基于多傳感器的智能電機車環(huán)境感知系統(tǒng)研究
發(fā)布時間:2022-01-07 11:31
由于地鐵隧道施工過程中運輸電機車安全事故時有發(fā)生,人們對電機車行駛安全的關注進一步提高,針對電機車的環(huán)境感知系統(tǒng)已成為當今研究熱點。碰撞與脫軌是電機車最常見的安全事故,但還缺乏有效的檢測手段,因此,本文設計了一種基于多傳感器的智能電機車環(huán)境感知系統(tǒng),重點研究障礙物與脫軌檢測技術。本文主要研究內(nèi)容和研究結論如下:首先,根據(jù)電機車工作特性,完成環(huán)境感知系統(tǒng)整體設計。分析各類型傳感器的工作原理與性能特點,確定傳感器類型;結合電機車環(huán)境感知需求對傳感器進行型號選擇與參數(shù)配置;依據(jù)障礙物檢測與脫軌檢測兩大功能模塊,設計環(huán)境感知系統(tǒng)的整體架構與通訊網(wǎng)絡分布。其次,基于圖像處理技術與激光雷達工作特點確定軌道前方障礙物檢測方法。通過圖像處理技術提取攝像機圖片中的軌道輪廓,判斷軌道類型;根據(jù)車身尺寸與激光雷達安裝位置,確定檢測限定條件去除干擾點,實現(xiàn)平直軌道上的障礙物檢測;針對激光雷達在彎曲軌道上容易產(chǎn)生誤檢的問題,標定攝像機內(nèi)參建立傳感器坐標系的空間轉換模型,將同一時刻的點云投影到圖像平面,根據(jù)投影點與軌道邊界位置排除軌道外目標點的干擾,降低了彎曲軌道上的誤檢率。再次,基于D-S證據(jù)理論提出一種脫軌檢...
【文章來源】:合肥工業(yè)大學安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:93 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
環(huán)境感知傳感器分類
合肥工業(yè)大學碩士學位論文10圖2.2十六線激光雷達Fig2.2Sixteen-lineLidar表2.1十六線激光雷達相關參數(shù)Tab2.1Sixteen-lineLidarrelatedparameters類別指標激光波段905nm激光通道16路水平掃描角度360°垂直掃描角度±15°有效測量范圍80m距離精度2°垂直角度分辨率1.33°水平角度分辨率5Hz0.09°10Hz0.18°20Hz0.36°機械尺寸Ф102mm×78mm激光雷達使用用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議(UDP,UserDatagramProtocol)傳輸數(shù)據(jù)。一個完整的UDP數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)格式結構包括幀頭、子癥幀尾。每個數(shù)據(jù)包共1248個字節(jié):其中包含42個字節(jié)的UDP幀頭、1200個字節(jié)的子幀數(shù)據(jù)塊區(qū)間(共12個數(shù)據(jù)塊),以及4個字節(jié)的時間戳和2個字節(jié)的雷達型號構成幀尾,如圖2.3所示。子幀中每個數(shù)據(jù)塊的100個字節(jié)包括16條掃描線的信息,分別為2個字節(jié)的標志位,2個字節(jié)的水平角度信息,每個角度信息對應著32條掃描線數(shù)
第二章 智能電機車環(huán)境感知系統(tǒng)設計 據(jù),包含 2 組完整的 16 通道信息。每一個通道信息有 3 個字節(jié)的數(shù)據(jù),分別是 2個字節(jié)的距離信息以及 1 個字節(jié)的強度信息,十六線激光雷達數(shù)據(jù)塊信息如表2.2 所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的相對導航信息融合方法[J]. 孫瑤潔,熊智,李文龍,崔雨晨,段勝青. 航空計算技術. 2019(06)
