铅在铋系110K超导相中的位置和作用

研究表明铅离子既可进入110K 相中铋离子的格位也可以进入锶离子的格位.铅离子主要占据的格位与样品的名义组成有关.铅离子的掺杂有利于110K 相的形成,但若铅离子进入锶离子格位将使110K 相的性质变坏.     

空间光束实时捕获、跟踪实验与分析

提出一种空间光束捕获、跟踪设计方案,在实验室条件下实现其主要功能,并对其定位精度和实时性进行了分析,结果表明：信标光定位处理的时间为25 ms,角度测量的相对误差为1.3％,显示出良好性能.同时,为由理论分析到实际星载PAT系统提供试验依据.     

110K铋基超导相形成的组成条件

Bi-Sr-Ca-Cu-O超导材料中存在110K和80K2个超导相。其组成是Bi_2Sr_2Ca_2Cu_3O_y和Bi_2Sr_2CaCu_2O。但迄今为止,在按2223组成比合成的未掺杂Bi系超导材料中从未得到过纯的110K相,也未见过组成为2223,零电阻温度在100K以上材料的报道。为了探索形成110K相的最佳条件,本文以2223组成比为参考,合成了5个系列材料:Bi_xSr_2Ca_2Cu_3O_y,Bi_2Sr_xCa_2Cu_3O_y,Bi_2Sr_2Ca_xCu_3O_y,Bi_2Sr_2Ca_2Cu_xO_y,Bi_i Sr_uCa_yCu_wO_s。     

基于视觉SLAM和目标检测的语义地图构建

语义信息对于移动机器人理解环境内容、执行复杂任务至关重要,针对ORB-SLAM2构建的点云过于稀疏、缺乏语义信息、点云所占存储空间大等问题,提出将目标检测算法与视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术紧密结合,构建环境的稠密点云语义地图。首先,通过目标检测网络YOLO v3及对象正则化准确获取物体的2D标签,并经过ORB-SLAM2算法构建环境的稀疏点云地图,通过含有2D标签的彩色图像和对应的深度图像以及关键帧来生成含有语义信息的稠密点云标签,使用基于图的分割算法对稠密点云进行分割,再将点云标签与分割后的点云进行融合,进而构建环境的稠密点云语义地图。文中方法在TUM公开数据集上进行试验,实验表明可以构建出效果较好的语义地图。与传统的ORB-SLAM2相比,此系统在构建地图的过程中,相机的绝对位姿误差和绝对轨迹误差分别减少了16.02%和15.86%,提高了建图精度。为了减小点云地图的存储空间,方便移动机器人进行避障和导航,最终将所构建的语义地图转换为八叉树地图。     

基于卡尔曼与模糊PID的高帧频图像识别跟踪系统

针对空间光通信系统对信标光斑实时准确跟踪需求,设计了基于高帧频相机的精跟踪处理控制平台,并将图像处理和控制算法全部集成在大规模现场可编程门阵列芯片内部.将模糊推理规则与常规比例、积分和微分算法结合,提高了非线性系统的控制准确度;将卡尔曼滤波器的预测功能与模糊比例、积分和微分结合起来,达到对快速倾斜镜的实时超前控制.现场实验表明,该系统能有效抑制外界干扰,实现对光斑弱小目标的准确跟踪,具有动态响应快、稳定准确度高和抗干扰能力强的特点.