出人体的当前姿态。最后,对姿态检测系统进行仿真与调试,对整个人体姿态检测系统的性能进行评价,对不足之处合理调整以便达到较好的效果,结果显示系统能实时准确地检测人体的姿态。

关键词：姿态检测惯性传感器惯性导航四元数姿态解算算法数据融合

基于MEMS传感器的挖掘机姿态检测系统的研究

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基于MEMS传感器的挖掘机姿态检测系统的研究

作者：牛大伟华侨大学

学位级别：硕士

随着人类活动领域的拓展和抢险救灾机械化程度的不断提高,对挖掘机的功能需求趋于自动化和智能化。作为挖掘机自动化的关键部分,姿态检测系统的重要性逐渐凸显出来。基于以上背景,本文采用MEMS传感器,以实现挖掘机全姿态检测为目的,研... 详细信息

随着人类活动领域的拓展和抢险救灾机械化程度的不断提高,对挖掘机的功能需求趋于自动化和智能化。作为挖掘机自动化的关键部分,姿态检测系统的重要性逐渐凸显出来。基于以上背景,本文采用MEMS传感器,以实现挖掘机全姿态检测为目的,研制了挖掘机姿态检测系统。首先,分析比较了国内外对于智能挖掘机和姿态检测系统的研究现状,阐述了挖掘机姿态检测的基本原理,对现有姿态检测系统的测量方法进行了详尽的描述和分析,指出了其中存在的问题以及将来的发展趋势。说明了课题的研究意义。其次,介绍了挖掘机姿态检测系统所涉及的理论基础。根据刚体空间运动学与MEMS传感器的工作特点研究了四元数、欧拉角与旋转矩阵之间的转换方法。采用D-H坐标法建立了挖掘机的运动学模型,在此基础上研究了挖掘机姿态检测算法。考虑到测量装置装配误差的存在,结合递推最小二乘法研究了测量装置标定算法。用MATLAB软件编写仿真程序,验证了姿态检测算法与测量装置标定算法的准确性。然后,阐述了姿态检测系统与挖掘机智能电控系统各部分之间的关系。根据智能挖掘机的实际需求与机构的运动特点,提出了姿态检测系统硬件系统与软件系统的整体设计方案。选用STM32处理器与MPU9150传感器搭建姿态检测系统的硬件平台,详细描述了各部分电路的作用与设计原理,并采用Cadence软件完成了原理图与PCB电路图的绘制。在此基础上,根据各部分电路与控制器的工作特点,编写了硬件电路的驱动程序与接口程序。结合姿态检测系统的工作原理,完成了对姿态检测系统各装置主程序的编写。最后,采用LabVIEW软件设计了上位机测试程序,并在实验平台上完成了姿态检测系统的调试工作。本文采用MEMS传感器设计的挖掘机姿态检测系统,提高了姿态检测系统的工作稳定性与可靠性,拓展了MEMS传感器的应用领域,对于推进挖掘机的智能化进程有重要的研究价值。

关键词：挖掘机 MEMS传感器运动学姿态检测标定

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车辆姿态检测及其语义地图应用

车辆姿态检测及其语义地图应用

作者：牛靖博电子科技大学

学位级别：硕士

车辆姿态检测是智能驾驶感知领域的重要研究内容,车辆姿态信息是驾驶决策的重要依据之一。语义地图是指包含智能驾驶系统所需语义信息的地图,语义信息指可被智能驾驶系统直接利用的信息,与传统地图中供人类使用的信息不同。本文提出了... 详细信息

