火星车的环境感知能力是其进行智能移动和探测的基础，而障碍物检测识别是环境感知中的一个重要方面，识别效果直接决定了火星车工作能力和安全性。本文提出一种基于激光雷达数据的火星表面障碍物自动识别方法。通过获取的激光雷达点云数据，首先在分析激光反射强度理论的基础上，通过强度补偿理论将点云强度根据距离、角度因素进行修正，进而构建激光雷达强度值与目标特征的反射关系。通过大津法自动求取全局阈值，自适应的将火星表面点云分类为障碍物点云和非障碍物点云；然后通过曲率约束剔除不符合条件的障碍物点云；最后利用基于八叉树叶节点的连通性聚类，实现火星表面障碍物点云的识别。模拟实验结果表明，该方法可实现激光雷达点云中的火星表面障碍物有效提取，典型障碍物识别精度接近90%，为基于火星车障碍物检测和环境感知相关研究提供借鉴。

建立了一种测定畜禽肉类中硒代胱氨酸、 甲基硒代半胱氨酸、 硒代蛋氨酸、 硒酸根和亚硒酸根含量的离子对反相液相色谱-原子荧光光谱分析方法。 样品中有机硒通过胰蛋白酶和蛋白酶(XIV, 链霉蛋白酶)酶解提取, 无机硒通过碘乙酰胺溶液提取, 于55 ℃水浴200 r·min^-1振荡提取20 h, 提取液高速离心后再经超滤管离心净化, C18反相色谱柱分离, 30 mmol·L^-1磷酸氢二铵、 0.5 mmol·L^-1四丁基溴化铵和5% (V/V)甲醇为流动相, 用20%(V/V)甲酸调节流动相溶液pH至6.0, 离子对反相液相色谱-原子荧光光谱法测定样品溶液中5种硒形态含量。 采用与标准样品对照法定性, 峰面积外标法定量。 保留时间定性, 外标法峰面积定量。 硒代胱氨酸、 甲基硒代半胱氨酸、 硒代蛋氨酸、 硒酸根和亚硒酸根在5~200 μg·L^-1范围内线性良好, 相关系数均大于0.999, 其检出限分别为0.89, 0.78, 0.55, 0.94和0.70μg·L^-1, 加标回收率为76.8%~109%, 批内精密度和批间精密度分别为2.7%~7.8%和3.5%~12.3%。 本方法具有快速简便、 灵敏和准确等优点, 适用于畜禽肉类样品中硒形态分析测定。