【摘 要】
：
近年来,人口老龄化程度加剧导致老年人口规模膨胀,如何满足数量不断增加的老年人和肢体残疾的人群在室内自由活动的需求和出行需求是当前急需解决的问题。传统的电动轮椅对使用者来说操作难度较大,学习成本较高,且在行进过程中容易发生碰撞。针对上述问题,本文对智能轮椅构建室内环境地图及自主导航过程中涉及的问题进行了研究。论文的研究内容主要包括以下几个方面:首先,利用激光雷达同步定位与建图（Simultaneou
论文部分内容阅读
近年来,人口老龄化程度加剧导致老年人口规模膨胀,如何满足数量不断增加的老年人和肢体残疾的人群在室内自由活动的需求和出行需求是当前急需解决的问题。传统的电动轮椅对使用者来说操作难度较大,学习成本较高,且在行进过程中容易发生碰撞。针对上述问题,本文对智能轮椅构建室内环境地图及自主导航过程中涉及的问题进行了研究。论文的研究内容主要包括以下几个方面:首先,利用激光雷达同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术来构建轮椅的环境地图,并对激光雷达采集的数据和配准过程进行了优化。对激光雷达采集的原始数据进行统计滤波,下采样等预处理,得到离群点较少,能以较少的数据点表示完整点云结构的点云集。使用最近邻迭代点（Interactive Closest Points,ICP）算法进行点云的配准来估计轮椅的位姿变化,采用了先提取点云的快速特征点直方图（Fast Point Feature Histogram,FPFH）特征进行粗配准,再利用ICP算法进行精配准的方法,改进了配准过程中由于初始位置相差过大而导致的配准失败问题,并使用kd-tree结构加快了点云的配准速度。其次,利用超宽带（Ultra Wide Band,UWB）模块来解决轮椅的全局定位问题。针对基于TOA的三边定位法在实际应用中构造的三个圆不相交于一点,导致方程无法解算的问题,采用了改进的三角形质心法进行定位。当UWB基站处于同一平面但基站和地面间的高度未知时,使用传统的信号到达时间（Time of Arrival,TOA）定位方法无法求解,针对此场景提出了基于里程计的多边移动定位法进行定位,经过MATLAB仿真和轮椅车系统实际验证,该算法可将定位误差控制在20cm以内。为在运动过程中进一步提高定位精度,将UWB模块与里程计采集的数据结合,使用扩展卡尔曼滤波对传统TOA定位算法的定位结果进行校正,减小了车体运动造成的定位误差。最后,搭建了智能轮椅的运动控制模块和环境感知模块,并在真实环境下进行建图实验。针对传统A*算法在寻找路径时未考虑轮椅本身大小,仅把轮椅当作一个质点导致易于和障碍边界发生摩擦碰撞的问题进行了改进。该算法借鉴了图像膨胀的思想,以轮椅为中心构造邻域矩阵,矩阵大小为轮椅宽度除以栅格尺寸。当判断栅格地图内一个点是否可通过时,要保证以该点为的中心邻域内所有点均为非障碍点。该算法改善了轮椅紧贴障碍物行驶的问题,提高了轮椅自动行驶的安全性。在真实环境下对轮椅进行建图、定位及导航实验,实验结果证实了本文设计方法的可行性和有效性。
其他文献
智慧交通是当前热门研究领域,智能网联汽车作为智慧交通的核心元素,已逐渐引起社会各界的广泛关注。通过车联网与智能车的有机联合,搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,融合现代通信与网络技术,实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享,极大的促进了车辆智能化的发展进程。然而,智能网联汽车在将传统汽车网络化、智能化的同时,也存在着诸多问题,例如:车内信息在CAN总线传输时加密强度较低、加密时间较长、
在当前的大数据时代,基于摄像头的设备使人们可以捕获大量数字图像数据。然而数字图像在获取过程中,由于受到恶劣天气、光照条件、成像设备的固有误差等影响,使得所捕捉图像的质量有所下降,例如成像内容模糊、分辨率降低、亮度与对比度变差等,影响了人类视觉感官需求和工业视觉任务效果。因此,图像复原技术具有重要意义。与此同时,深度学习已被应用于图像处理的各个领域并取得了良好的效果,注意力机制是深度神经网络中卓越的