车辆姿态检测是智能驾驶感知领域的重要研究内容,车辆姿态信息是驾驶决策的重要依据之一。语义地图是指包含智能驾驶系统所需语义信息的地图,语义信息指可被智能驾驶系统直接利用的信息,与传统地图中供人类使用的信息不同。本文提出了新的卷积方式——栅格卷积,实现精确而快速的车辆姿态检测,并将车辆位姿作为动态语义信息在语义地图系统中进行了应用。针对车辆姿态检测问题,本文利用深度学习方法,采用部分连接网络改进了传统的姿态检测网络,解决了透视效应对车辆朝向检测带来的困难,使得姿态检测效果得到了提升。为解决车辆姿态检测训练数据不足地问题,本文搭建了一套深度学习训练数据生成系统,用于自动生成带车辆姿态标签的训练数据以便实现网络训练。基于部分连接结构提出了部分连接姿态检测网络(LC-Pose)并在生成的数据集上进行训练、参数调优和测试,相比传统的姿态检测网络在平均角度相似度(AOS)指标获得了超过10%的提升。本文继续对部分连接姿态检测网络(LC-Pose)的优缺点进行了分析,提出了合作网络的形式来减轻检测部分和姿态估计部分之间的性能牺牲。为改进部分连接网络的性能,本文创新性地提出了栅格卷积(Grille Convolution),即能满足对透视歧义问题的处理能力,又降低了模型过拟合的可能性。基于栅格卷积设计了栅格卷积网络(Grille Net)使车辆姿态检测效果进一步得到提升。在世界最大的智能驾驶数据集KITTI上进行测试并与世界上当前效果排名前十的方法进行对比,获得了86.46%的平均精确度(AP)和88.59%的平均角度相似度(AOS)。在系统方面,本文设计了一套轻量级易扩展的智能驾驶语义地图软件框架,可满足各种智能驾驶场合下的应用。针对语义地图中的语义信息表达方式以及语义信息存储方式进行分析研究,采用分层地图表达方式对语义地图中的语义信息进行表达和存储,设计了适合智能驾驶场合的独特结构。最后结合前文的Grille Net车辆姿态检测网络以及长春驾驶数据集,创建了带有车辆姿态语义信息的语义地图,实现语义地图应用。本文研究的车辆姿态检测网络为智能驾驶决策和目标车辆行为预测提供有力的信息依据。语义地图系统为智能驾驶提供了全面而高效的信息获取平台,结合如车辆姿态语义信息等动态语义信息可实现高效的智能驾驶决策以及宏观的全局交通行为规划预测等工作。

关键词：智能驾驶姿态检测深度学习语义地图语义信息

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基于隐马尔科夫模型的特定姿态检测

基于隐马尔科夫模型的特定姿态检测

作者：陈宏毅电子科技大学

学位级别：硕士

在高度信息化的社会,视频监控已经广泛应用于生活的每个角落。目前的监控方式还是属于传统的记录形式,对于一些重点场所还需要以人工的方式值守在监视器前。对于井喷式增长的监控数据而言,这显然不是一个高效且经济的监控方式。伴随着... 详细信息

在高度信息化的社会,视频监控已经广泛应用于生活的每个角落。目前的监控方式还是属于传统的记录形式,对于一些重点场所还需要以人工的方式值守在监视器前。对于井喷式增长的监控数据而言,这显然不是一个高效且经济的监控方式。伴随着计算机视觉、图像处理技术的飞速发展,智能视频监控技术也逐渐成为研究领域的一大热点。在智能监控应用场景中,如何有效地识别出某些特定姿态行为的姿态具有很强的实用性和研究价值,因此已经成为智能视频监控研究的重点方向之一。由于监控场景的往往都很复杂,为了能获得很好的姿态检测结果就需要一套行之有效的姿态检测方案。在借鉴隐马尔科夫模型在语音识别领域成熟应用的基础上,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的姿态检测技术。该方案包括的完整检测过程包括:前景检测、前景过滤、目标跟踪、特征提取以及获取姿态序列几个主要步骤。根据人体姿态动作具有时空连续性这一特点,该方案选取了人体姿态发生过程中的时空信息作为特征,对人体姿态进行分析。在方案中采用基于时间和空间的特征分析方法,有效地刻画了人体姿态。对于人体姿态在图像两帧序列中的时间信息,本方案采用光流方法,提取人体姿态的运动信息,将获得的幅度和相位分布情况作为运动特征。对于在单帧图像的空间信息,即人体姿态在某个时刻的动作,本文基于一种快速的梯度响应图算法,提出了新的关于人体姿态匹配方法。充分利用了局部区域的关键动作代替了整体的人体姿态,简化了匹配过程中的复杂度。同时,在模板匹配的过程中,利用不同姿态和不同角度建立了层次性的模板匹配,采用该方法能在提高准确率的同时有效保证了检测速度。最后,将获得的时间和空间特征信息,基于隐马尔科夫模型获得人体姿态的状态序列,以此作为检测结果。在文中,分章节的形式介绍了本方案的技术框架,以拍照姿态检测为例实现了基于隐马尔科夫模型的拍照姿态检测原型系统。实验表明,该方法具有较强的鲁棒性和实时性。

