水声测距通信一体化技术分析及试验

根据水声导航与通信一体化设计需求,分析了水声测距通信一体化的技术体制,对水声测距通信一体化共用同步头做了比较,并对线性调频、双曲线调频、伪随机扩频3种同步方式下的测距误差及误码率进行仿真分析,最后采用伪随机扩频同步头的水声modem实物开展水池测试试验,结果表明,采用9阶的m序扩频码时间分辨率为0.5 ms,水声测距通信一体化的测距和通信性能满足预期。水声测距通信一体化技术研究有助于将来研制小型化的水下多功能一体化水声设备。     

红外双色单站被动定位方法

设计了合作目标与非合作目标的红外双色单站被动定位算法,通过实例计算的方式证明了该方法的正确性与有效性。分析了双色消光系数差异大小以及目标温度高低对测距定位性能的影响,得出双色消光系数差异越小、目标温度越高,越有利于测距定位的结论。结果表明:对于1 000K以上的目标,选择0.75~3/3~5μm这两个大气窗口作为工作波段,在20km以内都可很好地实现测距定位;对于500K以下的物体,即使在5km的范围内,测距定位效果也较差。     

基于单片机的超声波测距系统的设计

本文介绍了以AT89S52为核心,利用HC-SR04超声波传感器模块精确测距的原理及系统构成,此系统具有性能稳定,操作简单,测度距离精确,测量数据实时显示与自动存储等特点。     

盲人可穿戴设备——导盲眼镜的设计研究

本文在超声波测距的原理提出了一种导盲眼镜的设计方法。该设计以51单片机为主控核心,将超声波测距后的距离等信息通过语音合成技术实时播报出来。该系统在调整校正后有效距离可达4m以上,精度为2cm。有效地解决了盲人安全行走的问题。     

基于STM32F103控制平台的自动泊车系统研究

本文主要讨论了以STM32F103为控制平台的智能汽车自动泊车系统的基本总体构架,以及以图像识别与超声波测距为车位探测基本手段,进行了相关论证。该系统以实现自动泊车为目标,通过CCD摄像头图像采集,超声波测距,STM32的数据处理,判断并发出指令,实现车辆的自动泊车。经实验证明,该系统能够准确识别车位方位并准确探测车位尺寸,实时为自动泊车系统提供外部环境参数,准确高效率实现自动泊车。     

基于改进单锚节点的无线传感器网络节点定位算法

节点定位是无线传感器关键技术之一,针对固定多锚节点方法定位精度低的缺陷,为了提高无线传感器的定位精度,提出了一种基于改进单锚节点的无线传感器网络节点定位算法(SFOA-SVM)。首先采用单移动锚节点在无线传感器网络中移动,构建无线传感器定位模型的学习样本,然后采用SVM构建节点定位模型,并采用渔夫捕鱼算法模拟渔夫捕鱼行为找到最优SVM参数,最后采用仿真实验测试节点的定位性能。结果表明,相对于其它定位算法,SFOA-SVM提高了无线传感器节点的定位精度,具有一定的实际应用价值。     

基于FPGA的智能小车设计

介绍基于FPGA的智能小车设计,小车包括在FPGA上构建以Nios Ⅱ嵌入式系统为核心的控制电路、传感器电路、动力及转向电路、LCM电路、温度和湿度测量电路、无线数据收发电路。在Nios Ⅱ集成开发环境（IDE）编写C语言程序,实现能远程遥控小车、自动避障、温度和湿度监测并无线传输至控制端的功能,其特点是能够无线控制小车和远程采集环境信息。     

机器人来了——我与机器人爱好

智能小车、机械臂、循线、避障、人形机器人……近年来,有关机器人的种种概念成为越来越多爱好者关注的话题,机器人爱好者逐渐走到众多爱好者群体的台前,他们被这项充满机电魅力的活动吸引,在机器人DIY的实践中不断探索,     

单光子测距系统仿真及精度分析

单光子探测器和时间相关单光子计数技术（TCSPC）被广泛运用于脉冲式激光测距及三维成像系统中。分析影响探测精度的因素有助于提高测距系统的性能。为此,建立了基于TCSPC单光子测距系统的理论模型,讨论分析了影响测距系统测量精度的因素,主要包括激光脉冲强度和回波信号统计波形的脉宽,其中后者由激光脉宽和探测器的时间抖动决定。并且利用蒙特卡洛法对测距系统的探测过程进行仿真,得到了上述因素对测量精度的具体影响情况。最后搭建了单光子测距的实验室实验系统,经过实验在10 m处的测量精度达到4 mm,对相同参数下的仿真结果进行了验证。     

一种用于电力挂接线的双目视觉三维重建的算法

目前500KV及以下接地线自动装拆常规的做法是借助机械升降机,将工作人员送上20米高空进行操作,需多人配合、停电时间较长、电气危险性非常大。本文研究出一种可以无需要人工进行高空操作,而是通过摄像头高空拍摄,进行双目测距,然后三维重建,最后智能识别其装拆的位置的算法。本文着重讨论双目测距以及标定算法,此算法采用目前神经网络与传统标定算法的结合,可精确得出摄像机各个参数,通过实验证明此算法可移植在嵌入式平台上,得到距离测量精度在0.005M以内。