【摘 要】
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针对单目相机采集室外图像易受环境光照影响、尺度存在不确定性的缺点,以及利用神经网络进行位姿估计不准确的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉惯性里程计.采用神经网络取代传统里程计中基于几何约束的视觉前端,将单目相机输出的估计值作为测量更新,并通过神经网络优化EKF的误差协方差.利用EKF融合CNN输出的单目相机位姿和惯性测量单元(IMU)数据,优化CNN的位姿估计,补偿相机尺度信息与IMU累计误差,实现无人系统运动位姿的更新和估计.相比于使用单目图像的深度学习算法De
【机 构】
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集美大学海洋信息工程学院 厦门361005;福州大学机械工程及自动化学院 福州350000;福建船政交通职业学院 福州350000
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针对单目相机采集室外图像易受环境光照影响、尺度存在不确定性的缺点,以及利用神经网络进行位姿估计不准确的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉惯性里程计.采用神经网络取代传统里程计中基于几何约束的视觉前端,将单目相机输出的估计值作为测量更新,并通过神经网络优化EKF的误差协方差.利用EKF融合CNN输出的单目相机位姿和惯性测量单元(IMU)数据,优化CNN的位姿估计,补偿相机尺度信息与IMU累计误差,实现无人系统运动位姿的更新和估计.相比于使用单目图像的深度学习算法Depth-VO-Feat,所提算法融合单目图像和IMU数据进行位姿估计,KITTI数据集中09序列的平动、转动误差分别减少45.4％、47.8％,10序列的平动、转动误差分别减少68.1％、43.4％.实验结果表明所提算法能进行更准确的位姿估计,验证了算法的准确性和可行性.
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本文针对界面扰动波的发展演化过程,利用液膜厚度测量传感器,在可调压中压湿气装置上进行了154组界面扰动波的测量实验,并运用递归定量分析方法提取液膜时序信号的确定性等4个特征参量,结合小波分析方法,对气液两相流界面扰动波的演化规律进行了研究,结果表明,在波状环状流中,随着管道压力的增加,界面扰动波的确定性值维持在1附近,递归熵值从4.5下降到3,表明界面波运动的有序性增强,比率值从1增加到2.5,而递归率值从0.5下降到0.3,表明扰动波由非稳态向稳态过渡;在完全环状流中,随着管道压力的增加,两相界面以规则
起伏振动气液两相流型准确识别对漂浮核动力平台安全稳定运行有重要意义.通过对比静止和起伏振动管道的压差信号以及对应的频谱图发现,起伏振动管道内的压差信号波动幅度更大且包含更多的频率分量,两种流型均含有主频率,该频率为起伏振动频率.针对起伏振动状态气液两相流压差信号的复杂性,分别采用自适应白噪声的完备总体经验模态分解(CEEMDAN)和集合经验模态分解(EEMD)对小波降噪后的压差信号进行模式分解,发现CEEMDAN能够在减少模式分量的同时获得更多有效的分量.通过计算spearman相关系数选择具有表征意义的
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换流阀冷却系统中均压电极结垢检测是直流输电系统安全运行的必要保障.当前人工筛查的检测方法,有较大的盲目性且易造成系统漏水等故障.因此提出基于超声导波回波特性的在线结垢检测方法.选取频散小、传输距离长的L(0,2)模态导波作为激励信号,将电极结垢视为多孔介质并计算其特征参数,构建了流-固-声多物理场作用下的均压电极结垢检测模型,确定了最佳超声激励频率并仿真研究了0.2～1.0 mm厚度水垢对声波信号的反射与吸收特征,分析了L(0,2)模态导波与水垢交互过程中的模态转换过程,进而搭建实验系统,开展了水垢厚度为
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为研究不同延期时间对井下浅孔爆破的影响,利用数值模拟软件LS-DYNA对精确延时逐孔起爆的地下浅孔爆破作业方式进行研究.基于国内外的研究现状,浅孔爆破作业选用15、20、25、30、35 m s五种不同延期时间的连续不耦合装药逐孔起爆.进行现场精细延时逐孔起爆试验,通过爆破振动测试仪采集爆破振动速度,并对速度波形图进行探究分析,当孔间延时为25 m s时,其最大振速比15 ms时降低了27％、比20 ms时降低了8％、比30 ms时降低了29％、比35 ms时降低了52％.研究表明:延期时间为25 m s
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