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SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000環(huán)境感知方法研究*

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上海秉銘工控設(shè)備有限公司擁有國外工業(yè)產(chǎn)品自主采購權(quán),主營SICK施克、巴魯夫BALLUFF、基恩士,易福門,倍加福,MTS傳感器、ELTRA、TURCK圖爾克、SEW、KOYO光洋、MTL、OMRON歐姆龍、BANNER邦納、KUEBLER庫伯勒、SMC、CKD、FESTO、西門子、施耐德及部分國內(nèi)產(chǎn)品,產(chǎn)品有傳感器、編碼器、安全柵、變頻器、聯(lián)軸器、電磁閥、流量計、PLC、連接器、電機、真空泵、儀器儀表等,本公司目前在國外有采購點,大量進口產(chǎn)品可以從國外廠家直接采購,價格有優(yōu)勢,歡迎詢價,期待*合作關(guān)系,實現(xiàn)雙方誠信互贏。

    公司主要代理銷售產(chǎn)品系列傳感器:德國P F倍加福(PEPPERL FUCHS),SICK西克,IFM易福門,圖爾克TURCK,賀德克HYDAC,巴魯夫BALLUFF,美國MTS位移傳感器,邦納BANNER,歐姆龍OMRON,美國派利斯。編碼器:德國P F倍加福(PEPPERL FUCHS),SICK西克,IFM易福門,圖爾克TURCK,,kuebler庫伯勒編碼器,TR編碼器,LEINELINDE 林德,亨士樂Hengstler,HEIDENHAIN海德漢,SEW編碼器,ELTRA意爾創(chuàng),光洋KOYO,歐姆龍OMRON。安全柵:德國P F倍加福(PEPPERL FUCHS),英國MTL,圖爾克TURCK,PHOENIX CONTACT菲尼克斯.變頻器,電機減速機,PLC:德國SEW,西門子SIEMENS,ABB,歐姆龍OMRON,格立特氣缸,電磁閥,閥門定位器:SMC氣缸,CKD電磁閥,F(xiàn)ESTO費斯托,Rexroth力士樂,ASCO電磁閥,BURKERT寶德,福斯FLOWSERVE,西門子SIEMENS。編碼器,傳感器附件:鋼制彈簧聯(lián)軸器,波紋管聯(lián)軸器,螺旋聯(lián)軸器,十字滑塊聯(lián)軸器,梅花聯(lián)軸器,鋁合金聯(lián)軸器,膜片聯(lián)軸器,不銹鋼聯(lián)軸器,M12連接器,M12插頭,M23插頭,L形支架,鐘形支架,SSI信號轉(zhuǎn)換儀表等等。

巴魯夫,SICK,東方馬達,魏得米勒,FESTO等

SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000環(huán)境感知方法研究*
隨著現(xiàn)代化進程的加速推進,無人運動平臺扮演著日益重要的角色,其中環(huán)境感知技術(shù)是無人運動平臺中關(guān)鍵技術(shù)之一。為此,以旅行家二號試驗車、SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000以及慣性傳感集成模塊為實驗平臺,針對無人運動平臺的障礙物的檢測以及無人運動平臺的定位問題展開了深入討論。

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在障礙物檢測方面,以SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),首先利用閾值濾波和改進的中值濾波算法對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,然后借助激光雷達數(shù)據(jù)的上下文豐富障礙物的數(shù)據(jù)量,zui后通過聚類算法對障礙物進行了識別。同時提出利用凸包算法解決了聚類過程中存在的冗余聚類信息,這種方法大大提高了系統(tǒng)的魯棒性。針對無人運動平臺的定位問題。首先對無人運動平臺的運動模型進行了分析,并確定了影響無人運動平臺定位準(zhǔn)確度的因素,然后通過IF-THEN模糊預(yù)測模型對無人運動平臺的定位誤差進行了估計。zui后通過SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000前后幀特征數(shù)據(jù)對無人運動平臺的定位估計進行了*處理。數(shù)據(jù)結(jié)果顯示基于模糊預(yù)測和SICK二維激光雷達傳感器TIM310-1030000特征數(shù)據(jù)的定位算法要優(yōu)于單純依靠慣性器件的定位信息。在無人運動平臺的硬件及軟件系統(tǒng)方面,以旅行家二號試驗車為移動平臺,通過SICK二維激光獲取環(huán)境感知信息、ASV940慣性傳感器TIM310-1030000集成模塊獲取運動信息、移動電腦進行算法運行。在軟件方面,基于VS2010平臺,實現(xiàn)了激光雷達數(shù)據(jù)實時采集功能界面、旅行家二號試驗車的運動控制界面、慣性傳感器TIM310-1030000集成模塊信息顯示界面以及算能選擇界面。在實驗過程中,分別在動態(tài)、靜態(tài)環(huán)境中對障礙物識別算法進行了驗證。實驗表明,兩類環(huán)境中CBFD聚類算法(基于峰值點的聚類算法)在聚類合理性上均優(yōu)于K均值聚類算法和ISODATA聚類算法(迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法)。 

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