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遥感影像路径规划中A*算法优化研究

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第10期38卷 105-111页

作者：谷玉海崔悦龙伊娜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

针对在高分辨率遥感影像上进行路径规划时所面临的算法搜索范围大,效率低且转折点较多等问题,提出一种基于A*算法的全局路径规划算法。在原始A*算法的启发函数部分引入余弦函数,减少冗余节点的搜索过程,缩小算法搜索节点的范围,提升算... 详细信息

针对在高分辨率遥感影像上进行路径规划时所面临的算法搜索范围大,效率低且转折点较多等问题,提出一种基于A*算法的全局路径规划算法。在原始A*算法的启发函数部分引入余弦函数,减少冗余节点的搜索过程,缩小算法搜索节点的范围,提升算法运行效率;设计拐点优化方案,减少规划路径中不必要的拐点数,提升路径规划结果的平滑性。为验证改进方法的有效性,在Matlab软件中进行仿真实验,分析原始A*算法和改进后A*算法的搜索节点范围与路径中拐点数量,并在遥感影像的二值地图中进行真实路径规划对比实验,分析路径长度与运行时间。实验数据表明,改进后算法的扩展节点减少30%以上,非必要拐点数减少35%以上,路径规划长度缩短10.1%,运行时间减少10.7%,提升了寻求最优路径的效率。

关键词： A*算法栅格地图遥感影像图道路提取路径规划

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基于高磁导率铁芯的磨粒传感器性能提高方法

广西大学学报（自然科学版） 2021年第2期46卷 353-361页

作者：范辰王立勇陈涛贾然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

为了提升电感式油液磨粒检测传感器对小尺寸磨损颗粒的检测能力,设计了一种添加高磁导率铁芯的电感式油液磨粒检测传感器。通过在传感器激励线圈及感应线圈外侧添加高磁导率铁芯,优化传感器内部磁特性,以增强磨损颗粒引起的局部磁场扰动... 详细信息

为了提升电感式油液磨粒检测传感器对小尺寸磨损颗粒的检测能力,设计了一种添加高磁导率铁芯的电感式油液磨粒检测传感器。通过在传感器激励线圈及感应线圈外侧添加高磁导率铁芯,优化传感器内部磁特性,以增强磨损颗粒引起的局部磁场扰动,提高传感器输出的感应电动势幅值。分析结果表明,添加高磁导率铁芯即可有效提高传感器背景磁感应强度,减小磁场向无效方向的泄漏,增强其检测灵敏度。最终,通过为传感器各线圈匹配相应厚度的高磁导率铁芯,磨损颗粒引起的传感器输出感应电动势幅值均提高25%以上。本研究使电感式磨粒检测传感器对机械设备初期异常磨损阶段所产生的小尺寸磨损颗粒具备更好的检测性能,也为传感器性能提高方法及其优化设计提供了新的技术方向。

关键词：高磁导率铁芯磨粒传感器磁特性优化磨粒检测性能

改进鸽群和Morphin算法的混合路径规划算法研究

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机械设计与制造 2024年第6期400卷 53-57,63页

作者：支奕琛谷玉海徐小力龙伊娜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

针对目前无人车在复杂环境例如同时存在静态和动态障碍物的环境下路径规划能力较弱的情况,提出了一种引入自适应权重系数的鸽群算法和Morphine算法的混合路径规划算法。(1)在栅格地图中确定起点和终点同时建立环境模型;(2)在鸽群算中加... 详细信息

针对目前无人车在复杂环境例如同时存在静态和动态障碍物的环境下路径规划能力较弱的情况,提出了一种引入自适应权重系数的鸽群算法和Morphine算法的混合路径规划算法。(1)在栅格地图中确定起点和终点同时建立环境模型;(2)在鸽群算中加入自适应权重系数进行改进从而规划出一条全局最优路径,无人车按照全局路径行驶,当无人车的传感器探测到未知的静态或动态障碍物情况下,将会立刻运用Morphine算法进行相应的路线设计,从而实现对障碍物的躲避,无人车躲避障碍物后回到原来的路径上继续行驶至目标点。通过仿真实验和在无人车上的实际应用验证了该混合路径规划算法的有效性和可行性。

关键词：无人车障碍物改进鸽群算法 Morphine算法

改进Rao-Blackwellized粒子滤波的定位与建图方法及优化

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机械设计与制造 2024年第9期403卷 251-257,261页

作者：支奕琛谷玉海龙伊娜徐小力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

针对复杂地面场景下无人系统自主定位建图的难题,从机器人的建图角度出发,提出一种在复杂环境下机器人实现自我定位的方案,方案采用遗传算法中的交叉变异思想,对改进Rao-Blackwellized粒子滤波的同步定位与地图构建(RBPF-SLAM)算法中的... 详细信息

针对复杂地面场景下无人系统自主定位建图的难题,从机器人的建图角度出发,提出一种在复杂环境下机器人实现自我定位的方案,方案采用遗传算法中的交叉变异思想,对改进Rao-Blackwellized粒子滤波的同步定位与地图构建(RBPF-SLAM)算法中的重采样过程进行优化。经过仿真和自行设计的履带式无人系统实验平台进行实验验证,采用该方法优化后的SLAM算法,使得无人系统所构建的栅格地图在消耗较少粒子的情况下,能够绘制精度较高的栅格地图,达到了较好的自主定位和建图效果。

