【摘 要】
：
智能手机内置多种传感器,可作为一种智能传感设备收集信息(如振动与位置)。本文提出一种方法,以智能手机为传感平台,通过开发相应的应用软件实时获取车辆加速度、速度和位置信息,从而实现基于绿色理念的地铁轨道状态监测。通过智能手机和高精度传感器现场试验,根据检测数据的标准差、Sperling指标和ISO-2631计权加速度验证其准确性。结合无全球定位系统覆盖的隧道环境坐标校准算法,提出一种车辆定位方法。基
【出 处】
：
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
论文部分内容阅读
智能手机内置多种传感器,可作为一种智能传感设备收集信息(如振动与位置)。本文提出一种方法,以智能手机为传感平台,通过开发相应的应用软件实时获取车辆加速度、速度和位置信息,从而实现基于绿色理念的地铁轨道状态监测。通过智能手机和高精度传感器现场试验,根据检测数据的标准差、Sperling指标和ISO-2631计权加速度验证其准确性。结合无全球定位系统覆盖的隧道环境坐标校准算法,提出一种车辆定位方法。基于时域积分法,建立车辆纵向加速度与车辆运行区间里程位置的关系,计算相邻车站间的距离并与实际值比较。验证了
其他文献
水环境对人们的生活质量造成直接影响,要想全面了解水环境质量,要对水环境进行全面监测。从水环境工作保护来说,水环境监测是整个工作开展过程中的一项重要内容,其中针对水污染中毒性有机物监测,相关监测机构应对其进行分类监测,进而为相关管理部门各项工作的开展提供数据支持。本文旨在通过对水污染中毒性有机物的化学监测技术相关内容进行全面分析,以期对相关监测工作人员有所帮助。
文章以南方某磷矿城镇为研究对象,采用现场采样与实验室分析方法测定了土壤中Cu、Zn、Pb、Cd、Ni、Cr、As和Hg的含量,并对当地土壤重金属污染现状、潜在生态风险及空间变异特征进行研究。结果表明,该研究区内土壤综合污染程度较低,但As和Cd存在一定风险。污染指数法评价结果表明,该地区土壤以清洁和尚清洁为主,局部地区存在中度和轻度污染;土壤中各元素的污染程度为As>Cd>Cu,Ni、Zn、Pb、
提出一种基于AdaBoost算法改进的SVR软测量建模方法,利用SVR算法在处理高维、非线性样本的优势建立预测模型,并利用AdaBoost算法对样本数据进行迭代训练,提高预测模型的精确度。以某电厂的600MW超临界变压运行锅炉为研究对象,采集相关数据进行仿真。
就目前而言,BIM在国外有广泛而成熟的应用,国内的工程应用处于初步阶段。本文简述了BIM技术在我国工程建设行业的现状和应用前景,以及BIM技术在设计和施工方面的指导意义。
产品或服务:约肯机器人——水下无人机由约肯机器人(上海)有限公司研发。约肯机器人有3款面市产品,分别是全球首款变焦摄影水下无人机BW SpacePro、智能追踪水下无人机BWSpace、娱乐消费型水下推动器BWSwimate。约肯机器人具有直观、可视化,成本低、无技术门槛,续航时间长,可远
"森林质量精准提升工程"是我国为全面提升森林质量,实现林业可持续发展而决策部署的重大生态建设工程。如何全面及时掌握其实施成效及存在的问题,以便动态调整生态工程实施方案,并使后续部署具有科学性和空间针对性,是国家的重大迫切需求。在理论分析和实践总结的基础上,提出建立基于地面—无人机—卫星立体有效监测平台的构思。平台主要包括三个子模块:(1)地面长期固定监测和实证调查;(2)无人机和背包激光雷达近地面
随着近几年无人机应用越来越广泛,传统的GPS/INS组合导航系统存在很多局限性,视觉导航具有信息量大且精确、协同干扰小和实时性强的优点,迅速成为研究的热点。SLAM自提出以来在地面机器人应用上取得了重大成果,如何将其应用于无人机一直以来是研究的热点。介绍了视觉SLAM的基本步骤和一些关键技术,并分析了要应用于无人机所面临的实时性和鲁棒性方面的难点,提出了视觉SLAM的组合导航、基于深度学习、构建语
介绍一个新的电网实时在线分析系统软件平台,以支持下一代秒级响应在线分析系统的研发。文章介绍了在线分析系统响应速度提升的总体思路,在线分析软件平台技术路线、实施方案和平台的通用功能模块。基于该在线分析软件平台的拓展,研发了一套新在线分析系统。该系统已经在湖南省调部署并在线示范运行。初步测试数据表明,新在线分析系统可以达到秒级的响应速度。
接近开关被广泛应用在工业设备中,利用其能够感应金属的特性,可以在一些特殊场合,使用接近开关作为现场传感器,配合PLC高速计数模块及其逻辑运算功能,来检测滚轴的旋转角位移及线速度。虽然运动控制系统经常使用光电编码器来测量角位移和线速度,但是一些控制系统对测量精度要求不是很高,相比光电编码器,低价的接近开关同样能够实现控制目的。采用文章所述的方法,能够实现马达绝对位置或相对位置测量,同时还具有成本低、
针对无人飞行器在环境特征突变情况下数据融合的可靠性大幅下降问题,提出了神经网络预测补偿的组合导航算法。首先利用扩展卡尔曼滤波和粒子滤波对激光、光流等传感器得到的数据进行融合,然后采用径向基函数(RBF)神经网络对粒子滤波前后的误差进行预测。当激光数据可靠时,RBF神经网络进行训练学习模式,当激光数据中断或者不可靠时,利用训练后的模型对系统进行误差补偿。利用无人飞行器在室内环境下进行定点和轨迹实验,