“盲环境信息理解与定位关键技术及应用”项目研究

21世纪以来,人工智能的发展为人类文明进步带来了巨大机遇,特别是在交通、救援、国防等领域,无人机和智能机器人的研发已经很好地替代了人们从事一些危险的救灾活动。. 但是,在技术发展的过程中,难免会出现一定的瓶颈。例如,在面对灾害、恶劣天气造成的黑暗、浓雾、烟雾、随机凹凸障碍物时,各种移动载体(车辆、无人机、机器人等)往往会遇到没有先验和明显信息的环境(看不清,看不清楚,看不清楚),也称为盲环境,

为了解决这个问题,2006年,在国家自然科学基金、国家科技支撑计划、北京市科技计划的支持下,北京信息技术大学、北京邮电大学,北京燃气集团有限公司与湖北华强科技有限公司、北京行健长空测控技术有限公司联合开展“环境信息盲理解定位关键技术及应用”研究”,北京信息科技大学教授苏忠担任项目负责人。

苏忠,1962年5月出生,1983年8月参加工作。现任北京信息科技大学自动化学院院长,高动态导航技术北京市重点实验室主任,重点实验室主任。现代测控技术教育部实验室,现代测控技术重点实验室主任。特别津贴。长期从事高动态导航、新原理惯性装置、智能感知技术、新概念机器人等科学研究和科技成果转化应用。具有丰富的专业知识和实践经验。发表学术论文110余篇,专着2部,

突破技术瓶颈,获得发展动力

创新是科技发展的动力。苏忠和课题组针对研究中的核心问题,针对盲环境下信息理解和移动载体定位中的定向丢失、定位失败、认知困难、通用数据等问题。导航数据智能估算用时11年。、实时快速对准、不确定环境认知和多源信息融合等关键技术实现盲环境下的信息理解和移动载体定位。

课题组首先探索了移动载波多传感器误差模型及补偿方法,提出了环境和运动约束下的移动载波多传感器融合导航参数智能估计方法,解决了看不到完整环境的问题。由于在盲环境中缺乏先验信息。问题。

在具体研究中,课题组针对盲环境下由于缺乏先验信息导致移动载体无法看到完整环境的问题,探索盲环境下惯性测量单元误差的产生机制,设计自适应 FIR 滤波器。对陀螺仪和加速度计的输出信号进行滤波,构建陀螺仪和加速度计的整体误差模型,并提出一种补偿方法来消除误差。根据陀螺仪和加速度计的误差来源,将静态误差、温度误差、非线性误差和随机误差综合反映在一个数据模型中,对陀螺仪和加速度计进行整体数学建模。

针对盲环境下惯性测量长期工作误差发散问题,课题组开发了由INS子系统、GNSS子系统、磁力计子系统、气压计子系统、激光探测子系统和综合导航计算机。INS/激光探测组合导航系统。针对卫星信号异常值和滤波精度不高的问题,提出一种改进的信息Sage-Husa Kalman滤波器对组合导航系统的测量信号进行滤波,并引入抗异常值判断功能来判断测量信号和消除卫星信号。测量过程中的异常值。研究了GNSS/INS/激光检测的组合滤波方法。结合捷联导航系统的误差模型,建立了包含陀螺仪误差、加速度计零位误差和比例因子误差的15维状态方程,提出了模型约束下的移动载体。多传感器融合导航参数智能估计方法将移动载体的运动特征参数引入滤波估计器。将SLAM算法与GNSS/INS组合导航相结合,实现不依赖第三方地图的实时导航。多传感器融合导航参数智能估计方法将移动载体的运动特征参数引入滤波估计器。将SLAM算法与GNSS/INS组合导航相结合,实现不依赖第三方地图的实时导航。多传感器融合导航参数智能估计方法将移动载体的运动特征参数引入滤波估计器。将SLAM算法与GNSS/INS组合导航相结合,实现不依赖第三方地图的实时导航。

