2 Public Works Department, Faculty of Engineering, Cairo University, Giza12613, Egypt amr-m.eldemiry@polyu.edu.hk , muhammad.muddassir@polyu.edu.hk , tarek.zayed@polyu.edu.hk Abstract – In this paper, we propose a ground mobile robot that can perform both surface mapping and subsurface mapping using三维激光雷达同时定位和映射系统(3D激光雷达大满贯系统)和地面穿透雷达(GPR)。机器人由配备3D激光雷达传感器的移动平台和安装在固定机箱上的GPR天线组成。机器人可以自主浏览环境并从表面和地下收集数据。表面映射是通过使用±3 cm范围精度的3D激光镜传感器来观察地形的点云,然后对其进行处理以生成3D表面图。地下映射是通过使用GPR天线将电磁脉冲发射到土壤中并接收反射的,然后对其进行处理以生成3D地下图。然后,我们可以融合表面和地下图以获得地形的全面表示。我们在现实世界中(例如桥梁)演示了机器人的性能。我们表明,我们的机器人可以在表面映射任务和GPR数据采集中实现高精度和效率。
由 SURESH KUMAR YADAV、PO-VII、项目官员 -VII、新再生能源部和 HAREDA 于 2024 年 11 月 21 日上午 9:46 从 eOffice 生成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而,根据人类的看法,这种系统努力鉴于那些稀疏的点云,因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中,场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距,以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果,我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型,直接应用了基于图像的扩散方法。差不多,我们建议直接在这些点上操作,并介绍尖锐的和降解的扩散过程,以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起,我们提出了正规化损失,以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明,我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景,作为输入,与最新场景完成方法相比,产生了更多详细信息的场景。我们认为,我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
摘要 - 在具有挑战性的环境中需要可靠的定位,需要现代机器人系统才能运行。基于激光雷达的局部化方法,例如迭代最接近的点(ICP)算法,可能会在几何无知的环境中遭受损害,这些环境已知,这些环境已知会导致点云登记性能恶化,并沿弱受约束方向推动散落的优化。为了克服这个问题,这项工作提出了i)稳健的可局部性检测模块,ii)局限性感知到的受限的ICP优化模块,该模块将其与统一的局限性检测模块相结合。通过利用扫描和地图之间的对应关系来实现所提出的可区分性检测,以分析优化的主要方向的对齐强度,作为其细粒度的LIDAR固定性分析的一部分。在第二部分中,然后将此可本质性分析集成到扫描到映射点云注册中,以通过执行受控更新或离开优化的脱位方向来生成无漂移姿势更新。所提出的方法经过彻底评估并将其与模拟和现实世界实验1中的最新方法进行了比较,证明了激光挑战环境的性能和可靠性提高。在所有实验中,所提出的框架表明没有环境特异性参数调整的准确且可推广的可局部性检测和可靠的姿势估计。
ntia.gov › 下载 › 出版物 PDF 2006 年 9 月 27 日 — 2006 年 9 月 27 日 雷达接收器中的模拟到数字 (信息转换) ... AGC 通常在实施圆锥形的飞机跟踪雷达中实施。
摘要 — 量子技术已在信息处理和通信等许多领域得到应用,它有可能改变我们在微波和毫米波领域的遥感方法,从而产生被称为量子雷达的系统。这种新一代系统并不直接利用量子纠缠,因为后者太“脆弱”,无法像雷达场景那样在嘈杂和有损的环境中保存,而是利用量子纠缠产生的高水平相干性。量子照明是一种利用非经典光态的量子相干性进行遥感的过程。它允许以光学或微波光子的形式生成和接收高度相关的信号。通过将接收到的信号光子与与发射光子纠缠的光子相关联,可以在所有接收到的光子中清楚地区分回声与背景噪声和干扰,从而将遥感的灵敏度提高到前所未有的水平。因此,原则上可以检测到非常低的交叉雷达截面物体,例如隐形目标。目前,关于量子雷达收发器的实验报道很少。本文旨在总结量子雷达的最新进展,介绍其基本工作原理,并提出这种技术可能出现的问题;其次,本文将指出光子学辅助量子雷达的可能性,并提出光子学是量子科学和遥感技术可以有效相互融合的理想领域。
非常荣幸能在剑桥学者出版社出版我的作品。虽然部分内容已在相关期刊上发表,但将本书作为一个整体呈现给读者(尤其是没有遥感背景的读者)具有重要价值,可以展示不同学科处理和应用机载激光雷达数据的完整框架。在此,我要感谢我的博士生导师 Bob Haining 教授和 Bernard Devereux 博士,他们让我了解了机载激光雷达领域,并为我打下了坚实的研究基础。我要衷心感谢我的父母,他们毫无保留地支持我的所有重大决定。我还要向我的妻子和双胞胎儿子表示最深切的感谢,他们是我成为更好的学者和人的终生动力。
● 电气工程、物理学、航空航天工程或相关领域的硕士学位或更高学位。 ● 具有雷达系统工程经验,尤其是脉冲相控阵技术。 ● 具有数字信号处理、射频/微波工程和天线设计方面的丰富背景。 ● 具有使用雷达仿真和分析软件工具(如 MATLAB、ANSYS 或类似软件)的经验。 ● 熟悉太空环境挑战,包括辐射对电子系统的影响。 ● 具有出色的分析、解决问题以及沟通和谈判技巧。 ● 能够在全球团队中协同工作并在最低限度的监督下管理项目。 ● 愿意根据需要出差
摘要:机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法,可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层,并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统,其中包含一个未螺旋的航空车辆(UAV)平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查,该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里,我们介绍了完整系统的技术实施,再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外,我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解,并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联,范围从5到200 cm,并揭示了高度的一致性,从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具,可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估,其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。
定量降水估计(QPE)天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法,Retnadi Heru Jatmiko博士,硕士。; Emilya Nurjani博士,S.Sc.,M.Sc。
