基于图像技术的定位定姿传感器研制

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一种单目摄像机的位姿定位方法

一种单目摄像机的位姿定位方法随着人工智能和计算机视觉领域的不断发展，定位和导航技术在机器人、自动驾驶汽车和增强现实等领域中扮演着越来越重要的角色。

单目摄像机作为一种常见的传感器，其在定位和导航中的应用越来越广泛。

本文将介绍一种基于单目摄像机的位姿定位方法，通过该方法可以精确地获取目标物体的位置和姿态信息。

一、方法概述该位姿定位方法是基于特征点匹配和三维重建的技术。

在目标物体的周围设置多个特征点，然后使用单目摄像机拍摄目标物体，并提取图像中的特征点。

通过计算特征点的匹配关系，可以获得目标物体在图像中的姿态信息。

接下来，利用摄像机的内外参数和特征点的三维坐标，结合三维重建算法，可以得到目标物体的真实位置和姿态信息。

二、特征点提取与匹配在单目摄像机中，特征点是图像中具有显著特征的点，如角点、边缘点等。

在定位过程中，首先需要从目标物体的图像中提取特征点。

常用的特征点提取算法包括Harris角点检测、SIFT特征提取、FAST特征提取等。

这些算法能够在图像中准确地提取出特征点，并且具有较好的鲁棒性和稳定性。

提取到特征点之后，接下来需要进行特征点的匹配。

特征点匹配是指在两幅图像中找到相互对应的特征点，这一步是位姿估计的关键。

常用的特征点匹配算法包括基于描述符的匹配算法（如SIFT、SURF）和基于光流的匹配算法等。

这些算法能够有效地找到两幅图像中相互对应的特征点，为后续的位姿估计提供了可靠的数据基础。

三、姿态估计与优化在特征点匹配的基础上，可以进行目标物体的姿态估计。

姿态估计是指根据特征点匹配的结果，计算出目标物体在图像中的位置和姿态信息。

常用的姿态估计方法包括PnP（Perspective-n-Point）算法、EPnP算法、以及基于优化的姿态估计算法等。

这些算法能够根据特征点的匹配关系，精确地计算出目标物体的位置和姿态信息。

除了姿态估计，还可以利用摄像机的内外参数进行辅助估计。

摄像机的内外参数包括焦距、主点、畸变参数、旋转矩阵和平移向量等。

确定目标物体位姿的方法

确定目标物体位姿的方法确定目标物体位姿的方法随着机器人技术的发展，将机器人应用到生产、服务等领域中的需求越来越大，在其中一个关键方面，就是确定目标物体位姿。

通过确定物体的位置和方向，机器人可以更加准确地执行任务。

本文将介绍目标物体位姿的三种方法：基于视觉、基于激光和机械臂与传感器。

一、基于视觉的方法基于视觉的方法主要是利用相机进行图像采集和处理，从中提取出目标物体位置和方向。

这种方法的主要流程包括：采集图像、对图像进行处理、提取物体特征、计算位姿等。

1. 采集图像：视觉系统采集目标物体的图像，一般需要至少两张图像才能确定其位姿。

2. 对图像进行处理：对采集的图像进行处理，主要包括灰度化、边缘检测、轮廓提取等。

3. 提取物体特征：从图像中提取出目标物体的特征，如角点、边缘等。

4. 计算位姿：利用提取出的物体特征，计算出目标物体的位姿，确定其位置和方向。

二、基于激光的方法基于激光的方法主要是利用激光测距仪扫描目标物体，得到其位置和方向。

这种方法的主要流程包括：扫描目标物体、处理激光数据、计算位姿等。

1. 扫描目标物体：激光测距仪扫描目标物体，得到其轮廓信息。

2. 处理激光数据：将激光数据转换成点云数据，并进行滤波、配准等处理，提取出目标物体的点云信息。

3. 计算位姿：利用点云信息计算出目标物体的位姿，确定其位置和方向。

三、机械臂与传感器相结合的方法机械臂与传感器相结合的方法主要是利用机械臂移动传感器扫描目标物体，得到其位置和方向。

这种方法的主要流程包括：机械臂移动传感器、处理传感器数据、计算位姿等。

1. 机械臂移动传感器：机械臂移动传感器扫描目标物体，得到其轮廓信息。

2. 处理传感器数据：将传感器数据转换成点云数据，并进行滤波、配准等处理，提取出目标物体的点云信息。

3. 计算位姿：利用点云信息计算出目标物体的位姿，确定其位置和方向。

