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题名多传感器融合的割草机器人障碍物检测方法
被引量：4
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作者
李忠利
马理想
韩冲
王帅
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机构
河南科技大学河南省汽车节能与新能源重点实验室
河南科技大学车辆与交通工程学院
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出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期160-166,共7页
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基金
拖拉机动力系统国家重点实验室开放课题(SKT2021005)。
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文摘
为了提高割草机器人自主作业时的环境感知能力,提出一种基于相机和低成本固态激光雷达融合的障碍物检测方法.首先,基于改进的DBSCAN聚类算法,得到一种可自适应确定聚类参数的KANN-DBSCAN算法,利用该算法对固态激光雷达采集到的三维点云聚类分析,得到障碍物点云并通过相机和固态激光雷达联合标定结果投影到二维图像上;其次,基于SSD目标检测网络完成障碍物样本训练,并对图像信息进行检测识别;最后,为了避免因光线不足或远距离雷达点云稀疏聚类困难,导致视觉或雷达检测性能受限,提出一种优势互补的目标级信息融合策略.试验结果表明:所提信息融合策略在融合两传感器检测结果的基础上,有效避免了环境条件改变单一传感器检测性能受限时,环境感知出现的漏检和误检,经过信息融合后的障碍物综合检出率约为87.5%,相较于单一传感器具有很大的提高,使环境感知信息更加全面可靠.
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关键词
割草机器人
固态激光雷达
KANN-DBSCAN聚类算法
SSD目标检测
目标级融合
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Keywords
lawn mowing robot
solid-state lidar
KANN-DBSCAN clustering algorithm
SSD target detection
target-level fusion
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名应用自抗扰控制的车辆制动力优化分配策略
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作者
李忠利
杨雯皓
闫祥海
谭志华
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机构
河南科技大学河南省汽车节能与新能源重点实验室
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出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
2025年第8期69-75,共7页
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基金
十四五国家重点研发计划子课题(2022YFD2001201B)
河洛青年人才托举工程项目(2024HLTJ03)。
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文摘
为改善汽车在弯道刹车情况下的操控安全性,本研究提出一个制动力优化控制策略。设计基于横摆角速度控制的自抗扰控制器(active disturbance rejection control,ADRC),计算所需的额外横摆力矩,并利用最优化算法求解各车轮理想的制动力。采用CarSim/Simulink进行联合仿真,与制动力固定比例分配策略对比验证。结果表明:紧急转弯制动工况下,相比于制动力固定比例分配,ADRC控制器制动力优化分配策略在车速90 km/h,制动强度z=0.7时,横摆角速度仍能有效跟随,避免车辆失稳;制动强度z=0.3时,横摆角速度最大偏差数值可减少0.04367 rad/s,质心侧偏角最大偏差可降低0.58246°,车身侧滑情况显著改善,整体操纵稳定性得到显著提升。
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关键词
汽车动力学
自抗扰控制
制动力优化分配
弯道制动
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Keywords
vehicle dynamics
active disturbance rejection control(ADRC)
brake force optimization
curve braking
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分类号
U461
[交通运输工程]
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