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题名嵌入式激光雷达下室内移动机器人动态定位方法
被引量：1
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作者
李康
余智斌
周作梅
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机构
凯里学院微电子与人工智能学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第1期218-222,共5页
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基金
黔东南州科学技术局项目(No.黔东南科合J字[2022]75号)
贵州省教育厅青年科技人才成长项(No.黔教合KY字[2022]087号)。
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文摘
由于空间的限制,室内移动机器人在操作过程中对位置确认的要求较高,存在移动轨迹定位偏离的问题。为此提出嵌入式激光雷达下室内移动机器人动态定位方法。利用坐标转换以及欧式距离分割法对采集的激光雷达数据实施预处理,去除噪声对后续定位的影响。通过回波强度确定反光板的位置拟合变化,利用三边定位算法对移动机器人实施精准定位。经实验验证,该方法的定位误差较小,不仅可以实现室内移动机器人整体高精度的动态定位,而且可以很好地监测室内移动机器人的轨迹。
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关键词
嵌入式激光雷达
移动机器人
动态定位
数据处理
噪声平滑
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Keywords
embedded laser radar
mobile robot
dynamic positioning
data processing
noise smoothing
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分类号
TN249
[电子电信—物理电子学]
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题名弱光照条件下道路交叉口实时车流量自动检测研究
被引量：2
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作者
张绪德
李康
唐厚炳
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机构
凯里学院微电子与人工智能学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第9期238-243,共6页
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基金
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(No.黔教合KY字〔2022〕079号)。
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文摘
在弱光照条件下,图像往往会变得模糊、暗淡,车辆和其他交通标志的辨识度也会降低。这使得车辆检测算法更加困难,增加误检和漏检的可能性。为此,针对弱光照条件下的道路交叉口,提出实时车流量自动检测方法。在U网络架构中嵌入多维注意力机制、递归金字塔网络,与区域特征聚集网络结合,筛选出弱光照交叉口图像中的感兴趣区域。基于此,利用深度强化学习模型,使检测框与目标车辆完成贴合,通过多层全连接网络回归精调,取得完整贴合车辆的检测框,完成实时车流量自动检测。实验结果显示,所提方法对各类弱光照条件下的远处和暗处的车辆、反光物、发光物均具备准确且有效的检测能力,为交通管控提供可靠参考。
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关键词
弱光照条件
道路交叉口
深度学习
强化学习
车流量
实时检测
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Keywords
weak lighting conditions
road intersections
deep learning
reinforcement learning
traffic volume
real time detection
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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