综上所述，确定目标物体位姿的方法有基于视觉、基于激光和机械臂与传感器相结合的方法。

国产高精度位置和姿态测量系统

国产高精度位置和姿态测量系统LDPOS的发展与应用周落根邓晓光洪勇(摘要：本文详细介绍了高精度位置和姿态测量系统的发展，我国具有完全自主知识产权的移动测量和实景三维技术和产品的研究、应用和服务情况，以及地面无控航测系统，并对其未来的发展进行展望。

关键词：高精度位置和姿态测量系统LDPOS地面无控航测系统一引言高精度位置和姿态测量系统(Position and Orientation System, POS)集全球导航卫星系统、惯性测量单元、导航处理计算机技术于一体，可以实时获取运动物体的高精度空间位置和三维姿态信息，广泛应用于飞机、轮船和陆地载体的导航定位。

POS通过全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System ，GNSS)接收定位数据，利用高精度光学陀螺捷联惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)提供设备瞬间的速度、加速度和方向信息，然后通过数据处理与融合软件对所接收的定位定姿信息进行数据处理，获得载体设备的高精度位置及姿态信息，同时给载荷传感器提供高精度同步信息，直接解算观测成果的高精度外方位元素，输出具有直接地理参考的影像数据。

POS解决了GNSS动态可靠性差，会出现信号遮挡、丢失，同时数据输出的频率低等问题。

POS系统将GNSS长期、低动态定位精度高的特性与惯性导航系统QNS)的短期、高动态定位精度高的性能有机地结合起来，不但提高了系统的精度，加强了系统的抗干扰能力，同时解决了GNSS动态应用采样频率低的问题。

POS系统可为载体或航空传感器提供高精度、高频率(200HZ)的实时位置与姿态(X,Y,Z,e,3, K)数据，应用于各种不同类型的传感器：如航空胶片或数字相机、线阵扫周落根，立得空间信息技术股份有限公司副总经理；邓晓光、洪勇，立得空间信息技术股份有限公司。

描仪、激光扫描仪、合成孔径雷达、成像光谱仪等。

在崇山峻岭、戈壁荒漠等难以通行的地区，如国界、沼泽滩涂等作业员根本无法到达的地区，采用POS系统和航空摄影系统集成进行直接空间对地定位，可迅速、及时地获取多频段、多时相、高精度、高分辨率的位置与图像信息，快速高效地编绘基础地理图件，大大提高了作业效率和成功率。

采煤机采区定位定姿技术

各种采煤机定位定姿方法都有各自的优缺点，将捷联惯导与无线传感器网络技术结合起来，组成组合定位定姿系统，可以克服单系统的缺点，取长补短，以更好满足自动化生产的要求。
采煤机的姿态主要是靠俯仰角、横滚角和偏航
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机械管理开发 jxglkfbjb@
第 33 卷
角表示的，如图 1 所示。
从载体坐标系变换到基准坐标系的公式为：
晌上 xb 裳梢
晌上 xo 裳梢
上上
yb
梢梢
=C1C2C3上上
yo
梢梢
.
尚上 zb 捎梢
尚上 zo 捎梢
（4）
采煤机上任意点的位置，可以通过式（4）转换到
收稿日期：2018-02-26 作者简介：崔宇（1989—），男，毕业于大同大学煤炭工程学院，助理工程师，综采技术员。
惯性导航技术是一种自主式导航技术，通过安装在采煤机上的陀螺仪及加速度计，测量采煤机的实时角加速度和线性加速度，解算出采煤机的运动状态信息，再经过坐标变换得到采煤机的实时位置。这种方法不需外加信号，定位精度高，可以得到采煤机的三维位置信息，但在长时间工作后由于累积误差使精度变差，需要采用综合导航技术进行修正[4]。 2 捷联惯导与无线传感器网络组合定位定姿原理
图 2 所示。
Z2
Z（0 Z1）（天）
Zb
兹
Y（2 Y b）
X（1 X2）
Y（0 北） Y1
X（0 东）
Xb
图 2 坐标系变化示意图
其中 OXbY bZb 是载体坐标系，OXoY oZo 是当地基准坐标系，载体坐标系经过三次旋转后与基准坐标系重合，三次旋转的角度就是采煤机的俯仰角兹、横滚角酌和偏航角鬃。三次旋转的变换矩阵分别为：