[2]基于模糊理論與D-S證據(jù)理論的FMEA方法[J]. 韋可佳,耿俊豹,徐孫慶. 系統(tǒng)工程與電子技術. 2019(11)
[3]我國城市地鐵建設現(xiàn)狀與發(fā)展戰(zhàn)略分析[J]. 任杰. 企業(yè)科技與發(fā)展. 2019(01)
[4]多傳感器信息融合技術綜述[J]. 崔碩,姜洪亮,戎輝,王文揚. 汽車電器. 2018(09)
[5]基于雙曲線模型的車道線檢測算法[J]. 屈賢,余烽,趙悅. 湖北汽車工業(yè)學院學報. 2018(01)
[6]淺談軌道交通列車前視障礙物智能檢測系統(tǒng)發(fā)展狀況[J]. 石晶,蔡洋濤,吳啟勇,魏義. 科技展望. 2017(15)
[7]GJ-6型軌道檢測系統(tǒng)的研制與驗證[J]. 劉伶萍,魏世斌,趙延峰,李穎. 鐵路技術創(chuàng)新. 2015(02)
[8]曲線上貨物列車超速引起的脫軌過程分析[J]. 龔凱,向俊,余翠英,毛建紅. 東南大學學報(自然科學版). 2015(01)
[9]基于矩形的攝像機自標定幾何方法[J]. 徐嵩,孫秀霞,劉希,蔡鳴. 光學學報. 2014(11)
[10]利用轉向架振動加速度監(jiān)視車輛故障的方法研究[J]. 城取岳夫,王光明. 國外鐵道車輛. 2014(05)
碩士論文
[1]基于多傳感器信息融合的車輛檢測與定位技術研究[D]. 凌翼飛.湖南大學 2019
[2]基于輪軌相對位移的列車脫軌監(jiān)測算法研究[D]. 艾永軍.西南交通大學 2019
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的智能車前方車輛檢測系統(tǒng)研究[D]. 曹聰聰.合肥工業(yè)大學 2019
[4]基于D-S理論的沖突證據(jù)融合算法[D]. 李嘉儀.黑龍江大學 2019
[5]基于機器視覺的車道線檢測及跟蹤方法研究[D]. 潘磊成.哈爾濱工程大學 2018
[6]基于汽車雷達和攝像頭信息融合的目標檢測方法研究[D]. 向濱宏.重慶大學 2017
[7]基于機器視覺和混雜系統(tǒng)理論的車道偏離輔助控制研究[D]. 蔣玉亭.合肥工業(yè)大學 2017
[8]城軌列車非接觸式障礙物檢測系統(tǒng)的研究[D]. 曲越.北京交通大學 2017
[9]基于Qt的機車輪軌相對位移的圖像檢測系統(tǒng)設計[D]. 鐘莎.石家莊鐵道大學 2016
[10]時速250公里動車組車內(nèi)噪聲特性研究及機理分析[D]. 李志輝.西南交通大學 2016
本文編號:3574462
【文章來源】:合肥工業(yè)大學安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:93 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
環(huán)境感知傳感器分類
合肥工業(yè)大學碩士學位論文10圖2.2十六線激光雷達Fig2.2Sixteen-lineLidar表2.1十六線激光雷達相關參數(shù)Tab2.1Sixteen-lineLidarrelatedparameters類別指標激光波段905nm激光通道16路水平掃描角度360°垂直掃描角度±15°有效測量范圍80m距離精度2°垂直角度分辨率1.33°水平角度分辨率5Hz0.09°10Hz0.18°20Hz0.36°機械尺寸Ф102mm×78mm激光雷達使用用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議(UDP,UserDatagramProtocol)傳輸數(shù)據(jù)。一個完整的UDP數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)格式結構包括幀頭、子癥幀尾。每個數(shù)據(jù)包共1248個字節(jié):其中包含42個字節(jié)的UDP幀頭、1200個字節(jié)的子幀數(shù)據(jù)塊區(qū)間(共12個數(shù)據(jù)塊),以及4個字節(jié)的時間戳和2個字節(jié)的雷達型號構成幀尾,如圖2.3所示。子幀中每個數(shù)據(jù)塊的100個字節(jié)包括16條掃描線的信息,分別為2個字節(jié)的標志位,2個字節(jié)的水平角度信息,每個角度信息對應著32條掃描線數(shù)
