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  • 基于激光传感器的移动机器人动态运动检测基于激光传感器的移动机器人动态运动检测 运动物体检测模型 Free Space生成 Bounded Minimization Operator Find Violations Notes运动物体检测模型对于静止激光传感器,...

    基于激光传感器的移动机器人动态运动检测

    运动物体检测模型

    对于静止的激光传感器,检测动态物体非常容易,进入到上一时刻“自由空间”(激光点和激光传感器包围的空间)的物体就可以认为是动态物体。对于移动机器人,检测动态运动的问题在于,环境中的物体运动的同时,机器人也会移动,而环境的变化使得扫描匹配等方法的匹配效果下降,需要找到一种方法将临近帧的数据“对齐”(在一个坐标系下表示)。因此,融合移动机器人的里程计信息。

    运动检测模型如下图所示:T-1时刻由机器人位姿(x(t1),y(t1),θ(t1))(激光)和激光数据包围出一个Free Space
    (激光数据可以看成是环境中物体的表面的离散观测),下一时刻,机器人移动到(x(t),y(t),θ(t))。位姿增量:(δxt,δyt,δθt),将T时刻的激光数据经(δxt,δyt,δθt)变换到T-1时刻T。

    这里写图片描述
    移动到上时刻Free Space 的物体可以得出是一个Violation,即动态物体。不过存在图中黄色的圆不能被检测到的问题。物体远离机器人运动不会进入到Free Space。解决办法:将当前的激光数据与上一时刻对调,由T时刻的数据生成Free Space,然后检测T-1在T中的违背点,如下图,最后由里程计数据把上一时刻检测到的动态点对应到当前时刻。
    这里写图片描述

    Free Space生成

    如何处理激光数据生成Free Space

    Bounded Minimization Operator

    激光数据r(i)i是激光的索引。对第i个激光点,确定一个边界δ,

    r(i)=min{r(iδ),,r(i+δ)}

    因为激光数据本身会有误差,还要进行一个收缩操作:

    r(i)=r(i)dis

    dis是根据激光性能设置的一个很小的数。白色的激光数据收缩后生成如下图中红色的数据。
    这里写图片描述
    因为里程计数据和激光数据来自不同的数据源,考虑数据到达的时间问题,需要考虑多帧的数据。

    Find Violations

    对一帧激光点的每一个索引i,判断是否在另一帧的Free Space中,判断方法就是一个点是否在闭合的多边形内。如果在,则flag(i)是1;得到全部的标识后滤除010这种噪声点。得到违背点,然后结合激光片段的分析,得到动态的物体。

    如下图中粗的绿色的点,是运动中的人,在机器人的移动过程中检测到。

    这里写图片描述

    Notes

    1、在实现收缩的时候(自己曾经的BUG),考虑t-1 -> t的时候收缩t-1是r(i)=r(i)dis;t -> t -1的时候”收缩“t是r(i)=r(i)+dis
    2、其实动态也是一种”特征“,在动态检测的时候可以考虑其他”特征“

    有问题可加群 (移动机器人导航与控制群:199938556) 讨论交流,进群修改备注。

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  • 超声波传感器四大检测方法详解

    千次阅读 2018-03-30 15:11:41
    传感器的发展也是日新月异,人们在生产生活中对传感器的应用较多,类型是越来越多例如:无线传感器、雷达传感器、红外光温度传感器、地磁磁性物体检测传感器、特殊光源传感器:专用于测水的传感器。超声波传感器则...

    随着电子微电子技术的发展,传感器的发展也是日新月异,人们在生产生活中对传感器的应用较多类型是越来越多例如:无线传感器、雷达传感器、红外光温度传感器、地磁磁性物体检测传感器、特殊光源传感器:专用于测水的传感器超声波传感器则属于传感器中应用较多的一类,超声波传感器利用超声波技术的特性,进行传感工作。为此工釆网小编为大家介绍一下超声波传感器的检测方法。

     

    根据被检测对象的体积、材质、以及是否可移动等特征传感检测的应用包括:有无检测:检测物体有无/到位/计数;颜色检测:检测区分物体的颜色/浓度;尺寸测量:长///厚度/温度/距离;纠 偏 检 测:外观检测。但是超声波传感器采用的检测方式有所不同,常见的检测方式有如下四种:

     

    穿透式:发送器和接收器分别位于两侧,当被检测对象从它们之间通过时,根据超声波的衰减(或遮挡)情况进行检测。

     