机器人定位技术

机器人定位技术摘要：定位是确定机器人在其工作环境中所处位置的过程。

本文根据定位方式和传感器的不同，把定位技术分为四大类，即航迹推算、信号灯定位、基于地图的定位、基于视觉的定位，并给出了各类定位技术的主体思想及其中的关键技术。

并详细分析了了基于视觉的定位和航迹推演的定位方法。

具有较高的参高价值。

关键词：移动机器人；传感器；定位技术；视觉；Abstract: positioning is to identify the robot in the process of the location in the work environment.In this paper, depending on the positioning method and the sensor, the positioning technology is divided into four categories, namely dead reckoning, the orientation of light, based on the map, based on visual positioning, and provides all kinds of the main idea of positioning technology, and the key technology.And detailed analysis of positioning method based on visual orientation and track is deduced.With higher and higher value.Key words: mobile robot，The sensor，location technology，Visual引言机器人在运动过程中会碰到并解决以下三个问题[1]：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统总的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。

位姿估计方法

位姿估计方法位姿估计是一个相对较新的概念，它在机器人领域的应用非常广泛。

位姿估计的目的是确定机器人的姿态和位置，对于机器人完成任务非常重要。

本文将介绍位姿估计的概念、方法和应用。

一、概念一般地，机器人的位姿可以由以下三个元素来描述：姿态、位置和速度。

其中，姿态是机器人的朝向，位置是机器人相对于参考点的位置，速度是机器人相对于时间的位移。

机器人在进行任务执行时，需要自行估计位姿，以便判断自身的运动方向和空间状态。

二、方法1、基于传感器的位姿估计方法基于传感器的位姿估计方法是目前应用最为广泛的一种方法。

传感器主要包括GPS、加速度计、陀螺仪、激光雷达、视觉传感器等。

传感器可以测量机器人的外部状态信息，如位置、速度、角度等。

根据测量数据，可以通过图像处理技术进行位姿估计，从而实现机器人的自主导航。

2、基于模型的位姿估计方法基于模型的位姿估计方法是建立可靠的机器人动力学模型，通过模拟机器人在环境中的运动和状态转移，最终得出机器人的位姿。

该方法需要建立比较完整的机器人模型，同时需要准确地掌握机器人各部件的物理参数，如摩擦力、惯性力等。

3、基于滤波的位姿估计方法基于滤波的位姿估计方法是通过滤波算法对测量数据进行处理，从而实现机器人的位姿估计。

该方法主要是通过对测量数据进行滤波处理，得到更加准确的位姿结果。

一般地，滤波算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。

这些方法通过对测量噪声进行处理，提高位姿估计的准确度。

三、应用1、自主导航位姿估计在自主导航中的应用非常广泛。

通过对机器人的位姿进行估计，机器人可以自主感知周围环境的变化，可以做出更加智能的决策，实现自主导航。

2、机器人操作在机器人操作中，位姿估计是非常重要的一部分。

机器人需要准确感知自身位置和姿态，以便更加精确地执行各种任务。

3、虚拟现实在虚拟现实中，位姿估计是非常重要的一部分。

虚拟现实需要准确感知用户的位置和姿态，以便更好地解决各种问题。

四、总结位姿估计是机器人领域中的一项基础技术，可以实现机器人自主导航和精确操作等多种功能。

基于图像识别的头部姿态识别方法

基于图像识别的头部姿态识别方法头部姿态识别是计算机视觉领域的一个重要问题，它被广泛应用于人机交互、虚拟现实、安防监控等领域。