第二章 智能電機車環(huán)境感知系統(tǒng)設計 據(jù),包含 2 組完整的 16 通道信息。每一個通道信息有 3 個字節(jié)的數(shù)據(jù),分別是 2個字節(jié)的距離信息以及 1 個字節(jié)的強度信息,十六線激光雷達數(shù)據(jù)塊信息如表2.2 所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的相對導航信息融合方法[J]. 孫瑤潔,熊智,李文龍,崔雨晨,段勝青. 航空計算技術. 2019(06)
[2]基于模糊理論與D-S證據(jù)理論的FMEA方法[J]. 韋可佳,耿俊豹,徐孫慶. 系統(tǒng)工程與電子技術. 2019(11)
[3]我國城市地鐵建設現(xiàn)狀與發(fā)展戰(zhàn)略分析[J]. 任杰. 企業(yè)科技與發(fā)展. 2019(01)
[4]多傳感器信息融合技術綜述[J]. 崔碩,姜洪亮,戎輝,王文揚. 汽車電器. 2018(09)
[5]基于雙曲線模型的車道線檢測算法[J]. 屈賢,余烽,趙悅. 湖北汽車工業(yè)學院學報. 2018(01)
[6]淺談軌道交通列車前視障礙物智能檢測系統(tǒng)發(fā)展狀況[J]. 石晶,蔡洋濤,吳啟勇,魏義. 科技展望. 2017(15)
[7]GJ-6型軌道檢測系統(tǒng)的研制與驗證[J]. 劉伶萍,魏世斌,趙延峰,李穎. 鐵路技術創(chuàng)新. 2015(02)
[8]曲線上貨物列車超速引起的脫軌過程分析[J]. 龔凱,向俊,余翠英,毛建紅. 東南大學學報(自然科學版). 2015(01)
[9]基于矩形的攝像機自標定幾何方法[J]. 徐嵩,孫秀霞,劉希,蔡鳴. 光學學報. 2014(11)
[10]利用轉向架振動加速度監(jiān)視車輛故障的方法研究[J]. 城取岳夫,王光明. 國外鐵道車輛. 2014(05)
碩士論文
[1]基于多傳感器信息融合的車輛檢測與定位技術研究[D]. 凌翼飛.湖南大學 2019
[2]基于輪軌相對位移的列車脫軌監(jiān)測算法研究[D]. 艾永軍.西南交通大學 2019
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的智能車前方車輛檢測系統(tǒng)研究[D]. 曹聰聰.合肥工業(yè)大學 2019
[4]基于D-S理論的沖突證據(jù)融合算法[D]. 李嘉儀.黑龍江大學 2019
[5]基于機器視覺的車道線檢測及跟蹤方法研究[D]. 潘磊成.哈爾濱工程大學 2018
[6]基于汽車雷達和攝像頭信息融合的目標檢測方法研究[D]. 向濱宏.重慶大學 2017
[7]基于機器視覺和混雜系統(tǒng)理論的車道偏離輔助控制研究[D]. 蔣玉亭.合肥工業(yè)大學 2017
[8]城軌列車非接觸式障礙物檢測系統(tǒng)的研究[D]. 曲越.北京交通大學 2017
[9]基于Qt的機車輪軌相對位移的圖像檢測系統(tǒng)設計[D]. 鐘莎.石家莊鐵道大學 2016
[10]時速250公里動車組車內(nèi)噪聲特性研究及機理分析[D]. 李志輝.西南交通大學 2016
本文編號:3574462
本文鏈接:http://sikaile.net/guanlilunwen/lindaojc/3574462.html