用机器人将货物送至指定的二维码目标点时,使用的即时定位与地图构建(SLAM)算法为Cartographer。为识别二维码目标点并标记在SLAM创建的地图上,提出一种基于ZBar算法和融合Cartographer-SLAM与Hector-SLAM算法的方法对二维码目标点进行识别并标记。利用ZBar算法对摄像头捕捉到的二维码进行识别;采用Cartographer算法编写相应的服务即节点通信并生成Geotiff格式地图;保存地图时调用Hector-SLAM算法将目标点绘制在生成的Geotiff地图上。结果表明:与基于ZBar算法和Hector-SLAM算

针对无人车编队方法的不足,提出一种基于改进鸽群算法与领航跟随法的无人车编队方法。采用传统鸽群算法编队时有一定的局限性,故在算法初期提供一个初始解以提高计算效率,并在算法的地磁算子中加入相应的权重指标,提高算法在整体路径中的规划效率。在编队过程中,先利用改进鸽群算法为领航者规划出一条最优的路径,再运用领航跟随法控制每一辆跟随者以一定的距离和角度跟随领航者,从而实现以设定的队形运动。通过建立栅格地图进行仿真并在

油液磨粒检测能够分析机械传动系统磨损状况,分析系统故障原因,保障设备安全运行。磨粒检测的图像分割实现图像中的磨粒目标提取,图像分割的准确性直接影响磨粒形状颜色纹理等参数分析识别准确性。为了提高磨粒图像分割准确性,针对油液磨粒检测图像特点,在研究对比多种图像边缘分割方法基础上,提出基于N步距离连通算法与改进Sobel算子的边缘分割改进算法。该方法首先通过RGB背景色差比较去除背景干扰,图像灰度化后利用改进的八方向Sobel算子提取图像边缘,计算N步距离连通图像集合,选取超过面积阈值与色差阈值的图像集合。与传统的Sobel边缘分割方法及最大类间方差OTSU方法对比,该方法提高了磨粒检测图像分割的准确性,为磨粒统计识别提供分析基础。