移动机器人同时定位与建图研究综述

移动机器人同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是近年研究热点。介绍了常用的卡尔曼滤波SLAM、图优化SLAM原理和基础理论,阐述卡尔曼滤波SLAM、图优化SLAM关键技术及研究进展,并对机器人SLAM未来研究进行了展望。     

多传感器数据融合系统

介绍多传感器数据融合的模型和基本方法及其在智能传感器中的应用。文中还给出几个数据融合在智能传感系统中的应用实例。     

基于传感器教学改革的智能小车设计

本项目以呼伦贝尔学院考试改革为背景,对传感器实践教学进行了延伸探讨和设计,本文以智能小车为教学改革课外指导实例。首先对智能小车总体设计方案进行叙述,阐述各个要素的工作原理,本项目基于传感器系统来设计和实现,实现了智能小车设计过程中软硬件完美的结合。     

基于52单片机智能小车超车系统的设计

以89C252单片机为控制核心,利用超声波传感器US-100和红外传感器TCRT5000的检测功能和单片机的处理功能,实现智能车的超车系统设计.该系统可以实现小车的循迹、避障、超车等功能,保证智能车具有较好的稳定性和快速跟随性.     

多传感器数据融合技术方法探究

数据融合分为数据层、特征层和决策层,本文研究的多传感器数据融合方法主要有基于信息论的算法(聚类分析法、人工神经网络法、表决法)、基于认识模型的算法(模糊模板法、模糊集合法、专家系统(ES))等.     

异类传感器数据融合的一种新算法

针对雷达与红外传感器的数据融合的特点,在融合过程中采用了多传感器概率数据互联滤波(MSPDAF)算法,并给出了雷达与红外传感器的数据融合的具体步骤。     

无线传感器网络的数据融合技术及其应用

数据融合是无线传感器网络的一项重要的技术。该技术通过一定的算法将传感器节点采集到的大量原始数据进行各种网内处理,去除其中的冗余信息,只将少量的有意义的处理结果传输给汇聚节点。数据融合能够有效地减少网络中的数据传输量,从而节省传感器节点的能量,延长网络的生命期。本文介绍了几种常见的无线传感器数据融合技术并就其特点和应用作了相应的分析。     

基于激光雷达的移动机器人三维建图与定位

针对室外环境建图与定位缺乏有效的回环检测导致累计漂移误差以及点云地图形式不够紧凑,提出基于Livox(览沃)激光雷达采集数据模块,使用三维点云片段匹配方法消除室外建图出现的误差。首先,对激光雷达采集的三维点云数据进行采样和体素滤波完成数据预处理?然后,使loam(lidarodometryandmappinginreal-time)算法作为前端,采用ICP算法实现快速有效的帧间匹配?最后,结合三维点云片段匹配与GSTAM优化位姿累计误差获得全局一致的的轨迹,并将点云地图优化成为立体占用地图输出。通过将点云片段匹配方法作为回环检测在实际室外环境进行三维激光建图实验证明,该方法能够解决实际室外环境建图中存在的建图不精准的问题。     

多传感器信息融合技术在智能视频监控中的应用研究

针对智能视频监控会受天气、遮挡、光线等问题的影响,从而导致漏报和误报的情况产生这一问题,提出了将多传感器系统和视频监控系统相结合的结构模型,并采用实时性较高的卡尔曼滤波算法对传感网络中的数据进行数据融合。仿真实验表明,该算法易于实现,可提高数据准确度和可靠性,最终达到对可疑行为进行及时的预警和报警的目的。     

增量型PID算法控制的嵌入式视频智能车设计

设计一种嵌入式视频智能小车控制系统,以嵌入式芯片STM32为硬件平台,结合增量型PID算法对小车进行控制,完成了集智能控制和安全防范于一体的数字化控制.与普通的小车相比,该系统结合了WIFI通信模块、Zig Bee通信模块等新技术元素,实现了寻迹、超声波测距、红外传感、光照度测试、WIFI、Zig Bee通信等功能.     

