基于IMU及UWB的微型弹跳机器人传感器节点位姿检测研究

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节点部署是移动无线传感器网络的重要研究方向之一,其中采用具有超强越障能力的微型弹跳机器人(MJR)作为移动传感节点,是针对崎岖环境的理想选择。然而MJR的尺寸小、负载能力弱,难以搭载高精度传感器实现精确位姿检测。本文提出了基于IMU与UWB(超宽带技术)的弹跳机器人位姿检测方案,以及基于该方案的MJR自复位和自主航向调节方法,开展了MJR基本功能和部署运动实验研究。结果表明,基于IMU姿态检测的自复位和自主航向调节功能具备良好的稳定性与精确性,基于UWB的平均定位误差约为9cm,可满足自部署定位需求。本文
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为提高对闪电辐射电场瞬态高频分量的探测能力,抑制环境工频噪声影响,本文设计了一种基于高阶滤波的闪电电场测量系统,对于高频通带内信号,其灵敏度为12.11 V/(m/V),最小可以识别0.1 V/m的脉冲电场信号,对工频噪声的抑制可达41 dB。另一方面,为克服高阶滤波作用带来的测量电场低频失真问题,提出了一种直接根据传感器电路参数构造系统函数的波形校正方法,对失真的低频信号进行补偿。通过模拟数值和实测数据的验证分析可知,利用提出的高阶快天线测量系统以及重构方法,既可以观测得到微弱的闪电电场变化事件,又能够
为了揭示三稳态压电振动能量采集器非对称势能阱的产生机理及其对采集器动力学特性的影响机制,考虑采集器压电悬臂梁大扰度几何非线性和末端磁铁重力效应,利用能量法和Hamilton原理建立了三稳态压电振动能量采集器的非线性动力学模型。仿真研究了几何非线性和磁铁重力对系统静态解分岔、势能阱特性及其动力学响应特性的影响规律,结果表明几何非线性和磁铁重力使压电振动能量采集器产生附加的三阶和五阶非线性刚度及重力势能,导致非对称势能阱的产生。非对称势能阱不仅有利于提高三稳态压电振动能量采集器的有效工作频带和能量转换效率,还
当前,大多数压电能量采集电路是针对于单压电元件(PZT)输入的。实际应用中,为获得更多能量,压电俘能器(PEH)往往配备有多压电片输出,如何对多输入PEH的电荷进行高效提取已经成为研究热点。本文提出了一种无相位滞后的高效多输入同步电荷提取电路MI-SECE(Multi-Input Synchronous Electric Charge Extraction circuit),主要由整流桥、峰值检测电路、电压过零检测电路、传输控制电路和Buck-Boost电路组成。通过有源峰值检测电路和电压过零检测电路,M
管道系统在船舶行业中应用广泛,其振动及声辐射特性一直以来都是研究的热点。基于Timoshenko梁理论,本文首先利用传递矩阵法计算了单根充液管道的横向振动响应,并通过有限元计算和实验对比验证了计算方法。在此基础上,对管道系统的传递矩阵取特征值得到波传播参数,从而进一步分析了周期支撑的充液管道系统的振动波传递特性。由本文的计算结果可见,基于Timoshenko梁理论的横向振动响应比基于Euler-Bernoulli梁理论的结果更为精准,尤其是在较高频域内。此外,弹性支撑的刚度和间距会影响波阻和波传播带。本文
本文结合模型试验,采用数值重构的模型,以一浮式半潜平台为算例进行时域全耦合分析,就锚泊定位与动力辅助锚泊定位对平台气隙影响的敏感性展开研究,深入探索了定位方式差异对平台气隙的影响特性及其机理。研究得到如下结论:动力辅助锚泊定位平台较之于纯锚泊定位平台,锚链对平台的垂向约束相对较小,在垂向方向,平台与波浪之间的随动性更好,从而减小了平台与水质点之间的相对运动,对气隙有着较好的改善效果。在同等工况下,锚泊定位方式平台发生负气隙的概率大于动力辅助锚泊定位方式平台,其波浪砰击也更为剧烈。在平台气隙数值模拟时,应充
为了使船用有机液体供氢装置工作安全可靠、脱氢效率稳定,设计了一种基于PLC的控制系统。根据供氢装置工艺要求,设计了控制系统的硬件结构,编制出用户程序。通过两路PID回路,控制空气流量及供氢压力稳定在设定值,进而稳定脱氢效率。通过联机测试,设计的控制系统工作稳定,自动化程度高,满足了供氢装置的控制要求。
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针对多尺度分割算法在工程项目应用中使用成本高的问题,提出采用基于滑动窗口的影像对象获取方法。将主成分第一分量作为输入,通过灰度共生矩阵计算影像对象纹理特征,并与光谱均值特征构建面向对象的建筑物信息提取方法,将多尺度分割后的预测结果与滑动窗口分割后的预测结果进行对比实验验证。结果表明,滑动窗口提取结果的总体精度比多尺度分割提取结果的总体分类精度高出0.94%,Kappa系数高出0.0125,验证了滑
针对单模态深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)难以充分提取情感分类任务中脑电信号的多域特征,且脑电信号中存在通道冗余的问题,提出一种结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法,首先提取各通道信号中γ节律的微分熵(Differential Entropy, DE)特征,通过DE计算通道间的归一化互信息(Normalized mutual information, NMI),将所得NMI矩阵按列求和后的向量作为表征各通道任务相关性的权值,根据权值选出最优通道集,之后采用
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