关键词：移动机器人 RBPF-SLAM 定位建图

基于改进D-Linknet的高分遥感影像道路提取方法

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激光杂志 2023年第5期44卷 162-168页

作者：龙伊娜谷玉海吴文昊刘旺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

基于D-Linknet进行图像分割时,在特征提取阶段忽略了不同级别的特征图中存在的特征重要程度不同,丢失了大量的细节信息,致使分割效果不佳。针对该问题,提出了一种基于D-Linknet与注意力机制相结合的图像语义分割算法,并将上采样网络的... 详细信息

基于D-Linknet进行图像分割时,在特征提取阶段忽略了不同级别的特征图中存在的特征重要程度不同,丢失了大量的细节信息,致使分割效果不佳。针对该问题,提出了一种基于D-Linknet与注意力机制相结合的图像语义分割算法,并将上采样网络的所有子区块的输出进行聚类后再恢复至原始图片维度,以提高上采样时子区块的利用率;通过采用最大特征映射(Max-feature-map,MFM)作为激活函数,解决部分稀疏道路提取不成功的问题。实验结果表明,提出的网络精准率达到85.1%,平均交并比达到85.6%,F1-score达到84.6%;相比于同类网络,评价指标也均处于前列。

关键词：高分辨率遥感影像道路提取注意力机制激活函数

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基于信息融合的目标检测系统研究

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

改进SOLOv2的非结构化道路图像实例分割

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激光杂志 2024年第3期45卷 133-139页

作者：宋亮谷玉海黄佳伟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

针对非结构化道路图像中多个目标重叠且间尺度差异较大等,容易漏检或错检,分割精度不佳等问题。提出一种改进的SOLOv2实例分割算法。首先在特征金字塔结构添加自底而上增强路径以减少特征传递过程的损失,其次使用双重注意力指导特征选择... 详细信息

针对非结构化道路图像中多个目标重叠且间尺度差异较大等,容易漏检或错检,分割精度不佳等问题。提出一种改进的SOLOv2实例分割算法。首先在特征金字塔结构添加自底而上增强路径以减少特征传递过程的损失,其次使用双重注意力指导特征选择,自适应地选择重要特征,抑制冗余信息,提升细节特征的提取能力,增强类别分支和掩膜分支的特征表示,进而提高掩膜预测的准确率。此外,对非结构化道路图像数据集进行预处理操作,提高模型的泛化能力。实验结果表明,本方法对实例边界把控更为精准,对比SOLOv2和Mask-RCNN平均精度分别提高2.0%、2.2%,检测帧率提高到6.1帧/s,在不同环境下均具有良好的分割性能。

关键词：实例分割非结构化道路注意力机制深度学习

广义形态滤波和VMD分解的滚动轴承故障诊断

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电子测量与仪器学报 2018年第4期32卷 51-57页

作者：崔锡龙王红军邢济收左云波北京信息科技大学机电工程学院北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室

滚动轴承早期故障信号的特征提取通常都会受到强噪声的影响,难以得到有效信息,因此提出了广义形态滤波和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相结合的方法。首先利用不同结构元素构成的广义形态滤波去除故障信号中噪声信... 详细信息

滚动轴承早期故障信号的特征提取通常都会受到强噪声的影响,难以得到有效信息,因此提出了广义形态滤波和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相结合的方法。首先利用不同结构元素构成的广义形态滤波去除故障信号中噪声信息的影响,突出故障信号的冲击特征;其次运用VMD对处理过后的信号进行分解,得到若干个模态分量;然后由峭度准则选取故障信息最为丰富的模态分量进行包络谱分析,获取滚动轴承的故障特征频率。通过对仿真信号和实测数据的处理结果表明,方法对噪声的去除效果显著,获取故障特征频率也十分明显,能够作为滚动轴承故障诊断的有效方法。

关键词：变分模态分解广义形态滤波滚动轴承故障诊断

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基于VMD共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断

电子测量与仪器学报 2018年第9期32卷 20-27页

作者：杨伟王红军北京信息科技大学机电工程学院北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室

针对滚动轴承早期故障信息难以提取且信号呈现非平稳、非线性的特点。提出了一种基于变分模态分解和共振稀疏分解相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用VMD将信号分解为一系列模态分量;然后根据峭度准则对包含故障信息最多的模态分量... 详细信息

针对滚动轴承早期故障信息难以提取且信号呈现非平稳、非线性的特点。提出了一种基于变分模态分解和共振稀疏分解相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用VMD将信号分解为一系列模态分量;然后根据峭度准则对包含故障信息最多的模态分量进行双Q因子的共振稀疏分解;最后对包含故障信息量丰富的低共振分量进行能量幅值谱分析从而得到轴承故障特征频率。其次将基于EMD共振稀疏分解应用于仿真信号作对比分析,证明VMD共振稀疏分解方法的有效性。基于此,将VMD共振稀疏分解方法应用于轴承内、外圈故障诊断中,成功提取出故障特征频率,验证了此方法的有效性。

关键词：变分模态分解共振稀疏分解品质因子故障诊断