图像识别技术已经在头部姿态识别中发挥了重要作用。

本文将介绍基于图像识别的头部姿态识别方法，并探讨其应用前景。

一、引言头部姿态是人体姿态的重要组成部分，它反映了身体的姿态、情绪和意图等信息。

因此，头部姿态识别在许多领域具有重要的应用前景。

尤其是随着计算机视觉和深度学习等技术的快速发展，基于图像识别的头部姿态识别方法得到了极大的改进和应用。

二、基于图像识别的头部姿态识别方法基于图像识别的头部姿态识别方法主要包括以下几个步骤：1. 数据收集为了建立准确的头部姿态识别模型，需要收集大量的头部姿态数据。

这些数据可以通过摄像头或传感器等设备来采集。

数据采集的过程中要保证光线充足、纹理丰富，并尽量覆盖不同的头部姿态和表情。

2. 特征提取在头部姿态识别中，特征提取是一个关键环节。

常用的特征包括头部关键点、头部姿态特征等。

头部关键点可通过面部特征点检测算法获取，而头部姿态特征可通过深度学习技术提取。

3. 模型训练在得到特征之后，需要使用机器学习算法或深度学习模型来训练头部姿态识别模型。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

通过大量的训练数据和合适的损失函数，可以优化模型参数，提高头部姿态识别的准确性。

4. 头部姿态检测在完成模型的训练后，可以通过将其应用到新的图像中来实现头部姿态检测。

通过输入图像，模型可以预测出头部的姿态信息，例如头部的旋转角度、偏转角度等。

三、应用前景基于图像识别的头部姿态识别方法具有广泛的应用前景。

以下是几个典型的应用场景：1. 人机交互基于头部姿态识别的人机交互技术可以实现更加自然、智能的用户界面。

通过识别用户的头部姿态，计算机可以根据用户的意图进行相应的操作，例如实现眨眼控制、头部追踪等。

2. 虚拟现实在虚拟现实应用中，头部姿态识别可以实现用户的观察和操作。

位姿传感器的原理和应用

位姿传感器的原理和应用1. 介绍位姿传感器是一种用于测量物体的位置、方向和姿态的智能设备。

它们可以在不同的应用领域中使用，如工业自动化、航空航天、机器人和虚拟现实等。

位姿传感器通过感知物体的运动和角度变化，将这些信息转化为电子信号，以实现对物体的姿态进行精确测量。

本文将介绍位姿传感器的原理和应用。

2. 位姿传感器的原理位姿传感器使用多种传感器技术来测量物体的位置和角度。

以下是一些常见的位姿传感器原理：2.1 加速度计加速度计是一种可以测量物体线性加速度的传感器。

它通常由微机电系统（MEMS）加速度计构成，其原理基于弹性质量的惯性原理。

当物体发生加速度或减速度时，它会产生惯性力作用在加速度计的质量上。

通过测量该惯性力，加速度计可以计算物体的加速度，并进一步推导出物体的位移和速度。

2.2 陀螺仪陀螺仪是一种测量物体角速度的传感器。

它通常由MEMS陀螺仪构成，其原理基于角动量守恒定律。

当物体发生旋转时，它会产生角动量，陀螺仪可以测量并记录这个角动量，从而计算物体的角速度和角度。

陀螺仪广泛应用于导航系统和姿态控制等领域。

2.3 磁力计磁力计是一种测量物体磁场强度和方向的传感器。

它利用磁敏材料（如磁阻式或霍尔效应）来感知外部磁场，并将磁场信息转化为电信号。

磁力计可用于测量物体的方向和位置，尤其在导航和姿态控制中具有重要的应用。

2.4 视觉传感器视觉传感器是一种测量物体位置和姿态的传感器。

它使用相机和图像处理算法来捕获和分析物体的图像，并计算出物体的位置和方向。

视觉传感器通常具有高精度和高灵活性，广泛应用于机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域。

3. 位姿传感器的应用位姿传感器在许多领域中都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用示例：3.1 工业自动化位姿传感器可应用于工业自动化系统中，例如机器人装配线、自动化导航和机械臂等。

通过测量物体的姿态和位置，位姿传感器可以帮助实现精确的定位和姿态控制，从而提高生产效率和产品质量。

机载GPS动态定位定速与定姿理论研究及软件开发

机载GPS动态定位定速与定姿理论研究及软件开发一、本文概述随着航空、航天、无人机和自动驾驶技术的飞速发展，机载GPS 动态定位定速与定姿技术已成为现代导航与定位领域的关键技术之一。

