生物声纳技术有望让机器人产生“视觉”

一直以来蝙蝠都被认为具有非凡的能力。能通过自己的回声“看到”黑暗中的物体,分辨出前方究竟是天敌、食物还是障碍物。英国研究人员正试图将这种生物声纳系统应用到机器人中。使其产生“机器视觉概念”,识别出周围物体的形状。相关论文发表在近日出版的《生物灵感和仿生学》杂志上。     

冬天钓鲫有新招之单钩钓底篇

冬季钓鲫在我们苏北这里通常是采用定点打窝钓与走动钓相结合的方法。在自然水域水环境较复杂处垂钓时,原则上用单钩钓底,因双钩或多钩垂钓,若遇障碍物极易挂底,给你带来麻烦。单钩钓底以“小钩”为宜,最好是钩坠分离式的。     

打窝补窝有讲究

一、打窝。1、窝点的选择。鱼获量的多少,取决于钓位的选择。什么样的钓位上鱼多呢？根据笔者的垂钓经验,首先要看水色。水色以青黄色微浑浊为好,其次是黄泥浆色也不错;再是要看水域环境,地形地貌;第三要看水面水草及障碍物情况;第四要探明水下水底情况。水底情况好坏是钓鱼多少的重要因素,要选水底干净无障碍物,     

船钓黑黄鱼（下）

黄鱼唇厚嘴小,身体细长,水中游速较快,嗅觉灵敏,属近底层栖息性鱼类。其生性谨慎,索饵轻灵,对色味俱全的饵料尤感兴趣。通常只在白天觅食,夜间则在礁盘、沉船等障碍物处躲避天敌。     

基于激光雷达的Bobac机器人S型障碍物避障轨迹规划研究

文章基于Bobac移动机器人的室内S型障碍物避障轨迹规划设计研究，采用激光雷达传感器与双轮控制相结合方式，实现S型障碍物避障轨迹规划，并实现精准定位，达到避障目的。论文主要以Bobac智能移动机器人平台为研究对象，分析智能移动机器人中里程信息不精确的问题，并基于网格Fast SLAM方法环境模型的建立实现提高计算效率以及定位精度。通过对激光雷达精度与距离关系的深入分析，提出了在精准区与模糊区内建立一种S型障碍物避障方法，引入运动模型和激光雷达传感器测量误差模型进行实时修正。文章采用自适应控制方法在实时估计Bobac机器人与障碍物距离的同时，控制移动机器人渐进跟踪期望轨迹，证明了双轮实时控制与激光雷达配合的稳定性。实验证明，相较于传统的激光雷达避撞方法，本研究所提出方法可以有效地提高在S型障碍物内避障运动。     

基于YOLOv3算法的室内临时障碍物检测方法改进

针对室内疏散引导员需要选择一条畅通路径的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3算法的室内临时障碍物检测方法,监控疏散通道中的实时状态.首先引入注意力机制同时缩减网络结构对YOLOv3算法中的特征提取网络进行改进,其次采用双向连接金字塔和适应性卷积检测方式对YOLOv3算法中的特征检测网络进行改进.实验结果表明,改进的Y...     

室内障碍物要素图构建方法

针对当前室内地图构建过程中未充分考虑可移动障碍物的问题,提出了一种室内障碍物要素图构建方法。首先,利用PointNet++-KPConv获取室内点云的语义信息;随后,采用滤波及体素下采样进行处理;然后,通过随机采样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法及欧式聚类对门、墙及室内障碍物点云进行提取,并提出了一种障碍物类型判别方法,将室内障碍物划分为可移动障碍物和不可移动障碍物;最后,将要素点云投影到二维平面构建室内障碍物要素图。结果表明,所提方法可以有效提取室内要素,障碍物类型判别方法的总体准确率达到97.96%,生成的障碍物要素图能够正确地表达室内环境语义信息。