经典的边缘提取算法在实际应用中由于成像质量不高而被限制，基于鬼成像的边缘提取技术可对待测物实现高信噪比的边缘成像。基于此，提出一种基于Scharr算子的计算鬼成像边缘提取技术。Scharr算子具有低的计算复杂度和较小的计算量，可以更有效处理图像，将Scharr算子作用于散斑生成一组全新的散斑函数，对于Scharr算子模板作用于散斑移动中存在的边缘提取结果在某方向信息缺失的问题进行改进，对算子模板正负进行转换，生成新的算子模板，将新生成的算子模板运用于移动散斑使其生成新的照明散斑，从而实现对边缘提取结果各方向信息的补全。并根据计算鬼成像基本方法在理论上和实验上对未知图像的边缘进行提取，仿真与实验结果表明，所提方法可以获得完整清晰的待测物边缘。
计算鬼成像 边缘提取 Scharr算子 移动散斑 激光与光电子学进展
2024, 61(10): 1011004
1 南京理工大学理学院，江苏 南京 210094
2 中国商飞上海飞机制造有限公司，上海 201324
通过测量板状材料中Lamb波的频散曲线可以反演出材料的特性参数，因而这种方法在材料表征、评价和无损检测等领域具有广阔的应用前景。基于移动激光源法测量了薄板中Lamb波的频散曲线，通过高速转镜使聚焦的激光线源在样品表面以与相应Lamb波模式匹配的速度移动，当激光移动速度与Lamb波相速度一致时，可以以较高的效率激发出此Lamb波模式。通过改变转镜的转速，即改变激光线源的移动速度，记录不同移动速度下所激发的Lamb波频谱，可以得到Lamb波的频散曲线。在此基础上，结合粒子群优化算法反演了铝板以及聚苯乙烯板中的纵波波速与横波波速。在仿真中，开展了不同模式和频厚积处频散特性对材料参数的敏感度分析，并比较了不同噪声水平下以及不同模态频散数据选取所对应的拟合效果，讨论了2500~4000 m/s相速度区间基于频散曲线的反演敏感度问题。最终基于移动激光源实验中所提取的铝板中Lamb波的频散数据进行参数反演，结果显示，纵波声速和横波声速的反演误差均小于1.5%，证明了该方案的有效性。
测量 激光超声 参数反演 移动连续激光源 粒子群优化算法
1 昆明理工大学机电工程学院，云南 昆明 650500
2 云南省先进装备智能制造技术重点实验室，云南 昆明 650500
针对移动机器人在进行传统2D环境的定位时所存在的定位精度低且定位实时性差等问题，提出一种改进的迭代近邻点（ICP）算法的定位方法。首先，建立位姿搜索空间，采用由低到高的分辨率对搜索空间进行逐层搜索，并结合多点云密度进行部分点云扫描匹配，排除非最优位姿，加速搜索过程；在进行点云匹配中，采用帧对图的方式，有效地利用了历史帧信息；对得到的最优位姿进行稀疏矩阵位姿优化，进一步提高定位精度。在SLAM Benchmark数据集上进行测试，结果表明所提方法的算法效率是现流行的Cartographer算法的1.8倍到4.9倍之间，同时平移误差较小。并利用Turtlebot2机器人进行实际测试，结果表明所提方法的定位误差相比Cartographer和Gmapping均有明显的降低，且实时性较好；与传统的自适应蒙特卡罗重定位（AMCL）相比，平移误差均值降低了0.035 m，旋转误差均值降低了0.001 rad，具有较高的重定位精度。
激光雷达 移动机器人定位 多分辨率 迭代近邻点 多点云密度 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0811001
国网河南省电力公司 信息通信分公司，郑州 450052
【目的】为了更好地支撑特高压（UHV）站点基建管控和智能运检业务需求，国内首次将第五代移动通信技术（5G）用于UHV换流站基建现场。
【方法】在实现豫南站5G网络全覆盖的基础上，搭建5G虚拟专网，部署移动边缘计算（MEC）云平台。充分考虑前期基建和后期运行的需求，将智能基建工地与后期智慧换流站同步衔接，依托5G优势，融合人工智能（AI）等技术，实现了UHV基建施工现场各类数据的实时采集、统一汇聚。提供了UHV基建的远程视频监控、工程监控预警、基建现场全景呈现、安全隐患识别和专家远程辅助指导等多功能场景的5G解决方案。组织开展了智慧工地、智能巡检和智能管控类5G系列应用，开展了5G网络适配性测试。
【结果】文章为豫南换流站业务应用提供了灵活、大带宽和高速率的5G通信手段。有效赋能了UHV换流站内各项业务需求，验证了5G对UHV建设与巡检类业务的承载能力，提升了管理效率，降低了运维成本。
【结论】5G在UHV豫南换流站的成功应用，提供了5G+能源互联网的典型UHV变电站解决方案，验证了5G在电力行业的可行性，推动了5G在电力场景的深化应用。
第五代移动通信技术 特高压 虚拟专网 智慧工地 智能巡检 5G UHV virtual private network smart construction site intelligent inspection 光通信研究
2024, 50(2): 22007101
1 西南科技大学信息工程学院，四川 绵阳 621000
2 中国船舶航海保障技术实验室，天津 300131
3 天津航海仪器研究所，天津 300131
4 特殊环境机器人技术四川省重点实验室，四川 绵阳 621000
轮式里程计在复杂不平的地形和光滑的地面上性能较差，传统的激光扫描匹配方法并不总是正确地建立点云之间的对应关系，容易出现点与点之间的异常关联，导致定位精度较差。针对这一问题，提出一种基于方向端点的激光扫描匹配方法。首先，从环境中提取直线端点作为特征点，通过端点间的特征匹配得到相邻时刻移动机器人的相对位姿关系。基于端点的匹配方法在特征点较少时有可能会产生误匹配，为进一步提高匹配精度，利用端点的方向剔除误匹配的特征点。在此基础之上，利用迭代最近邻法进一步优化方向端点的匹配结果，得到更加精准的移动机器人位姿。实验结果表明，所提方法在7 m×7 m的室内光滑地面环境中，能够达到0.12 m的平均定位误差以及1.18°的平均角度误差，与传统的激光扫描匹配方法相比精度更高。
移动机器人定位 激光扫描匹配 特征匹配 激光里程计 激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0428010