在此基础上,课题组研发了一款多功能移动载体辅助驾驶装置,利用红外、微光、毫米波探测器实时采集车辆前方、盲点、后方路况信息。移动载体,并通过液晶显示屏和声光报警提供安全提示。,有效解决了在没有可见信息的环境中的视觉限制。提出了一种基于三帧差分法的滤波算法来检测和估计目标对象。通过图像融合处理,同时呈现目标物体的可见光特征和红外特征信息,构建数据综合立体分析模型。这个想法是识别目标对象,实现多因素关联,对信号进行有效处理并形成对各种事件的诊断分析bp神经网络原理及其在字符 1 识别中的应用,全面反映目标物体的特征,提高移动载体的行驶安全性、自主可操作性和环境适应性。性别。系统结构采用CF陶瓷基复合材料,抗烧蚀温度1500℃/5s,行车有效危险预警距离不小于50m,预警探测距离不小于5m。

然后,课题组揭示了移动载体不规则晃动引起的方位角错位及其引起的导航系统误差传播特性,提出了移动载体与缺失位置的速度匹配智能对准方法,态度匹配量。方位对准解决了盲环境下移动载波方位错位造成的不准确问题。

在具体研究中,课题组揭示了移动载体盲环境下捷联导航系统移动载体运动模态的误差传播特性,这些误差是由载体方位角偏差,尤其是大方位角偏差引起的。进行多种匹配模式分析,构建大方位失准角匹配准则,利用支持向量机的自适应卡尔曼方法实现快速、高精度的方位对齐,解决了移动运营商自身方位与现实的问题在盲目的环境中。方位角偏移造成的不准确问题。

此外,课题组还建立了3D场景深度重建的数学模型,提出了一种捷联视觉环境认知方法,结合了分水岭算法、中值滤波、边缘检测等、图论、区域生长等方法。结合进行图像分割,获得道路边界和凹凸障碍物区域,减少环境不确定性的影响,解决盲环境下移动运营商可见信息缺失造成的障碍物。明确的问题。

最后,课题组提出了多源耦合信息“三融合六核”方法,突破了数据融合、评价融合、管控融合等关键技术,提高了移动载波定位数据的准确性,并解决了盲环境问题。信息和位置信息数据是一般问题。

在具体研究中,课题组首先针对盲环境下无信标(卫星信号差、WiFi等)导致定位数据不完整的问题,提出了一种自主的三维空间定位信息融合方法。载体运动零暂态特性抑制惯性装置长期漂移的定位方法,通过惯性测量结合智能信息融合对盲环境下移动载体不规则运动的认知,判断移动载体的运动状态。分析了运动载体直线运动和角运动的零暂态特性,确定了多位置传感信息的零暂态判别准则。建立了融合多约束条件下移动载体不规则运动特性的惯性自主定位方程,对安装在移动载体上的多个传感器的数据、确定的校正状态、零位坐标进行信息融合。根据判断准则得到暂态修正关系,求解。解决了移动载体在盲区环境下无法获取完整定位信息的问题,克服了传统惯性测量单元成本高、架设困难、长期漂移大等传统方法的缺点,获得了更高的定位精度。

然后,提出了一种微惯性测量信息的自适应深度信息融合方法,该方法避免了离线标定和滤波处理,具有良好的容错性。同时减少了冗余信息和无用信息的融合,有效缩短了融合时间,提高了融合精度,解决了盲环境下移动载体定位误差的长期漂移问题,提高了定位精度。

