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多传感器集成测量系统的数据对齐方法 被引量:4
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作者 刘鹏鑫 王扬 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期103-107,共5页
目前多传感器集成测量系统的数据对齐精度完全依赖于对几何参考体的测量精度,对齐的灵活性不高,过程比较复杂,为此文中提出了一种不依靠简单几何体作为基准的自动对齐算法.该算法首先通过计算点集曲率来辅助选取3对近似对应点,求解坐标... 目前多传感器集成测量系统的数据对齐精度完全依赖于对几何参考体的测量精度,对齐的灵活性不高,过程比较复杂,为此文中提出了一种不依靠简单几何体作为基准的自动对齐算法.该算法首先通过计算点集曲率来辅助选取3对近似对应点,求解坐标变换矩阵实现初始对齐;然后对非接触扫描点云进行三角剖分,以接触式测量所获点集向对应三角片的投影寻找对应点,之后进行坐标变换迭代求解,从而实现了不存在对应点的点集之间的对齐;最后用包围盒求交法实现了数据的融合.实验结果表明,本算法对初始位置要求不高,在改善对齐精度的同时减少了对齐过程中的人工干预.文中数据对齐的最小二乘误差最大为0.045μm,最小为0.025μm. 展开更多
关键词 逆向工程 多传感器集成测量系统 迭代最近点 数据对齐
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串并结合的分布式空间温度测量技术研究 被引量:2
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作者 曹振忠 黄战华 谌刚 《新型工业化》 2014年第10期5-9,共5页
在空间多传感器温度测量中,由于温度探测器多,因此快速测量是基本要求。本文分析了数字温度传感器DS18B20的特性,分析计算了温度测量时间和数据读取时间,在此基础上,设计了传感器驱动电路和数据读写时序,提出了新颖的串并结合的多传感... 在空间多传感器温度测量中,由于温度探测器多,因此快速测量是基本要求。本文分析了数字温度传感器DS18B20的特性,分析计算了温度测量时间和数据读取时间,在此基础上,设计了传感器驱动电路和数据读写时序,提出了新颖的串并结合的多传感器分布式空间温度测量技术方案,实现了每路10个DS18B20数字温度传感器同时启动,分时读取数据,8路并行的多点温度快速测量。同点温度测量标定实验和实际空间的温度分布测量的实验结果良好,说明方案具有可行性和优越性。 展开更多
关键词 数字温度传感器 多传感器分布测量 串并综合
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Aggregation‑Value‑Based Active Sampling Method for Multi‑sensor Freeform Surface Measurement and Reconstruction
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作者 CHEN Gengxiang LI Yingguang +1 位作者 MEHDI-SOUZANI Charyar LIU Xu 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 CSCD 2024年第6期700-709,共10页
Freeform surface measurement is a key basic technology for product quality control and reverse engineering in aerospace field.Surface measurement technology based on multi-sensor fusion such as laser scanner and conta... Freeform surface measurement is a key basic technology for product quality control and reverse engineering in aerospace field.Surface measurement technology based on multi-sensor fusion such as laser scanner and contact probe can combine the complementary characteristics of different sensors,and has been widely concerned in industry and academia.The number and distribution of measurement points will significantly affect the efficiency of multisensor fusion and the accuracy of surface reconstruction.An aggregation‑value‑based active sampling method for multisensor freeform surface measurement and reconstruction is proposed.Based on game theory iteration,probe measurement points are generated actively,and the importance of each measurement point on freeform surface to multi-sensor fusion is clearly defined as Shapley value of the measurement point.Thus,the problem of obtaining the optimal measurement point set is transformed into the problem of maximizing the aggregation value of the sample set.Simulation and real measurement results verify that the proposed method can significantly reduce the required probe sample size while ensuring the measurement accuracy of multi-sensor fusion. 展开更多
关键词 multi-sensor fusion multi-sensor measurement data sampling active learning Shapley value intelligent sampling
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