关键词： HMM应用姿态检测光流算法梯度响应图算法

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基于机器视觉技术的商品配送机器人设计

电子制作 2024年第5期32卷 65-68页

作者：陈超周向学黄睿龙宇旗张强群许建明邵阳学院信息科学与工程学院湖南邵阳422000

本文提出基于机器视觉技术的商品配送机器人的设计方案,可应用于写字楼、商场、餐厅、列车等场景执行商品配送任务。使用者在用户端软件上选择商品、位置等信息后,机器人可以准确无误地配送用户下单的商品到指定地点,并受后台管理系统... 详细信息

本文提出基于机器视觉技术的商品配送机器人的设计方案,可应用于写字楼、商场、餐厅、列车等场景执行商品配送任务。使用者在用户端软件上选择商品、位置等信息后,机器人可以准确无误地配送用户下单的商品到指定地点,并受后台管理系统的监控与控制。通过三端联动,实现了点单、配单、送单的完整流程。此外本项目还具有视频监控、语音播报、位置反馈、智能交互、运动惯性检测等功能。项目采用嵌入式、物联网、机器视觉、人工智能等技术相结合,具有信息化、数字化、智能化等特点。

关键词：智能配送嵌入式机器视觉自主巡航姿态检测

维普期刊数据库

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协作机器人姿态检测及姿态误差补偿技术研究

协作机器人姿态检测及姿态误差补偿技术研究

作者：孙玉杰山东大学

学位级别：硕士

对协作机器人进行姿态检测可以帮助机器人识别环境、理解任务,提高机器人工作的安全性、准确性和高效性。对构型参数未知的机器人,可以估计其构型,便于进一步的运动学和动力学分析。对于经济型协作机器人,通过姿态检测,可以校正其运动... 详细信息

对协作机器人进行姿态检测可以帮助机器人识别环境、理解任务,提高机器人工作的安全性、准确性和高效性。对构型参数未知的机器人,可以估计其构型,便于进一步的运动学和动力学分析。对于经济型协作机器人,通过姿态检测,可以校正其运动学参数。一套独立的机器人姿态检测系统可以作为二级辅助系统,与机器人本体的高精度编码器系统共同组成机器人的故障诊断系统。本文对协作机器人姿态检测技术进行了研究,主要研究内容与所得成果如下所示:首先,本文研究了目前国内外姿态检测技术的研究现状,经过方案对比,确定采用惯性-磁检测设备进行姿态检测。其次,本文研究并实现了四种数据融合方法。利用惯性-磁检测设备中的加速度计、磁力计和陀螺仪的输出数据,实现了基于四种不同方法的姿态估计算法。通过实验对比了四种算法在精度和时间消耗上的差异性。再次,针对基于惯性-磁检测设备在姿态估计中存在的误差,提出了一种基于BP神经网络的姿态误差补偿方法。通过引入第三方参考系统,借助BP神经网络的强非线性映射能力,建立了多传感器原始输出与姿态估计误差之间的模型。以来自于多传感器的原始数据为输入,预测姿态误差,将其补偿到惯性-磁检测设备的姿态输出中,进而提高其姿态检测精度。利用开源的数据集进行了实验,结果表明该方法能够有效改善惯性-磁检测设备的姿态估计结果。然后,针对串联型协作机器人,提出了一种通用的机器人关节角度估计算法。该方法中,惯性-磁检测设备以任意姿态固定于机器人各个关节的任意位置处。通过对机器人各个关节的复合运动进行分解,得到该关节绕自身旋转轴运动的姿态改变量,经过解算,进一步得到该关节的关节角变化。以Aubo i5搭建实验平台,对该方法进行了评估。结果表明,所提出的方法能够有效估计机器人各个关节角的姿态。最后,以Windows环境下的WPF开发了机器人姿态检测系统的上位机软件,包括机器人控制、通信、实时数据显示、机器人三维模型的实时姿态显示、数据保存等功能。最终实现对串联型协作机器人的实时姿态检测。

关键词：协作机器人姿态检测关节角估计姿态误差补偿数据融合

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星敏感器成像平面姿态检测方法的研究

星敏感器成像平面姿态检测方法的研究

作者：秦国花天津大学

学位级别：硕士

星敏感器是一种以恒星为参考系的高精度姿态测量设备,对航天飞行器姿态测量有着至关重要的意义。而星敏感器的装配精度很大程度上决定了它的测量精度。为了满足星敏感器高精度的测量要求,提出可行性的装配方法和装配精度检测方法成为亟... 详细信息