针对盲区环境数据不简洁的问题,课题组还提出了一种基于ORB特征检测算子和LSH特征关联算法的环境信息融合方法,解决了连续获取的单帧图像之间的旋转变化问题。由移动运营商在盲区。该方法的效率是SIFT算法的18倍,是SURF算法的6倍,可以满足移动运营商环境建设的实时性要求。提出了“压缩感知智能转储”二维信号压缩感知核心技术。基于Hybrid-OTDR多维传感系统监测数据,构建了图片型二维信号压缩传感处理系统,并提出了PSO(粒子群)+GoogleLeNet(深度网络)+SURF(快速鲁棒特征)+颜色直方图。图的信号特征提取算法,在保留信号特征的前提下,将数据的硬盘空间压缩成图片格式,并辅以阈值分割的方法增强图片,解决了数据不等的问题存储处理效率和获取效率。. 解决了数据存储处理效率和采集效率不等的问题。. 解决了数据存储处理效率和采集效率不等的问题。.

2018年3月,在中国智能交通协会组织的项目科技成果评估会上,国家科技部原副部长吴忠泽为首的专家组一致认为,该项目的研究成果是典型的军民融合技术并已得到应用。在惯性导航、机器人、无人机等方面取得了显着的经济效益和社会效益bp神经网络原理及其在字符 1 识别中的应用,市场前景广阔。主要性能指标达到国内领先水平,部分指标达到国际先进水平。

军民融合技术保障国家安全

经过11年的潜心研究,“环境盲信息理解与定位关键技术与应用”项目顺利完成。苏忠和课题组除授权发明专利42项、实用新型专利1项、计算机软件著作权17项外,还发表论文。发表论文157篇,出版专着2部,制定行业标准3部;更重要的是,它为保护我国的国家安全增添了一把“利器”。

目前,该项目的创新成果已成功应用于惯性测量、机器人、无人机、重型车辆、特种防护服、气体检测车、康复辅助设备、检测导引装置、智能驾驶等系统和产品。测试。惯性测量产品已远销欧洲,深受用户好评。44.近3年实现经济效益8亿元以上(其中41.直接经济效益2亿元以上,3.间接经济效益超过2亿元) 6亿元),并在智慧工地,在居家照护、精密探测设备、隐身目标探测、

课题组通过原始创新和集成创新,采用产学研与企业联合创新的模式,将项目的整体技术和产品成功应用于北京燃气集团有限公司燃气检测车,湖北华强科技有限公司特保服装、北京行健长空测控技术有限公司惯性导航及辅助驾驶产品、北京德威创盈科技有限公司导航与控制设备产品、及智能仿生膝关节、智能仿生上肢、智能仿生手及相关康复产品、深圳市杰英特传感仪器有限公司惯性元件及控制平台产品、智能驾考、无人机、北京兴旺宇达科技有限公司无线产品、人、车、高铁方向产品、北京远达诚翔科技有限公司无人机系统、搬运码垛机器人、六度北京青首新业科技有限公司自由度机器人产品

值得一提的是,搭载该项目应用成果的辅助驾驶系统的某型重型汽车参加了国庆70周年阅兵;在两会、十九大等重大政治事件之前,该项目成果多次应用于燃气检测车进行安全隐患排查和风险评估。2016年以来,在全国重大政治活动中排查评估安全隐患1000余起,保障了北京市能源安全供应和城市运行平稳,有效提升了全市风险管控水平。生命线。护送。

该项目成果聚焦于移动机器人和车辆的上下游产业链。针对产业链的各个环节,通过示范应用展示研究成果的功能和能力。、燃气管网风险监测、康复辅助、消防安全、教学科研、家庭服务和个人消费等领域成果推广,形成了涵盖机器人、无人驾驶等典型应用的产业链,为我国的发展保驾护航。行业。影响。

智能交通、应急救援、国防装备等领域的科研技术发展,不仅仅代表一个人或一个团队的荣誉。“苏忠已经深刻认识到这是全国的荣誉,能够参与其中,做出重要贡献,他感到非常幸运。我们也为祖国有这样一位‘科研人员’而感到自豪,也让我们在实现“科技强国梦”的道路上更加自信和坦荡。(作者:舒明泽、姜山、舒鹏)

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