传统的温室作业方式依赖于人工操作,工作效率低且难以保证作业的质量和稳定性。温室自主导航系统可以实现温室内自动化导航和作业,提高温室作物的生产效率和品质。因此,设计一种定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping, ...传统的温室作业方式依赖于人工操作,工作效率低且难以保证作业的质量和稳定性。温室自主导航系统可以实现温室内自动化导航和作业,提高温室作物的生产效率和品质。因此,设计一种定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)技术下的温室自主导航系统,可利用激光雷达等传感器实时构建温室内的地图,并利用SLAM算法实现自主定位与导航。为了提高系统的鲁棒性和性能,提出了一种基于改进粒子滤波算法的姿态估计方法。试验结果表明:该温室自主导航系统能够高效准确地实现温室内的自主导航任务,为农业生产提供了一种新的自动化解决方案。展开更多
针对传统的城市地下空间测量方法存在的困难和问题,试验了一种基于3DSLAM(Simultaneous Localization And Mapping—实时定位与制图)移动扫描技术的地下空间测量新方法。采用i MS3D三维移动测量扫描仪对南京市新街口地区的地下空间进行...针对传统的城市地下空间测量方法存在的困难和问题,试验了一种基于3DSLAM(Simultaneous Localization And Mapping—实时定位与制图)移动扫描技术的地下空间测量新方法。采用i MS3D三维移动测量扫描仪对南京市新街口地区的地下空间进行了扫描测量,分别对地下停车场、地下通道、地下商场等不同类型的地下空间进行了快速高效的三维激光点云数据采集和实景影像采集,通过后处理软件,实现了对不同地下空间结构的测量,测量结果满足相关规范要求,同时还实现了对地下空间主要建(构)筑物的三维建模及实景影像管理。试验结果表明:该技术不仅可以快速有效地对地下空间进行快速有效的数据采集和测量,还可以同步构建三维模型及实景影像,为城市地下空间测量提供了一种新的技术手段。展开更多
针对智能巡检方法难以有效应对复杂环境而导致巡检效率低下、漏检率高的问题,提出智能机器人巡检油气管道异常状态激光点云定位预警方法。设计智能巡检机器人,包括机械摇臂、密封舱和框架结构模块。采用3维激光扫描仪收集管道数据,3维...针对智能巡检方法难以有效应对复杂环境而导致巡检效率低下、漏检率高的问题,提出智能机器人巡检油气管道异常状态激光点云定位预警方法。设计智能巡检机器人,包括机械摇臂、密封舱和框架结构模块。采用3维激光扫描仪收集管道数据,3维激光同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术中激光雷达里程计与建图系统(lightweight and ground-optimized lidar odometry and mapping,LeGO-LOAM)算法进行改进,实现机器人同步定位与建图,结合卷积神经网络评估管道状态并预警定级。实验结果表明,该方法能准确检测管道防腐层状况、裂缝和变形等异常,检测数量与实际一致,巡检率、预警率超99.8%,漏检率和虚警率低于0.3%,路径规划高效,整体巡检性能优异。展开更多
文摘传统的温室作业方式依赖于人工操作,工作效率低且难以保证作业的质量和稳定性。温室自主导航系统可以实现温室内自动化导航和作业,提高温室作物的生产效率和品质。因此,设计一种定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)技术下的温室自主导航系统,可利用激光雷达等传感器实时构建温室内的地图,并利用SLAM算法实现自主定位与导航。为了提高系统的鲁棒性和性能,提出了一种基于改进粒子滤波算法的姿态估计方法。试验结果表明:该温室自主导航系统能够高效准确地实现温室内的自主导航任务,为农业生产提供了一种新的自动化解决方案。
文摘针对传统的城市地下空间测量方法存在的困难和问题,试验了一种基于3DSLAM(Simultaneous Localization And Mapping—实时定位与制图)移动扫描技术的地下空间测量新方法。采用i MS3D三维移动测量扫描仪对南京市新街口地区的地下空间进行了扫描测量,分别对地下停车场、地下通道、地下商场等不同类型的地下空间进行了快速高效的三维激光点云数据采集和实景影像采集,通过后处理软件,实现了对不同地下空间结构的测量,测量结果满足相关规范要求,同时还实现了对地下空间主要建(构)筑物的三维建模及实景影像管理。试验结果表明:该技术不仅可以快速有效地对地下空间进行快速有效的数据采集和测量,还可以同步构建三维模型及实景影像,为城市地下空间测量提供了一种新的技术手段。
文摘针对智能巡检方法难以有效应对复杂环境而导致巡检效率低下、漏检率高的问题,提出智能机器人巡检油气管道异常状态激光点云定位预警方法。设计智能巡检机器人,包括机械摇臂、密封舱和框架结构模块。采用3维激光扫描仪收集管道数据,3维激光同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术中激光雷达里程计与建图系统(lightweight and ground-optimized lidar odometry and mapping,LeGO-LOAM)算法进行改进,实现机器人同步定位与建图,结合卷积神经网络评估管道状态并预警定级。实验结果表明,该方法能准确检测管道防腐层状况、裂缝和变形等异常,检测数量与实际一致,巡检率、预警率超99.8%,漏检率和虚警率低于0.3%,路径规划高效,整体巡检性能优异。
