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一种料场堆料三维建模及体积计算方法技术

技术编号:41736306 阅读:26 留言:0更新日期:2024-06-19 12:55
本发明专利技术公开了一种料场堆料三维建模及体积计算方法,使用高频毫米波雷达获取目标区域点云数据;在饥饿游戏算法的基础上,在种群初始化过程中加入Cubic混沌映射方法,用以加快算法收敛速度;在种群个体位置更新时加入萤火虫扰动策略,赋予算法跳出局部最优的能力;运用改进后的饥饿游戏算法结合深度神经网络DNN模型获取点云数据并结合高频毫米波雷达测算数据进行校正;将最终点云数据导入PCL点云库进行三维建模且对其进行三角网格化与投影分割体积计算,以提高体积数据的计算效率和准确性。本发明专利技术在应对不同天气环境、数据处理速度与精度方面,对比现有技术产生了改善作用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及雷达数据处理,具体涉及一种料场堆料三维建模及体积计算方法


技术介绍

1、为了实现对谷仓,饲料厂等多种料场内部堆料的体积实时数据测量,选择通过雷达信号混频,精确定位目标获取信息并生成所需要的点云数据,已经成为目前的主流方法。现有技术多数选择通过无人机搭载激光雷达的方式进行观测。

2、激光雷达波束较窄,在测量时需要大量的点云数据才能完成成像;在灰尘、雾霾、雨雪等存在遮挡的天气环境下无法观测到准确有用的数据,无法满足各种复杂环境中的物位测量需求;造价也较为昂贵。

3、在数据处理层面,通过饥饿游戏算法寻优,处理雷达反馈数据是比较常见的做法。饥饿游戏搜索算法(hunger games search)是杨玉涛和陈慧玲这两位学者提出的一种根据群居动物的共同特征及其食物搜索而设计的元启发式优化算法,具有结构简单、调节参数少和鲁棒性强等特点,求解精度和收敛速度也有不错的表现,然而单一的算法最优解容易形成局部最优的情况,继而导致数据出现一定的偏差;通过饥饿游戏算法和dnn深度神经网络所获取的点阵数据,也会因为缺乏足够的数据样本和缺少数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种料场堆料三维建模及体积计算方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的料场堆料三维建模及体积计算方法,其特征在于,所述高频毫米波雷达的信号发送与接受原理如下:

3.根据权利要求2所述的料场堆料三维建模及体积计算方法,其特征在于,所述雷达将采集到的距离R根据据雷达旋转的角度利用三角函数得出所采集点的Z轴坐标,根据雷达旋转角角度得到每一次采集所在点相对于雷达初始化位置的三维坐标,记为(xij,yij,zij),i代表第i个毫米波雷达,j代表第j个点,可表示为:

4.根据权利要求1所述的料场堆料三维建模及体积计算方法,其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种料场堆料三维建模及体积计算方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的料场堆料三维建模及体积计算方法,其特征在于,所述高频毫米波雷达的信号发送与接受原理如下:

3.根据权利要求2所述的料场堆料三维建模及体积计算方法,其特征在于,所述雷达将采集到的距离r根据据雷达旋转的角度利用三角函数得出所采集点的z轴坐标,根据雷达旋转角角度得到每一次采集所在点相对于雷达初始化位置的三维坐标,记为(xij,yij,zij),i代表第i个毫米波雷达,j代表第j个点,可表示为:

4.根据权利要求1所述的料场堆料三维建模及体积计算方法,其特征在于,所述饥饿游戏搜索算法的搜索机制可表示为:

5.根据权利要求4所述的高频毫米波雷达点云技术料场三维建模与体积计算,其特征在于,所述饥饿游戏搜索算法用于优化深度神经网络dnn模型中的权值与偏置,根据输入参数、隐含层参数、输出层参数的网...

【专利技术属性】
技术研发人员:张青春张磊沈骞陈寿祥陈燃张宇翔
申请(专利权)人:淮阴工学院
类型:发明
国别省市:

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