【摘 要】
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伴随着工业化进程的不断加快,化学工业在社会经济、生活等方面应用广泛,其重要性不言而喻。然而在化学工业中,危险化学品在生产、储存、运输等过程中极易发生泄露事故,并且危
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伴随着工业化进程的不断加快,化学工业在社会经济、生活等方面应用广泛,其重要性不言而喻。然而在化学工业中,危险化学品在生产、储存、运输等过程中极易发生泄露事故,并且危险化学品一般以气体的形式进行泄漏,所以,急需开展以气味源探测为核心的应用基础研究,用以保障人民的生产、生活安全。现有的研究大多数仅仅采用以嗅觉信息为主的识别与定位方法,但是在实际中,气体浓度等嗅觉信息复杂多变,这些方法往往难以奏效;近些年,有学者将视觉信息引入到气味源识别与定位过程中去,然而这些方法大多是基于可见光图像进行的,这些方法容易受到光照、阴影、色度、环境变化等多种因素的影响,通常发生化学品泄露环境的光照等条件十分不理想,这些方法的实施也会遇到阻碍。鉴于上述情况,本文提出了将点云数据引入到气味源识别与定位过程中,从而避免了气味源识别与定位效果由于光照变化等情况而造成的定位精度损失。通过研究点云分割算法、点云模型库建立、点云特征描述等技术,实现了基于点云数据的气味源识别系统,得出了气味源的局部坐标;其次,研究了基于正态分布变换的点云配准算法,提出了基于欧式距离分割的改进正态分布变换配准算法,并在该算法的基础上设计实现了基于点云数据的机器人视觉里程计;最后,提出了基于机器人运动位置参数、硬件限制参数、非平面信息丰富度参数的多参数关键帧提取算法,并与之结合基于点云数据的气味源识别系统以及机器人视觉里程计设计了气味源的识别与定位系统。通过实验表明,该系统能在有效的时间内识别到气味源并准确的获取气味源的位置信息。
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