本文旨在深入探讨机载GPS动态定位定速与定姿的理论基础，分析其关键技术，并开发一套相应的软件系统。

本文首先对GPS技术及其在动态环境下的应用进行概述，明确研究背景和意义。

随后，本文将详细分析机载GPS动态定位定速与定姿的理论模型，包括信号传播模型、误差分析模型以及定位定速与定姿算法。

在此基础上，本文将探讨相关软件开发的技术路线，包括软件架构设计、功能模块划分以及关键算法的实现。

本文将通过实验验证所开发软件的有效性和准确性，并对未来研究方向进行展望。

本文的研究不仅有助于推动机载GPS动态定位定速与定姿技术的理论发展，而且对于实际应用具有重要的参考价值。

二、机载动态定位定速技术研究随着航空、航天技术的快速发展，对飞行器的动态定位、定速及定姿技术提出了更高的要求。

机载GPS系统作为飞行器导航与控制的核心部分，其精度和实时性直接影响到飞行器的安全性和任务执行效率。

研究机载GPS动态定位定速技术，对于提升飞行器导航性能、保障飞行安全具有重要意义。

机载动态定位定速技术基于全球定位系统（GPS）的原理，通过接收多个卫星信号，计算出飞行器的精确位置、速度和时间信息。

该技术涉及到卫星信号的捕获、跟踪、解调以及定位算法等多个环节。

动态定位技术主要解决飞行器在高速运动中的位置变化问题，而定速技术则关注飞行器的速度变化。

在机载环境下，GPS信号受到多路径效应、大气干扰、信号遮挡等多种因素的影响，导致定位定速精度下降。

为应对这些挑战，本研究提出了以下解决方案：（2）引入卡尔曼滤波算法，对GPS数据进行实时滤波与融合，提高定位定速的精度（3）研究自适应抗干扰技术，降低多路径效应和大气干扰对GPS 信号的影响。

基于上述理论研究，本研究开发了机载GPS动态定位定速软件。

基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术研究

基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术研究概述：基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术是一项前沿的研究领域，其目标是实现对雷达图像中的目标进行自动、精确的识别与跟踪。

本文将从问题背景、技术原理、相关方法以及应用前景等方面进行探讨。

1. 问题背景雷达技术在军事、航空、航天、遥感等领域具有重要应用价值。

然而，传统的雷达技术存在一些限制，比如难以对目标实现高精度的识别与跟踪。

因此，基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术的研究对于提高雷达系统的性能具有重要意义。

2. 技术原理基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术主要包括以下步骤：2.1 图像预处理：对雷达图像进行噪声去除、图像增强等预处理，提高目标的可见性。

2.2 特征提取：利用图像处理算法提取目标的特征，比如颜色、纹理、形状等。

常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、形状描述等。

2.3 目标识别：利用机器学习、模式识别等方法对提取的特征进行分类和识别，实现对不同目标的自动识别。

2.4 目标跟踪：根据目标识别的结果，使用跟踪算法对目标进行连续跟踪，实时更新目标的位置、速度、运动轨迹等信息。

3. 相关方法3.1 传统方法传统的基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术主要使用人工设计的特征和分类器进行目标识别与跟踪。

这种方法需要依赖领域专家对特征进行设计，且对于复杂场景的目标识别与跟踪效果较差。

3.2 深度学习方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大成功，也在雷达目标识别与跟踪中得到了广泛应用。

深度学习可以从数据中学习到更高级别的特征表示，相比传统方法具有更好的泛化能力和适应性。

4. 应用前景基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术在军事、安防、无人驾驶、智能交通等领域具有广阔的应用前景。

