31、自主移动地面机器人光电导航系统技术解析

自主移动地面机器人光电导航系统技术解析

1. 激光光斑形状缺陷问题

激光反射光斑的不规则形状是不确定性的重要来源之一。若对这种不规则光斑进行几何处理,会大幅增加计算成本。不过,可通过简单的物理分析来避免这一问题。理论上,将激光射线视为直线,对于扭曲的空间体(激光锥体),该直线代表其旋转轴。因此,在投影的激光光斑上,此轴的投影就是所得不规则图形的几何中心,与其实形状或不规则程度无关。

我们并非在真实光斑上寻找该中心,而是在其转换为成比例的电信号结果上寻找。这些方法在以往的研究中已有明确分析。

通过数学计算机模拟方法,对已知的估计受干扰散射的激光信号光斑能量中心的方法进行了分析,包括几何质心法、功率谱质心法、饱和积分法、前沿法和峰值提取法。分析表明,在有限时间条件下,这些方法在确定障碍物表面被照亮激光光斑能量中心的空间位置时,无法提供足够的精度。

为此,提出了一种新的饱和微分法,用于估计具有复杂包络形状的脉冲中心的时间位置,该方法满足设定条件,有助于通过确定激光光斑的能量中心来提高 TVS 的辨识度。同时,还确定了 TVS 的技术参数,如下表所示:
|参数|详情|
| ---- | ---- |
|坐标测量精度| - |
|速度|获取单点坐标需 0.2 ms|
|范围|20 m 范围,所需激光功率 1.26 W;100 m 范围,所需激光功率 31.5 W|

2. 机器人机载参考时钟验证

对于完美导航而言,不仅要知道障碍物的 3D 坐标,还需精确了解机器人沿计算轨迹移动的时间。时间读数的任何误差都会立即转化为在该轨迹上自我定位的误差,而时间读数的不确定性主要是由机载标准时间(机器人时

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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