    限定距离式:发送器和接收器位于同一侧,当限定距离内有被检测对象通过时,根据反射的超声波进行检测。

     

    限定范围式:发送器和接收器位于限定范围的中心,反射板位于限定范围的边缘,并以无被检测对象遮挡时的反射波衰减值作为基准值。当限定范围内有被检测对象通过时,根据反射波的衰减情况(将衰减值与基准值比较)进行检测。

     

    回归反射式:发送器和接收器位于同一侧,以检测对象(平面物体)作为反射面,根据反射波的衰减情况进行检测。

     

    20180329145011.jpg

    基于上述方法,可以检测到一个传感器的状态。如果需要精确的检测,就需要根据不同场合使用不同的检测方式及标准的超声波传感器,对传感器的检测,根据被检测不同环境和输出信号的变化,对传感器进行校准。并在条件允许的情况下,对相关参数进行了温度检测。目前工釆网提供的超声波传感器是基于超声波原理的传感器,用于帮助所有需要被检测物体获取其周围环境的信息,不仅能够准确地检测物体和距离,还能提供卓越的背景抑制功能以及不受环境中多种类型杂质的影响。通过非接触式或者接触式两种模式检测不同的距离物体信息。

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  • 这类传感器不需要接触到被检测物体,当有物体移向位移传感器,并接近到一定距离时,位移传感器就有“感知”,通常把这个距离叫“检出距离”。利用位移传感器对接近物体敏感特性制作开关,就是接近开关。  不同...
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  • 芬兰VTT国家技术研究中心通过将iPhone摄像机转换为新型光学传感器,成功开发出世界上第一个高光谱移动设备,这将为低成本高光谱成像消费应用带来新前景,例如消费者将能够使用移动电话进行食品质量检测或健康...

    芬兰VTT国家技术研究中心通过将iPhone摄像机转换为新型光学传感器,成功开发出世界上第一个高光谱移动设备,这将为低成本高光谱成像的消费应用带来新的前景,例如消费者将能够使用移动电话进行食品质量检测或健康监测。

    光谱成像广泛用于各种物体感测和材料属性分析。高光谱成像对图像中每个像素点进行光谱分析,可实现宽范围测量。高光谱相机已经用于苛刻环境条件下的医疗、工业、空间和环境感测,但价格昂贵。

    VTT开发的高光谱移动设备,通过将可调节的微小MEMS(微光机电系统)滤波器与iPhone的摄像机镜头集成,并令其调节功能与摄像机的图像捕获系统同步,将智能传感器与互联网结合,使得利用具有成本效益的光学MEMS光谱技术开发新的移动应用成为可能,如利用车辆和无人机进行环境观测、健康监测和食品分析等消费应用。

    消费者可以从健康应用中获益。例如,移动电话将可用于检查色痣是否为恶性或者食物是否可食用,也可用于验证产品真伪或基于生物识别数据进行用户识别。另一方面,基于每个像素点的全光谱信息,无人驾驶汽车将可以感知并识别环境特征。

    当今智能设备的发展为图像数据处理和基于光谱数据的各种云服务提供了巨大的机会,而传感器大规模生产技术将使得在目前使用低成本相机传感器的设备中引入高光谱成像成为可能。

    VTT国家技术研究中心正积极寻求企业合作,实现该项技术的商品化。

    本文转自d1net(转载)

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    一.设备唤醒
    i》检测人靠近设备
    ii》无视穿越的人员
    iii》可做手势识别
    在这里插入图片描述
    应用场景:智能音箱;笔记本;广告机;投影仪;灯具;控制面板开关
    独特算法:
    1》 检测静止不动的人员,内置检测人的呼吸信号。图示为雷达传感器抓取人呼吸的信号在0.3-0.35hz效果。
    在这里插入图片描述
    2》 可过滤快速移动物体干扰,内置仅对慢速移动检测,图示效果为雷达传感器过滤风扇对测试的影响。
    在这里插入图片描述
    二.车内人员检测
    欧洲新车评估计划(Euro NCAP)计划在2022年将儿童存在检测纳入全面评级。
    在这里插入图片描述
    测试评估分析:
    1岁婴儿睡在儿童保护座椅上,两个备用传感器安装位置如图:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从测试的结果分析车内检测儿童完全是可行的。
    在这里插入图片描述

    更多产品运用案例和技术支持,请联系陈生:18665981478(VX)

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空空如也

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