其数据吞吐率可达６００ＭＢ／ｓ。传感器平台由两部分组成：６自由度ＩＭＵ传感器和电子罗盘。ＩＭＵ传感器选用了ＳＴ公司ｉＮＥＭＯ系列高性能惯性传感器该传感器在一个极小的封装中集成了一个３自由度陀螺仪与一个３自由度加速度计。电子罗盘选用了Ｈｏｎｅｙｗｅｌｌ公司的ＨＭＣ５９８３，ＨＭＣ５９８３是一款为汽车和个人导航应用设计的，带温度补偿的３自由度磁力计，具有极低的成本与很高的精确度。整体架构如图２所示。图２整体架构３．２ＡＲＭ部分软件设计ＡＲＭ部分通过ＳＰＩ总线和芯片进行连接，完成了数据采集并在进行数据采集后，对原始的传感器数据采用了平滑滤波与零点修正滤波，去除了静态偏置并抑制了高频随机噪声的干扰，最后将传感器数据传送给ＰＬ端。惯性传感器可被配置成不同状态，可以改变芯片的输出频率、量程、片内补偿等，其配置接口支持ＳＰＩ总线接口和Ｉ２Ｃ总线接口。本设计采用ＳＰＩ接口来配置ｌｓｍ６ｄｓｌｔｒ，系统被用于移动机器人，考虑实际的机器人运行情况，选用加速度量程为±８ｇ，角速度量程为±５００ｄｐｓ。在进行传感器数据的预处理时会损失传感器数据的输出频率，因此设置ｌｓｍ６ｄｓｌｔｒ的输出频率为最高，其中加速度的输出频率为，陀螺仪的输出频率为３３３２Ｈｚ。电子罗盘ＨＭＣ５９８３也通过ＳＰＩ总线对内部寄存器进行配置，结合实际情况，配置其输出频率为２２０Ｈｚ，输出范围为±２ｇａｕｓｓ。为了降低其数据吞吐率可达传感器平台由两部分组成：本文由公司网站网站 转载中国知网整理!   http://www.dapenggunhuji.com/６自由度ＩＭＵ传感器和电子罗盘。跑道识别跟踪-电动液压滚圆机滚弧机折弯机数控钢管滚圆机滚弧机折弯机ＩＭＵ传感器选用了列高性能惯性传感器ｌｓｍ６ｄｓｌｔｒ，该传感器在一个极小的封装中集成了一个３自由度陀螺仪与一个３自由度加速度计。跑道识别跟踪-电动液压滚圆机滚弧机折弯机数控钢管滚圆机滚弧机折弯机电子罗盘选用了是一款为汽车和个人导航应用设计的，带温度补偿的３自由度磁力计，具有极低的成本与很高的精确度。整体架构如图２所示。图２整体架构部分软件设计ＡＲＭ部分通过ＳＰＩ总线片与ＨＭＣ５９８３芯片进行连接，完成了数据采集并在进行数据采集后，对原始的传感器数据采用了平滑滤波与零点修正滤波，去除了静态偏置并抑制了高频随机噪声的干扰，最后将传感器数据传送给ＰＬ端。惯性传感器ｌｓｍ６ｄｓｌｔｒ可被配置成不同状态，可以改变芯片的输出频率、量程、片内补偿等，其配置接口支持ＳＰＩ总线接口和Ｉ２Ｃ总线接口。本设计采用ＳＰＩ接口来配置ｌｓｍ６ｄｓｌｔｒ，系统被用于移动机器人，考虑实际的机器人运行情况本文由公司网站网站 转载中国知网整理!   http://www.dapenggunhuji.com/，选用加速度量程为±８ｇ，角速度量程为±在进行传感器数据的预处理时会损失传感器数据的输出频率，因此设置ｒ的输出频率为最高，其中加速度的输出频率为６６６４Ｈｚ，陀螺仪的输出频率为总线对内部寄存器进行配置，结合实际情况，配置其输出频率为了降低此时可以处于准确度和实时性平衡的状态，５０１帧序列图像中共有１６帧没有检测到或者部分检测到跑道，因此检测结果准确性为９６．８％。检测方法执行时间如图７所示，平均时间为１．６８ｓ。部分检测结果如图８所示。３．２跑道检测识别实验分析在得到包含跑道的Ｒ进行特征提取，得到每个ＲＯＩ区域的特征向量，并把每个ＲＯＩ区域的特征向量送入经过离线训练的分类器中进行识别，最后得到含有跑道的ＲＯＩ区域。前３００帧执行时间如图９所示，每帧平均执行时间为３９．９９ｓ。部分检测识别结果如图１０所示。３．３跑道跟踪实验分析由图９也可以发现，如果在无人机着陆过程中全程使用检测识别方法来得到跑道区域的位置，虽然准确性很高，但实时性太差，因此需要使用跟踪的方法来提高着陆过程的实时性。无人机在着陆过程中跑道区域不断变大，因此跟踪框应该不断变大。但ＦＣＴ不具备较大尺度变化的能力，通过分析发现，跑道区域大小与无人机高度、无人机和跑道之间的距离相关，若着陆过程中使用等角下滑的方式，则可以根据高度信息实现跟踪的变尺度以适应跑道的变化。整个着陆过程除了第一帧检测识别之外的跟踪时间如图１１所示，平均时间为０．４５ｓ，部分跟踪结果如图１２所示。图７跑道检测执行时间跑道识别跟踪-电动液压滚圆机滚弧机折弯机数控钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站网站 转载中国知网整理!   http://www.dapenggunhuji.com/