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基于IMU/GNSS/车速传感器的矿用车定位系统研究
被引量：
3
1
作者
李庆成
王玉林
+2 位作者
逯宇
于奕轩
沈政华
《青岛大学学报（工程技术版）》
CAS
2023年第2期75-81,共7页
针对使用低精度惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的矿用车定位系统存在无法与混合动力能量管理控制策略相结合的问题,本文设计了一种融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统。该系统的结构基于直接配置扩展卡尔曼滤波方法...
针对使用低精度惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的矿用车定位系统存在无法与混合动力能量管理控制策略相结合的问题,本文设计了一种融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统。该系统的结构基于直接配置扩展卡尔曼滤波方法,滤波器由运动学模型和传感器误差模型组成。引入车辆车速传感器信号,对车辆车速进行修正,作为预测下一步位置的辅助信息。该体系结构的设计方式使其易于标定不同传感器参数,以便应用于不同定位需求的车辆。同时,为了测试本文所设计系统的性能,选取青岛大学校内路段,采用不同精度的车速传感器对定位系统进行仿真实验,并将仿真实验结果与传统定位方法进行对比。仿真结果表明,融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统,定位误差大幅减小,车辆在出现胎压不足或车轮打滑时,定位系统的定位精度依然满足需求,定位精度显著提高,并在车速传感器精度受到干扰的情况下,具有较好的鲁棒性,可较好适应各种恶劣路况,证明本算法是一套稳健可靠的低精度传感器融合定位算法。该研究具有一定的实际应用价值。
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关键词
车辆定位
扩展卡尔曼滤波
信息融合
车辆车速传感器
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职称材料
基于计算机视觉的夜间交通流量统计算法研究
被引量：
2
2
作者
王洪昌
王鹏
+2 位作者
焦博文
于奕轩
王玉林
《青岛大学学报（工程技术版）》
CAS
2022年第2期55-60,共6页
针对夜晚环境中传统交通流量统计出现的实时性、鲁棒性及准确性不高的问题,提出了一种基于改进的YOLO v5s交通流量统计算法。采用残差网络的连接结构对YOLO v5s算法中的Focus层进行改进。将改进后的YOLO v5s算法与DeepSORT跟踪算法、统...
针对夜晚环境中传统交通流量统计出现的实时性、鲁棒性及准确性不高的问题,提出了一种基于改进的YOLO v5s交通流量统计算法。采用残差网络的连接结构对YOLO v5s算法中的Focus层进行改进。将改进后的YOLO v5s算法与DeepSORT跟踪算法、统计模块搭建高效的交通流量统计框架。采集实际路况的夜间场景视频来对该框架的准确性进行验证。实验结果表明,该算法平均准确率达到92.9%,较改进前提升3.0%,平均检测速度可以达到33.4 Hz,准确率及实时性都能满足交通流量统计要求。该算法框架可有效地提供夜间交通流量数据,为智能交通发展提供一定的技术支持。
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关键词
计算机视觉
交通流量统计
YOLO
v5s
DeepSORT
智能交通
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职称材料
题名
基于IMU/GNSS/车速传感器的矿用车定位系统研究
被引量：
3
1
作者
李庆成
王玉林
逯宇
于奕轩
沈政华
机构
青岛大学机电工程学院
出处
《青岛大学学报（工程技术版）》
CAS
2023年第2期75-81,共7页
文摘
针对使用低精度惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的矿用车定位系统存在无法与混合动力能量管理控制策略相结合的问题,本文设计了一种融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统。该系统的结构基于直接配置扩展卡尔曼滤波方法,滤波器由运动学模型和传感器误差模型组成。引入车辆车速传感器信号,对车辆车速进行修正,作为预测下一步位置的辅助信息。该体系结构的设计方式使其易于标定不同传感器参数,以便应用于不同定位需求的车辆。同时,为了测试本文所设计系统的性能,选取青岛大学校内路段,采用不同精度的车速传感器对定位系统进行仿真实验,并将仿真实验结果与传统定位方法进行对比。仿真结果表明,融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统,定位误差大幅减小,车辆在出现胎压不足或车轮打滑时,定位系统的定位精度依然满足需求,定位精度显著提高,并在车速传感器精度受到干扰的情况下,具有较好的鲁棒性,可较好适应各种恶劣路况,证明本算法是一套稳健可靠的低精度传感器融合定位算法。该研究具有一定的实际应用价值。
关键词
车辆定位
扩展卡尔曼滤波
信息融合
车辆车速传感器
Keywords
vehicle positioning
extended Kalman filter
information fusion
vehicle speed sensor
分类号
TN967.2 [电子电信—信号与信息处理]
P228.4 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
基于计算机视觉的夜间交通流量统计算法研究
被引量：
2
2
作者
王洪昌
王鹏
焦博文
于奕轩
王玉林
机构
青岛大学机电工程学院
出处
《青岛大学学报（工程技术版）》
CAS
2022年第2期55-60,共6页
文摘
针对夜晚环境中传统交通流量统计出现的实时性、鲁棒性及准确性不高的问题,提出了一种基于改进的YOLO v5s交通流量统计算法。采用残差网络的连接结构对YOLO v5s算法中的Focus层进行改进。将改进后的YOLO v5s算法与DeepSORT跟踪算法、统计模块搭建高效的交通流量统计框架。采集实际路况的夜间场景视频来对该框架的准确性进行验证。实验结果表明,该算法平均准确率达到92.9%,较改进前提升3.0%,平均检测速度可以达到33.4 Hz,准确率及实时性都能满足交通流量统计要求。该算法框架可有效地提供夜间交通流量数据,为智能交通发展提供一定的技术支持。
关键词
计算机视觉
交通流量统计
YOLO
v5s
DeepSORT
智能交通
Keywords
computer vision
traffic flow statistics
YOLO v5s target detection algorithm
DeepSORT tracking algorithm
intelligent traffic
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP393.021 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于IMU/GNSS/车速传感器的矿用车定位系统研究
李庆成
王玉林
逯宇
于奕轩
沈政华
《青岛大学学报（工程技术版）》
CAS
2023
3
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职称材料
2
基于计算机视觉的夜间交通流量统计算法研究
王洪昌
王鹏
焦博文
于奕轩
王玉林
《青岛大学学报（工程技术版）》
CAS
2022
2
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职称材料
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