飞行自组织网络（Flying Ad hoc Network,FANET）具有部署方便、灵活性强、功能多样和成本低廉等优点,被广泛应用于军事和民用领域。然而,FANET具有的无线自组织、节点能量受限以及拓扑高动态等特点,使得目前广泛应用于其中的三维贪婪周边无状态路由（3-Dimensional Greedy Perimeter Stateless Routing,3DGPSR）存在路由空洞、网络生存
益生菌是一种活的微生物,当摄入一定的量时,对健康有益。然而,要将益生菌纳入药物或者作为功能性食品,则需要证明其安全性和益处。本研究的目的是从东北传统发酵食品（辣白菜和辣酱）中分离出具有较高抗氧化能力的两株植物乳杆菌（L12和L20）。本研究分为三个阶段;首先对菌株的硝酸盐降解能力、胆固醇降解能力、乳糖分解能力、细胞粘附能力等功能特性进行了评价;之后对该菌株的体外生化指标分析,评价了抗生素敏感性、胆
随着科技的发展与社会的进步,计算机数字化时代的到来也带来了图像的数字化时代。图像作为我们日常生活中接触最多的信息,它的质量决定了人们对信息理解的准确度,因此高质量的图像在生活中十分重要。然而,由于图像在获取、传输、压缩的过程中都有可能受到噪声等因素的影响,造成图像不同程度的损坏,因此针对损坏图像的修复以及重建技术成为数字图像处理中的重点研究内容。图像修复技术就是利用图像中的已知信息来对图像中的未知
随着社会的快速发展,计算机技术在当今社会的重要性日益提高。在计算机技术人才的培养过程中,实验教学是非常重要的一部分。而实验教学平台会极大地影响实验教学的效果,目前很多高校所使用的实验教学平台都存在一定的局限性,比如有的平台缺乏对实验环境多样性的支持;有的平台服务能力难以扩展,使用人数较多时会受到较大的限制;有的平台无法满足用户的多样性需求,导致用户体验不够良好等。因此本文针对现有实验平台存在的一些
高分辨率遥感图像场景分类是遥感技术的重要应用,近些年来在自然灾害检测、环境监测和城市规划等诸多领域中发挥着越来越重要的作用。特征提取是遥感图像场景分类中的关键一步,当前以卷积神经网络为代表的深度学习方法能够自动提取图像特征、利用大量样本进行端到端的训练与预测,分类性能相比传统场景分类方法有了显著提高。然而,现有的深度场景分类方法多以层次化卷积获得判别场景的图像语义,所提取的特征信息单一,缺乏对关键
自组织网络是一种无中心节点的分布式网络,其具有快速组网、灵活部署、抗毁能力强等优点,在军事行动、抢险救灾等方面应用广泛。传输控制协议（Transmission Control Protocol,TCP）是IP网络中一种典型的端到端传输协议,其能够在有线网络中提供高吞吐量的可靠传输。然而,在自组织网络中,无线信道时变且易受干扰、节点快速移动导致网络拓扑的动态变化及多跳传输带来的时延问题,使得TCP并
随着虚拟现实设备的进一步普及,人们越来越追求更具沉浸感的视觉体验,点云作为三维场景的主要表示方式,被视为下一代沉浸式媒体中最为关键的内容之一。现有的三维激光扫描设备可以轻易获得高精度的点云模型,海量的点云数据在为用户提供细腻逼真的场景呈现的同时,也为传输带宽和存储空间带来了更大的压力,因此针对点云数据压缩算法的研究是非常必要的。然而,当前常用的静态点云压缩方案并没有充分考虑到点云模型自身在三维空间
随着无线通信技术的发展,电子设备种类与数量不断增加,导致电磁环境日益复杂。接收机作为电子通信系统的核心设备,其内部包含放大器、混频器等各种非线性器件。干扰信号会使接收机产生增益压缩、互调等非线性效应;宽频带、非恒包络的调制信号使接收机记忆效应更为显著,进而影响接收机非线性效应,导致接收信号失真。因此,开展接收机非线性效应研究,构建接收机非线性行为模型,预测接收机非线性响应,对复杂电磁环境下接收机的