通过提高目标识别与跟踪的精度和实时性，可以提升系统的自动化程度，减少人工干预，增加系统的可靠性和安全性。

5. 结语基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术是一个充满挑战和机遇的研究领域。

基于CSI图像分析的人体姿态识别研究

基于CSI图像分析的人体姿态识别研究人体姿态识别是计算机视觉领域的一项重要研究课题，具有广泛的应用价值。

基于CSI图像分析的人体姿态识别是利用无线电频谱传感器（CSI）采集的信号进行姿态估计的方法。

本文将介绍CSI图像分析的原理和方法，并探讨基于CSI图像分析的人体姿态识别的研究现状和挑战。

首先，我们来了解一下CSI图像分析的原理。

CSI技术利用无线电频谱传感器对无线信号进行采样和测量，可以获取到传统摄像机不可见的细微变化。

其中，CSI图像是在宽带信道状态信息（CSI）中提取的，包含了多径信号的相位和幅度信息。

通过对CSI图像进行处理和分析，可以提取到人体在室内的姿态信息。

在基于CSI图像分析的人体姿态识别研究中，常用的方法是使用深度学习模型。

首先，需要建立一个训练集，包含了大量的CSI图像和相应的人体姿态标签。

然后，利用深度学习网络对训练集进行训练，学习到图像和姿态之间的映射关系。

最后，使用经过训练的模型对新的CSI图像进行姿态估计，并输出相应的结果。

目前，基于CSI图像分析的人体姿态识别已经在一些特定场景下取得了较好的效果。

例如，在室内环境中的人体姿态识别，如健身房、办公室等场所，由于信号的传播路径较为简单和稳定，相对容易实现姿态的识别。

此外，CSI图像分析还可以用于监控和安防领域，通过对人体姿态的分析，可以实现对异常行为的检测和预警。

然而，基于CSI图像分析的人体姿态识别在实际应用中还存在一些挑战。

首先，准确采集和测量CSI信号需要专业的硬件设备和较长的信号采样时间，这限制了其在大规模环境下的应用。

其次，由于CSI信号的采样和处理过程中受到多种因素的影响，如多径效应、干扰等，可能导致姿态估计的不准确性。

此外，由于CSI图像本身的特点，如分辨率较低、信息量限制等，也可能影响人体姿态的识别效果。

为了克服这些挑战，研究人员正在不断探索新的方法和技术。

例如，一些研究者提出了改进的信号采样技术，如多天线和多输入多输出（MIMO）系统，以增强CSI信号的特征和质量。

采煤机采区定位定姿技术

采煤机采区定位定姿技术崔宇【摘要】介绍了采煤机采区的定位定姿技术,分析了每种系统的优缺点,提出了采用捷联惯导技术与无线传感器网络定位技术组合进行采煤机的定位定姿,综合两者的优点,提出了基于信赖度因子的组合定位算法.该技术克服了单系统的缺点,增加了系统冗余度,提高了系统的可靠性与实用性.【期刊名称】《机械管理开发》【年(卷),期】2018(033)009【总页数】3页(P53-55)【关键词】采煤机;定位定姿;捷联惯导;无线传感器网络【作者】崔宇【作者单位】大同煤矿集团地煤公司马口煤矿综采队, 山西大同037001【正文语种】中文【中图分类】TD63+2引言高效安全生产一直是煤炭企业追求的目标，机械化、自动化是煤矿机械发展的方向。

采煤机、液压支架、刮板输送机是综采工作面最重要的三种设备，简称“三机”，其中以采煤机为主导，三者互相配合实现煤炭的开采，它们的工作效率直接决定了煤矿生产的效率[1]。

采煤机在工作时沿刮板输送机的轨道进行往复式割煤，液压支架对顶板进行支护，目前大多数煤矿生产中是由人工手动控制三种设备联动，实现煤炭开采的机械化，但离自动化生产还有一段距离。

采煤机的位置和姿态能直接反映出液压支架与刮板输送机的工作状态，可以为三机联动提供数据基础，因此采煤机采区的实时定位定姿监测是实现自动化生产的关键技术，是实现综采工作面自动化、少人化生产的基础。

1 采煤机定位定姿技术从20世纪80年代以来，为了实现采煤机采区的定位定姿，众多科研人员提出了多种方法，主要有以下几种。

1.1 基于红外的采煤机定位技术采煤机在运行过程中，由安装在采煤机上的红外发射装置发射脉冲信号，液压支架上安装红外接收装置，根据接收到的脉冲信号，定位出采煤机相对液压支架的位置。

这种方法定位精度不高，容易受到粉尘等遮挡物影响导致信号无法接收，另外液压支架在实际生产中移动频繁，不能实时对采煤机位置进行准确监测[2]。

1.2 基于超声波的采煤机定位技术使用超声波测距传感器定位采煤机的工作位置，原理与使用红外传感器的采煤机定位技术基本一致，区别在于超声波可以穿透粉尘，镜头不需要清洗。

