针对电点火头因制造工艺影响造成发火时间不一致问题,通过点火试验在线检测发火时间,同时结合CT三维测量图片发现中间空洞并定位其位置,根据出现空洞与桥丝相对位置和对应的发火时间,分析空洞位置、形状、大小对发火时间的影响程度。试...针对电点火头因制造工艺影响造成发火时间不一致问题,通过点火试验在线检测发火时间,同时结合CT三维测量图片发现中间空洞并定位其位置,根据出现空洞与桥丝相对位置和对应的发火时间,分析空洞位置、形状、大小对发火时间的影响程度。试验结果表明:发火时间大于理论值,在桥丝或导线附近将会出现空洞;桥丝或导线穿过空洞、出现在空洞附近或与空洞相交且空洞体积不大,会使电点火头发火时间略大于1.5 m s;桥丝或导线穿过不同程度大体积空洞或与大体积空洞相交,会使电点火头发火时间远大于理论发火时间,但测试发现发火延迟时间基本不超过1 s;远离桥丝或导线的小空洞对发火时间影响不大。这种实时检测点火时间和同步CT三维测量的试验,可为电点火头产品生产过程质量控制提供参考,具有一定的现实意义。展开更多
为了提高自动驾驶汽车环境感知与安全性,构建高精度的环境地图,提出了基于双目视觉与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的多源异构信息融合同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法。首先,针...为了提高自动驾驶汽车环境感知与安全性,构建高精度的环境地图,提出了基于双目视觉与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的多源异构信息融合同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法。首先,针对双目视觉与IMU信息融合的问题,采用紧耦合方法,结合双目视觉传感器的深度感知能力和IMU的快速运动捕捉能力,在系统初始化过程中,引入了一次最大后验估计对双目相机与IMU进行处理;然后,在后端优化中,采用基于滑动窗口的非线性优化算法求解最优位姿;最后,通过自动驾驶试验平台搭建了SLAM系统实物验证平台,设计完成了SLAM系统定位试验和相关性能验证试验。结果表明,双目视觉与IMU信息融合的SLAM系统相较于单目视觉惯性融合(VINS-Fusion)算法的定位精度可提升30.34%,在试验和实际场景中均表现出了有效性。设计的多源异构信息融合的SLAM系统能够显著提升定位精度,且在交通安全环境中具有良好的应用前景,对于提高自动驾驶系统的性能和安全性具有重要意义。展开更多
瞬时测频(instantaneous frequency measurement,IFM)接收机是电子侦察中非常重要的测频资源,其结构简单、灵敏度高、侦察频带宽、分辨率高,可以快速测定被测信号的频率,在现代电子战中得到广泛应用。基于IFM微波鉴相器在某一瞬间只能...瞬时测频(instantaneous frequency measurement,IFM)接收机是电子侦察中非常重要的测频资源,其结构简单、灵敏度高、侦察频带宽、分辨率高,可以快速测定被测信号的频率,在现代电子战中得到广泛应用。基于IFM微波鉴相器在某一瞬间只能响应一个信号的特性,结合IFM工作原理,研究了一种新的(超过2个信号)对IFM干扰策略,并分析了干扰机理,通过模拟仿真对IFM的干扰效果进行了评估。仿真结果表明:多信号交叠可以对IFM系统产生明显的干扰效果,可以使得其无法测得正确频率,并错误地输出同时到达信号指示。展开更多
文摘针对电点火头因制造工艺影响造成发火时间不一致问题,通过点火试验在线检测发火时间,同时结合CT三维测量图片发现中间空洞并定位其位置,根据出现空洞与桥丝相对位置和对应的发火时间,分析空洞位置、形状、大小对发火时间的影响程度。试验结果表明:发火时间大于理论值,在桥丝或导线附近将会出现空洞;桥丝或导线穿过空洞、出现在空洞附近或与空洞相交且空洞体积不大,会使电点火头发火时间略大于1.5 m s;桥丝或导线穿过不同程度大体积空洞或与大体积空洞相交,会使电点火头发火时间远大于理论发火时间,但测试发现发火延迟时间基本不超过1 s;远离桥丝或导线的小空洞对发火时间影响不大。这种实时检测点火时间和同步CT三维测量的试验,可为电点火头产品生产过程质量控制提供参考,具有一定的现实意义。
文摘为了提高自动驾驶汽车环境感知与安全性,构建高精度的环境地图,提出了基于双目视觉与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的多源异构信息融合同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)算法。首先,针对双目视觉与IMU信息融合的问题,采用紧耦合方法,结合双目视觉传感器的深度感知能力和IMU的快速运动捕捉能力,在系统初始化过程中,引入了一次最大后验估计对双目相机与IMU进行处理;然后,在后端优化中,采用基于滑动窗口的非线性优化算法求解最优位姿;最后,通过自动驾驶试验平台搭建了SLAM系统实物验证平台,设计完成了SLAM系统定位试验和相关性能验证试验。结果表明,双目视觉与IMU信息融合的SLAM系统相较于单目视觉惯性融合(VINS-Fusion)算法的定位精度可提升30.34%,在试验和实际场景中均表现出了有效性。设计的多源异构信息融合的SLAM系统能够显著提升定位精度,且在交通安全环境中具有良好的应用前景,对于提高自动驾驶系统的性能和安全性具有重要意义。
文摘瞬时测频(instantaneous frequency measurement,IFM)接收机是电子侦察中非常重要的测频资源,其结构简单、灵敏度高、侦察频带宽、分辨率高,可以快速测定被测信号的频率,在现代电子战中得到广泛应用。基于IFM微波鉴相器在某一瞬间只能响应一个信号的特性,结合IFM工作原理,研究了一种新的(超过2个信号)对IFM干扰策略,并分析了干扰机理,通过模拟仿真对IFM的干扰效果进行了评估。仿真结果表明:多信号交叠可以对IFM系统产生明显的干扰效果,可以使得其无法测得正确频率,并错误地输出同时到达信号指示。
文摘为提高回环检测的精度,同时满足实时性的需求,提出了一种多信息作用下的激光回环检测算法。首先,利用惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)信息得到每个点云帧之间的相对运动;然后,提取点云中的高度信息、强度信息以及数量信息并归一化处理;在上下文扫描(scan context,SC)描述符的基础上,定义了融合IMU与点云信息的上下文扫描(IMU and point scan context,IPSC)描述符以及对应的相似度函数;最后,引入改进的正态分布变换(normal distributions transform,NDT)算法进行综合相似度判断。针对所提出的算法在多个数据集上进行实验,结果表明,该算法在回环检测时具有较高的精度,能够在不同场景下进行识别,同时满足了系统的实时性要求,为激光回环检测提供了一种新的方法。
基金Supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities(DL12DB03)National Natural Science Foundation of China(60871034)Program for New Century Excellent Talents in University(NCET-09-0279)
