随着自动驾驶技术的快速发展,4D毫米波雷达因其全天候适应性和抗干扰能力,成为同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的关键传感器。然而在隧道等封闭环境中,多径效应引发的虚警点云严重影响了雷达SLAM系统...随着自动驾驶技术的快速发展,4D毫米波雷达因其全天候适应性和抗干扰能力,成为同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的关键传感器。然而在隧道等封闭环境中,多径效应引发的虚警点云严重影响了雷达SLAM系统的定位精度与建图效果。针对这一问题,本文基于对隧道中的毫米波雷达点云数据特性和散射角特征的规律分析提出了一种全新的滑窗动态滤波算法。该方法结合了点云的空间统计特性与邻域密度检测方法剔除离群噪声点云,利用雷达点云粗配准获得先验估计位姿,结合雷达点云俯仰向和方位向的三维散射角特征,实现对真实目标点云数据的区分和聚类。随后使用随机采样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)拟合隧道墙壁平面并构建隧道墙面模型。通过引入动态滑窗更新策略,利用拟合的隧道墙面模型与先验估计位姿实时更新当前姿态节点到墙面边界距离阈值,使用距离阈值进一步消除隧道空间以外的虚警点云和噪声点云,并在因子图优化框架下完成全局位姿修正与局部地图更新。本研究在真实的隧道环境中采集多个不同场景的数据进行实验验证,实验结果证明本研究提出的方法在有效降低虚警点云干扰的同时,显著提高了定位精度和建图质量,且能在复杂环境中保持较高的稳定性。本研究为提高4D毫米波雷达SLAM在封闭环境中的鲁棒性提供了新的技术思路和实现路径。展开更多
质量标准量值传递过程中,砝码的体积值需要准确测量,以便进行砝码质量值的浮力修正。声学法是一种快速高效的非接触式体积测量方法。为实现砝码体积的高精度快速测量,设计实现了一套声学法砝码体积测量装置,对1 g~20 kg OIML(internati...质量标准量值传递过程中,砝码的体积值需要准确测量,以便进行砝码质量值的浮力修正。声学法是一种快速高效的非接触式体积测量方法。为实现砝码体积的高精度快速测量,设计实现了一套声学法砝码体积测量装置,对1 g~20 kg OIML(international organization for legal metrology)形状砝码体积进行测量,并对其测量不确定度进行了评估。经实验测定50 g~20 kg的OIML形状砝码的测量不确定度小于8×10-4,1~20 g的OIML形状砝码的体积测量值满足E1等级砝码的要求,验证了声学法应用于高精度砝码体积测量的可行性。展开更多
滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制系统中常用的算法,对中低频噪声有较好的控制作用,但在某些环境噪声中传统的算法可能达不到期望的抑制效果。提出一种基于sigmoid变换的滤波-x四元数最小均方算法...滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制系统中常用的算法,对中低频噪声有较好的控制作用,但在某些环境噪声中传统的算法可能达不到期望的抑制效果。提出一种基于sigmoid变换的滤波-x四元数最小均方算法,该算法利用四元数的空间特性使噪声信号在超复数域内部相互耦合和关联,并通过sigmoid函数对误差信号进行非线性变换来约束噪声信号以减低对权值更新的影响力度,避免权值在更新过程中发散,从而实现优异的收敛性能以及增强的鲁棒性。同时通过研究步长分析该算法的稳态特性,并在汽车、工厂噪声环境下验证提出算法性能的优越性,仿真结果支持了该结论。展开更多
文摘滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是主动噪声控制系统中常用的算法,对中低频噪声有较好的控制作用,但在某些环境噪声中传统的算法可能达不到期望的抑制效果。提出一种基于sigmoid变换的滤波-x四元数最小均方算法,该算法利用四元数的空间特性使噪声信号在超复数域内部相互耦合和关联,并通过sigmoid函数对误差信号进行非线性变换来约束噪声信号以减低对权值更新的影响力度,避免权值在更新过程中发散,从而实现优异的收敛性能以及增强的鲁棒性。同时通过研究步长分析该算法的稳态特性,并在汽车、工厂噪声环境下验证提出算法性能的优越性,仿真结果支持了该结论。