星敏感器是一种以恒星为参考系的高精度姿态测量设备,对航天飞行器姿态测量有着至关重要的意义。而星敏感器的装配精度很大程度上决定了它的测量精度。为了满足星敏感器高精度的测量要求,提出可行性的装配方法和装配精度检测方法成为亟待解决的问题。星敏感器中作为成像器件的探测器(CCD或CMOS图像传感器)的姿态检测直接影响到其装配精度,是保证星敏感器测量精度的重要环节。针对探测器成像面的姿态检测,提出了探测器成像面的姿态检测方法并设计了相应的检测装置。实现了对探测器成像面相对于参考基准法兰平面的倾斜角检测以及相对于外部参考基准立方镜的旋转角检测。对测量装置进行了误差分析并建立误差模型,得到了测量误差与检测装置的几何误差之间的传递系数及其合成方式。分析了现有误差检测方法的不足,提出了误差的快速测量方法并验证其可行性,提高了误差检测的效率并达到了误差补偿目的。以Visual Studio软件作为开发平台,设计了相应的上位机软件控制系统,包括单轴的运动控制、位置的实时显示、数据的采集和存储、状态监测、命令反馈信息栏、数据处理算法等,实现了人机交互。本文还针对装置的测量设备进行了相关标定实验,验证测距设备激光位移传感器的最佳测量范围是其参考距离附近。设计了对水平的X向和Y向导轨的零点定位重复性测试、对误差的快速检测和补偿验证以及角度精度验证实验。水平的两个轴的零点定位精度均能控制在2μm,能满足测量要求。对标准件测量,与高精度激光干涉仪测量结果对比,X轴测量误差在1.5μm内,Y轴测量误差在2.9μm内,旋转角计算误差小于0.0189度,达到了测量要求。

关键词：星敏感器姿态检测运动控制误差补偿

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教学环境下人体姿态检测方法研究

教学环境下人体姿态检测方法研究

作者：叶盛重庆邮电大学

学位级别：硕士

教学环境下的人体姿态信息在教学管理以及教学评估工作中具有重要意义。相比于当前人工获取的手段,采用计算机视觉技术能够以较低成本的方式获得更加全面的姿态信息。然而,在遮挡严重、目标尺度变化较大、姿态类别不平衡的教学场景中,... 详细信息

教学环境下的人体姿态信息在教学管理以及教学评估工作中具有重要意义。相比于当前人工获取的手段,采用计算机视觉技术能够以较低成本的方式获得更加全面的姿态信息。然而,在遮挡严重、目标尺度变化较大、姿态类别不平衡的教学场景中,人体姿态检测是一项比较困难的任务。在权衡检测速度和精度的情况下,本文利用深度学习技术对教学环境下的人体姿态检测展开研究,主要工作如下:1.本文提出了一种基于自适应感受野的人体姿态快速检测方法。针对教学环境下目标遮挡严重且尺度变化大的问题,该方法设计了一种自适应感受野卷积模块,采用非线性的方式融合来自不同感受野卷积核的特征,并通过网络反向传播学习自适应地调整特征提取的感受野。进一步地,该方法将自适应感受野卷积模块与SSD网络结合,自适应地调整浅层特征预测层的感受野大小,以适应教学环境下目标尺度的变化。实验结果表明,在保证较快检测速度的前提下,该方法有效提升了教学环境下的人体姿态检测性能。2.本文提出了一种基于多尺度特征和自适应正样本学习的单阶段姿态检测方法。该方法针对教学环境下目标多尺度特征学习问题开展了进一步研究。首先,该方法基于RFBNet网络提出了一种多尺度特征增强分支。该分支通过多尺度上下文特征增强模块提取更丰富的特征,并与不同尺度的特征预测层进行逐步融合。然后,该方法还采用一种自适应特征融合策略将浅层与深层特征进行自适应互补融合,增强了网络对样本数量不平衡的姿态类别的鉴别能力。此外,该方法还针对正样本在教学环境人体姿态检测任务的重要性,提出了一种自适应正样本学习策略。该策略挑选出更具鲁棒性的正样本,并在梯度下降过程中对预测出的高质量的正样本进行充分利用。实验结果表明,相比于现有的方法,该方法在运算速度和检测精度上都更具优势。

关键词：姿态检测教学环境目标检测深度学习