一种基于移动Agent的无线传感器网络数据融合算法

数据融合技术能够通过合并多个数据源产生的数据,去除冗余信息,有效地减少网络中的数据传输量,节省传感器节点的能量,延长无线传感器网络的生命期.从农业生产的实际情况出发,针对蔬菜大棚远程温度监测提出了一种基于移动代理的数据融合算法.系统仿真结果表明,随着网络规模的增大,可以减少时延,有效的降低能量消耗.     

鲁棒融合Kalman滤波在异步电机转速控制中的应用

协方差交叉融合算法是新兴的一种分布式融合算法,该算法避免了局部互协方差或相关阵的计算,算法简单,故得到了广泛的应用.以异步电机转速控制为应用背景,进行协方差交叉融合Kalman滤波算法的应用研究.相比已有的单传感器状态估计,所提出的协方差交叉融合状态估计算法估计精度更高.仿真实例分析说明了所提出的算法的有效性.     

构建阅读教学和写作教学相融合的教学模式

目前,在语文教学中,阅读教学和写作教学相互割裂,起不到应有的培养学生读写能力的作用。实现二者的有效融合是语文教学的一种趋势和思路。语文教师可采取如下策略:穿行于札记与交流之间,打通读写二脉;透过思维链条,融合读写训练;借用同龄人作文,反照读写训练。     

电磁循迹式智能小车传感器布置研究

对电磁导航式智能小车的信号获取元件——电感传感器的合理布置问题进行了研究,而传感器布置的理论基础是感应电动势分布规律。运用传统电磁学基本理论,研究了电感产生的感应电动势如何随其高度和水平位置变化而变化的特性,并得到相应的分布规律。最后利用所得到的感应电动势分布规律,提出了一种比较理想的电感传感器布置方案,为设计和编制控制算法打下了良好基础。     

智能制造与智能建造融合创新人才培养体系研究

为顺应交通强国战略和"中国制造2025"战略提出的新要求,结合长安大学机械类与交通运输类的专业特点,融合工程机械学院、材料学院与工程训练中心在创新教育方面的优势,建立了智能制造与智能建造融合创新人才培养基地。开展机械土木多学科融合创新能力的培养与实训,培育行业急需的复合创新型人才。该文探索多学科多部门创新教育资源整合及协同机制,在创新知识体系制定、教育实践活动开展、服务平台保障等方面进行研究,构建了机械土木融合创新人才培养体系,在全国高校发挥示范辐射作用。     

基于CI算法的多传感器时滞航迹的分布式融合估计

网络的传感器节点向处理中心传输局部估计时,不可避免地存在随机延迟,从而导致航迹无序现象频发。在分布式框架下,研究多传感器时滞航迹的融合估计问题。采用最新可利用的局部估计原则,若未收到最新局部估计,则用之前收到的最新的估计进行预报。进而,运用避免计算互协方差阵的CI算法进行分布式融合。避免了计算互协方差阵,且能改善局部估计的精度。仿真例子说明算法的有效性。     

数据融合发展的综述

文章综述了数据融合技术的历史、发展和应用,讨论了多传感器数据融合的特点、理论意义和现实价值,介绍了数据融合的方法。     

多传感器信息融合技术综述

阐述多传感器信息融合的定义、基本原理、基本框架、融合层次和融合方法,介绍信息融合技术的应用领域,指出信息融合技术存在的问题,最后展望信息融合技术将来的研究方向.     

基于A'trous小波变换的多传感器数据融合方法

在小波分析中,Mallat算法是一种重要的小波变换方法。但该方法由于存在抽取和插值运算,其结果有一定的失真。A’trous算法既具有Mallat算法的快速性,又有效保留了数据信息。提出把A’trous算法应用到多传感器数据融合中,经过仿真计算,其结果表明该算法是有效的。     

如何将舞蹈与音乐课堂教学相融合

音乐是有声的表现形态,用声音之美演唱出动听的旋律,传递着动人的情感。而舞蹈是无声的艺术语言,用优美的肢体动作融入在音乐的情感和意境中,用身体演绎出作品的内涵、表达情感。在音乐课教学中融入舞蹈,调动学生学习的积极性,让学生在快乐中学习、感受和理解音乐。音乐课堂上融合舞蹈律动,对教学具有非常重要的作用。