【摘 要】
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针对水面清污机器人对漂浮目标的检测问题,提出了一种将三维激光雷达点云数据与视觉信息融合检测的方法.首先,视觉识别部分采用CornerNet-Lite目标检测网络,通过对大量样本的训练实现水面漂浮物的检测,得到候选目标的种类和置信度.然后,通过相机和激光雷达的标定将激光雷达三维点云数据投影到二维像素平面,并根据相对像素面积大小的概念定义了激光雷达检测目标物的置信度.最后,调整激光雷达和相机检测目标置信度权重比例,构成新的判定置信度,并通过比较判定置信度和设定阈值的大小来判断是否检测到目标.试验结果表明,该方
【机 构】
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特殊环境机器人技术四川省重点实验室,四川绵阳621000;西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621000
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针对水面清污机器人对漂浮目标的检测问题,提出了一种将三维激光雷达点云数据与视觉信息融合检测的方法.首先,视觉识别部分采用CornerNet-Lite目标检测网络,通过对大量样本的训练实现水面漂浮物的检测,得到候选目标的种类和置信度.然后,通过相机和激光雷达的标定将激光雷达三维点云数据投影到二维像素平面,并根据相对像素面积大小的概念定义了激光雷达检测目标物的置信度.最后,调整激光雷达和相机检测目标置信度权重比例,构成新的判定置信度,并通过比较判定置信度和设定阈值的大小来判断是否检测到目标.试验结果表明,该方法比单独使用CornerNet-Lite算法的检测准确率更高,消除了水面倒影和波纹的影响,降低了虚警率.
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基于修正的固有应变方法,研究解决热-机械耦合模拟虽结果精度高,但由于计算难以收敛、耗时久等原因,无法预测工业级构件变形的难题.首先,选取小尺寸局部模型模拟激光熔化沉积(LMD)过程,从热-机械耦合计算结果中提取固有应变.其次,利用固有应变法,预测了在一端具有固定支撑约束的基板上单道沉积24层薄壁零件后基板的变形情况,通过与热-机械耦合模拟结果对比,发现固有应变法预测的基板底面中心线上最大变形量的偏差为3.27％,基底自由端变形量的平均偏差为4.15％.同时发现,3 mm为固有应变法中等效数值层的最优高度,
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采用振镜进行加工的激光切割设备,为了提高切割精度,首先需要对振镜进行标定,通行的标定方法是使用振镜在金属片或其他刚性材料上切割出一组具有固定图案(通常被称作mark点)的阵列,然后用相机逐一读取该阵列中每个图案的具体位置,据此计算校正网格并实施校正.圆形和十字形是两种最常使用的mark点形状.对这两种mark点对振镜标定精度的影响进行了对比试验,结果表明,圆形mark点标定的精度更好.在平台重复定位标准差约为1 μm的情况下,圆形mark点标定后的振镜平均误差为1.99 μm,标准差为1.09μm;十字形
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