东北林业大学 机电工程学院，黑龙江 哈尔滨 150040
路面状态传感器是路面状态定性识别和定量测量的重要工具，其定量测量性能依赖于定量标定模型的准确性。为了解决路面状态传感器定量标定数据非线性和非均匀分布问题对定量测量的不利影响，提出基于PSO-ASVR(particle swarm optimization - adaptive support vector regression)的路面状态传感器定量标定模型。构建AP(adaptive preprocessing)流程进行标定数据最优化预处理,降低路面状态传感器非均匀分布问题影响下的标定数据处理误差。采用基于结构风险最小化的SVR(support vector regression)算法进行标定数据拟合，并利用PSO(particle swarm optimization)算法实现SVR中参数最优化，降低路面状态传感器标定数据非线性引入的数据拟合误差。不同路面状态条件下标定数据处理实验表明：新方法相比于传统方法在均方根误差RMSE上至少可减小63%，验证了其在提高定量标定模型精度上的有效性，实现了路面状态传感器定量标定误差的降低。
路面状态传感器 标定模型 数据拟合 误差分析 pavement state sensor calibration model data fitting error analysis
1 长春理工大学光电工程学院光电测控与光信息传输技术教育部重点实验室, 吉林 长春 130022
2 北京空间机电研究所, 北京 100094
为解决现有激光扫描投影系统至少需要4个合作目标点才能实现坐标转换关系标定,并且经常因迭代算法不收敛而需要多次、长时间才能完成坐标转换参数解算等问题,提出并研究了融合激光测距的激光扫描投影系统标定技术。研究了加入和未加激光测距模块的激光扫描投影系统数学模型,并运用粒子群优化算法仿真分析其标定精度。针对测距误差对系统标定精度有较大影响的问题,提出粒子群导数标定算法改进标定算法,最终实现了仅需3个合作目标点的快速标定,且标定精度可提升至10 -7 mm。
测量 激光测距 激光扫描投影系统 标定模型 粒子群算法 粒子群导数标定算法 中国激光
2019, 46(10): 1004002
1 上海工程技术大学 材料工程学院, 上海 201620
2 上海交通大学焊接工程研究所, 上海 200030
为了实现复杂条件下的焊缝检测与跟踪,通过激光扫描技术,开发了环形激光视觉传感器,与机器人手爪一起构成焊接机器人“手眼”系统,从而获得焊缝三维信息。改善了传统的点状或线条状激光视觉传感器信息量少、解释模糊以及跟踪方向单一等问题。研究了用于焊缝定位与跟踪的环形激光视觉传感器系统的内外参量标定,提出了实现焊缝三维计算的模型,最后,以对接接头、搭接接头、角接接头为对象进行了试验验证,并对标定精度进行了分析。结果表明:环形激光在不同的焊缝表现了不同的形态,结合标定试验结果,能够计算被检测焊缝的三维坐标,计算精度能够满足试验要求。
机器视觉 标定模型 环形激光视觉传感器 焊缝三维恢复