SAR图像高精度定位技术研究

SAR图像高精度定位技术研究合成孔径雷达（SAR）图像是一种通过合成孔径雷达系统获取的遥感图像，具有全天候、全天时、高分辨率等特点。

在军事、民用等领域，SAR图像广泛应用于目标检测、跟踪、识别等应用中。

然而，由于SAR 图像的成像机制和处理过程的复杂性，其定位精度往往受到多种因素的影响，如雷达系统参数、目标特性、图像处理方法等。

因此，研究SAR图像高精度定位技术具有重要的理论和应用价值。

当前SAR图像高精度定位技术的研究主要集中在以下几个方面：基于成像模型的定位技术：该方法通过建立SAR图像的成像模型，推导定位公式，实现高精度定位。

例如，Richards-Rabbitts定位算法是一种常用的基于成像模型的SAR图像定位算法，可实现高精度的距离和方位角估计。

基于特征提取的定位技术：该方法通过提取SAR图像中的纹理、边缘、相位等特征，利用计算机视觉和图像处理技术实现高精度定位。

例如，基于深度学习的特征提取方法可有效提高SAR图像的定位精度。

基于模型的定位技术：该方法通过建立SAR系统的数学模型，利用模型拟合和参数估计方法实现高精度定位。

例如，基于压缩感知技术的SAR图像重建方法可提高定位精度，同时降低计算复杂度。

虽然上述方法在某些情况下能够实现较高的定位精度，但仍然存在一些问题。

基于成像模型的定位技术往往需要精确的系统参数和复杂的计算过程，实时性较差。

基于特征提取的定位技术容易受到图像质量、噪声等因素的影响，稳定性较差。

基于模型的定位技术需要准确的模型和足够的训练数据，对于复杂场景和不同目标类型的适应性有待进一步提高。

SAR图像高精度定位技术的核心是通过对SAR图像中目标特征的提取和识别，确定目标在图像中的精确位置。

具体实现过程如下：SAR图像预处理：由于SAR图像的成像机制和处理过程的复杂性，往往需要进行预处理操作，如滤波、去噪、平移校正等，以提高图像质量和定位精度。

目标特征提取：利用SAR图像中的纹理、边缘、相位等特征，提取出目标在图像中的特征表现，如多尺度边缘检测、相位梯度等。

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量作者：刘斌来源：《中国新技术新产品》2014年第01期摘要：本文以RT3000惯性＼GPS组合导航系统为研究对象，进行了组合导航的技术介绍，介绍了SINS（捷联惯性）/GPS组合导航系统工作原理，采用四元数法进行姿态描述，通过捷联惯性导航计算导航参数，利用卡尔曼滤波进行修正。

通过实验发现，在这些技术的支持下，SINS/GPS组合导航系统实现地面车辆的精确导航。

关键词：RT3000；SINS＼GPS组合导航；四元数；卡尔曼滤波中图分类号：V249 文献标识码：A1 惯性/GPS组合导航技术为了获得移动载体的实时位置和姿态信息，已经提出和采用了多种导航方式。

其中，以惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）和全球卫星导航系统（以Global Positioning System，GPS为典型代表）应用最为广泛。

INS不仅能够提供载体位置速度参数，还能提供载体的三维姿态参数，是完全自主的导航方式，在航空、航天、航海和陆地等几乎所有领域中都得到了广泛应用。

随着惯性技术与卫星导航定位技术的发展，由GPS/INS不同程度组合而成的定位定姿传感器已成为移动测图系统中确定载体轨迹和平台姿态的重要工具，其中GPS多用于定位而INS则用于测姿。

随着城市建设的飞速发展和人民生活水平的日益提高，车辆在人们的生活中起着越来越重要的作用，其发展速度也越来越快。

因此，如何有效的对其指挥和管理己成为交通运输和安全管理等部门面临的一个重要问题。

由惯性/GPS组成的车载导航系统有着广泛的应用前景。

本文重在介绍RT3000惯性＼GPS组合导航系统（以下简称RT3000）以及内部先进技术。

2 RT300简介RT3000由Oxford Technical Solutions公司研发，目的是实时地对车辆，飞机和船只等的运动做高精度的测量。

为了获得高精度的测量，RT使用了为战斗机导航系统开发的数学算法。