一种圆形标记点的快速提取算法

为实现快速、高精度的定位圆形标记点,提出了一种圆形标记点的识别与定位算法。在相机成像时,圆形标记点经过透视投影变换后,形态类似椭圆,用拟合椭圆的方法获取椭圆的圆心。快速获取椭圆的粗边缘点,利用高斯分布特征获取亚像素边缘点,对边缘点进行优化后利用最小二乘法拟合椭圆,可以得到最为精确的圆心坐标。实验证明,该算法用时约0.005s,椭圆圆心的位置精度在0.05pixel以内,具有很好的实用性。     

北京理工大学物理学院长期公开招聘优秀人才及博士后

按照北京理工大学"理工并重"的学科定位和"理科振兴计划"的要求,以"做大做强理科"和建设"理工为主研究型大学"为目标,北京理工大学于2011年6月成立物理学院,这是北京理工大学历史上首次设立物理学院.     

集成逆超短基线的自主式水下航行器集群协同定位方法

构建了集成逆超短基线的自主式水下航行器(AUV)协同定位因子图,提出了两种从AUV协同定位方法,即基于扩展卡尔曼滤波(EKF)协同定位方法和基于粒子置信度传播(BP)协同定位方法,并修正了主AUV定位误差的影响。其中,基于EKF的从AUV协同定位方法利用主AUV的定位信息,重构了从AUV的状态向量实现协同定位;而基于粒子BP的从AUV协同定位方法构建了测量粒子实现协同定位。所提出的方法能够解决传统方法实时性较差的问题,且仅需单程声学定位信号传输测量即可实现从AUV的定位。仿真结果表明,两种协同定位方法适用于不同定位能力的从AUV,均能实现较高精度的协同定位。相比于航位推算方法,两种从AUV协同定位方法的定位误差均减小80%以上,且有效抑制了定位误差累积问题。此外,在水声信道较高丢包率的情况下,所提出的协同定位方法能稳定工作,且定位性能没有明显受到影响。     

提高CG-V型光速测定仪精度的方法探究

利用CG-V型光速测定仪测量光速时,该仪器实验精度除了与频率和光程差的准确测量有关外,还由相位差的判断决定。由于仪器操作不当,产生了虚假的相移,造成误差的产生。本次实验通过对光速测定仪调节过程的细化,提出了可以提高CG-V型光速测定仪精度的调节方法——光斑定位法。     

基于DM6467的H.264高清视频压缩平台的设计

高清视频数据量大给视频传输和存储带来困难,单纯增大带宽和存储容量已不现实。依据H.264视频压缩标准原理和TI高性能Davinci处理器特性,设计了基于DM6467的DSP(/ARM)+FPGA架构的高清视频压缩实时显示和存储硬件平台,并给出了H.264压缩算法实现方法。通过对视频序列进行验证,仿真结果表明,在峰值信噪比较高时,仍能得到约20倍的压缩比,同时具有良好的实时性。     

基于空间故障树理论的系统故障定位方法研究

为了系统发生不同类型故障后快速定位可能引起该故障的系统元件,通过分析系统结构和元件故障概率分布,以及系统在不同工作环境中发生各类型故障的统计数量,提出基于空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论的系统故障定位方法.该方法使用SFT概念得到系统内部结构及元件的故障概率矩阵P(X_i),分析元件X_i故障对于所在割集S_j及系统T故障的贡献度,结合系统故障次数统计矩阵Γ(m_q),最终得到元件X_(1~I)与故障m_(1~Q)的相关度矩阵.这个矩阵可反映出对于任意系统故障m_q与故障元件X_(1~I)的相关性排序、对应的割集、及保证结论正确的可能性,还可优化系统故障分类.实例研究表明:方法可确定各故障的至因故障元件,并根据可能性进行排序,排序靠前的元件组合正是系统的割集,这从侧面也说明了方法正确性.     

压缩感知在化学交换饱和传递磁共振成像中的应用

化学交换饱和转移(CEST)磁共振成像(MRI)技术越来越多地应用于探测细胞蛋白质及其微环境属性的研究,在临床方面显示巨大的应用前景.但由于蛋白质浓度较低和采集的信号灵敏度较差,获取CEST MRI需要花费较长的时间.我们试图在满足CESTR MRI定量分析精度要求的条件下,通过压缩感知技术减少图像采集时间.实验测量数据结果显示压缩感知在数据降采样率小于等于5的条件下获取CEST的定量效应与完整采样获取的数据无显著性的差异.研究表明压缩感知应用于CEST MRI是可行的.     

基于双天线的高精度GPS定位测向系统及其在无人水面艇上的应用

介绍了一种基于双天线的高精度GPS定位测向系统,该系统可以实现精确定位、测向。分别从硬件和软件两个方面详细介绍了双天线GPS定位测向系统,双天线GPS系统的硬件部分主要由GPS接收机、主天线和从天线组成,GPS接收机内置OEM板和底层通信板,软件部分主要解析GPS数据处理模块的软件工作流程。通过静态实验和动态实验分析系统定位、测向的精度,实验数据表明静态实验的经度的标准偏差为0.3155米,纬度的标准偏差为0.1962米,第一次静态实验的测向标准偏差为0.0981°,第二次静态实验的测向标准偏差为0.0926°。最后,将此系统应用到无人水面艇,进行直线路径跟踪水上试验。     

挖掘机器人视觉目标定位

为实现挖掘机器人的自动挖掘,在挖掘机实验模型基础上进行了电路改造,构建了以单片机为核心的控制电路,通过无线蓝牙与上位机进行通讯,实现对挖掘机操作装置的控制。通过视觉传感器采集挖掘机铲斗、目标物的实时图像,经图像处理后,对目标物中心及铲斗标记中心进行提取、定位,计算出二者之间的实时距离,进而控制挖掘机铲斗对目标物进行挖掘。