[全球快讯]用区块链打造真正自主的无人机：定位
| 发布时间： 16:59:05
摘要：创头条编译 作为一种自主运输工具，无人机必须能够自主驾驶和导航、收取和运输货物、让电池保存足够的电量，但是这只是开始。为了实现真正的自主，无人机还需要学习如何找到维
　　创头条编译 &作为一种自主运输工具，无人机必须能够自主驾驶和导航、收取和运输货物、让电池保存足够的电量，但是这只是开始。为了实现真正的自主，无人机还需要学习如何找到维修中心和充电站、洽谈交易、消费和收款。
　　据悉，以色列非营利组织DAV Foundation正在开发一种通用计算机语言，让无人机能够与环境互动、自主购买商品（如披萨）和服务（如电池充电服务）。在DAV网络上发生的每笔交易都会被自动记录和保存在区块链上，无人机将用自己钱包里的代币来支付交易产生的费用，整个过程无需金融中介。
　　上个月在柏林，DAV安排了一场试飞，向大家展示整个系统是如何运转的。一个无人机发出信号说自己打算给电池充电并找到了充电站。判断价格合适后，无人机降落、完成充电，然后将钱包中的代币转移给充电站。
　　该无人机由一家俄罗斯公司提供，充电站由一家德国公司提供，路由服务则由一家美国公司提供。&它们之间配合得很好，在此基础上无人机才能自主完成任务。&DAV的联合创始人兼首席技术官Tal Ater说。
　　&让无人机能够从A点到达B点、回大本营充电是不够的，&Ater说，&无人机必须做到真正的自主，找到自己需要的服务并进行消费。&
　　本周，DAV完成了ICO，筹集到了价值近1800万美元的以太币（Ether），这些资金将作为DAV未来几年的运营费用。DAV是&Decentralized Autonomous Vehicles&的缩写，意为&去中心化的自主交通工具&。就像许多区块链公司一样，DAV是在瑞士楚格注册的，但是该组织本身位于以色列特拉维夫。它在当地的一家WeWork空间办公，有18名员工。
　　Ater说，建立一个&去中心化的运输服务和物流市场&是必要的，否则每家公司不得不部署自己的充电站网络、服务中心和协议。&这会给试图进入该领域的新来者造成巨大的前期成本，会阻碍创新。&他说。
　　创头条是一家创投资讯平台和双创服务机构。公司致力于通过垂直的资讯产品、度的大数据服务，以及专业的创业推广服务，完善双创服务生态，助力创业创新公司快速成长，推动相关产业发展升级。
责任编辑：威宁网
不管是手机的外观设计，还是其内部的软件部分，都有或...
高新区经济发展局副局长刘超解读《高新区项目落地工作...
近年来，癌症发病率逐年增加，抗癌药“海淘”“代购”...
Ctrl+D 将本页面保存为书签，全面了解最新资讯，方便快捷。328 条评论分享收藏感谢收起github.com/tcz717/TPDT.FC_407赞同 1415 条评论分享收藏感谢收起基于光流传感器定位和导航的自主飞行无人机
基于光流传感器定位和导航的自主飞行无人机
An Autonomous UAV with an Optical Flow Sensor for Positioning and Navigation
注：翻译水平有限，错误之处，敬请指正！
原文链接：http://cdn.intechopen.com/pdfs/45731.pdf
得益于传感器、执行机构、处理器等技术的进步以及相关成本的减少，结合这部分的优点，使得半自动和全自动的多旋翼飞行器的建造成为可能。由于对自主系统存在不同的定义，这里理解为能够在没有任何外部设备的情况下能够完全独立运行其所有功能的系统。相比于使用GPS或光学跟踪摄像机定位的系统，称为半自主系统更合适，因为其需要依赖外部设备或信号。而自主系统能够在未知和没有GPS的环境下运行，例如室内、洞穴、隧道或者其它没有精确GPS信号可用的地方。已有的实现自主系统的不同方法有使用超声波、红外、激光雷达、立体摄像机或者微软的Kinetic相机。每一种都有自己的缺点，比如可靠性、价格、重量和大小。对于可靠性来说，多传感器系统才是主流，而且基于摄相机的系统会得益于更轻的重量、更便宜的价格和更小的体积。
尽管使用视觉定位的自主导航已经存在，但并不适合我们的系统，因为我们需要低成本、快速、精确、可靠以及简单的解决方案。由于未知的系统行为，复杂方案受限于高运算量和实现负担以及较高的失败风险。基于视觉的SLAM(实时定位与地图构建)算法已经实现，但是高运算量负担由一块外部CPU来完成，不符合我们对自主系统的定义。对于光流计算同样如此，因为复杂的设计和高运算量负担，需要在外部计算机上运行。因此，这篇论文介绍一种简单而快速的方案，只使用光流的原理来实现自主导航飞行器的定位。这种方法能够很容易和其它方案融合，并且适用于任何可扩展的系统。这篇论文详细解释了这种方法对自主飞行的实现及其优缺点。
基于光流的无人机避障方法已经被论述过了，但仅限于仿真。与之相反的是，这篇论文展示了来自真实室内环境下自主飞行的可靠实验数据，并且经过独立光学跟踪系统的评估。
2.光流定点
光流计算最常用的方法是差分，匹配，基于能量和基于相位。匹配和基于相位的方法有较高的运算负担，由于Lucas and Kanade差分算法的广泛使用及其展现出的可接受运算量和不错表现，决定将这种方法整合到不同的硬件，与ADNS3080光流传感器进行比较。
2.1 Lucas-Kanada算法
Lucas-Kanada[17]假设两帧图片之间的变化很小并且是恒定的，这意味着变换在邻域M内有效，并且是X-Y平面的平行移动，不考虑Z轴的旋转和变换。比较两个迭代图片，推导出以下最小二乘优化解决方案[20]：
这里的Px(i,j)，Py(i,j)和Pt(i,j)是点P(i,j)分别对x、y和t的偏导数，u、v是求得的x和y轴上的光流值。
2.2 Srinivasan算法
这种优化可以通过应用Srinivasan算法[19]来实现，简化为比较图1中领域M为1的像素之间的亮度，将当前有效像素Pt与前一时刻像素Pt-1进行比较，并且在左右相邻像素P2和P1以及上下相邻像素P4和P3内进行缩放。使用公式（2）就可以计算出光流值。
等式（2）的推导也可以在参考文献[20]中找到，但是另一种推导是，可以将等式（1）中相对于x,y和t的偏导数简单替换为各自的差值，如公式（3）所示。
中间黄色标记的表示像素Pt或Pt-1，相邻像素用红色标记
Srinivasan[19]也提出了一个将旋转考虑在内的解决方案，但对于我们的简单实现来说，目前的基于2D位置变化的解决方案是足够的。
该算法的一个优点是它可以很容易地用一个循环将所有像素点遍历，而且，2×2矩阵的运算没有困难，因此该算法能做到实时执行。参考文献[21]展示了LK算法的升级版，并且在参考文献[22]中给出了该算法实现的开源代码。
3.光流传感器
3.1 实现（光流）
我们的目标是将光流传感器对着地面，计算高度为1m的四旋翼飞行器的相对位置。为了将这个传感器加到我们的自主四旋翼来实现导航，我们探讨了不同的方法。由于视觉系统的高数据量和速率，以及四轴飞行器上有限的存储空间和计算能力，选择正确的相机传感器并不简单。
3.2 传感器比较
OV7670是一个VGA（彩色）相机芯片，分辨率为640x480。使用STM32F4开发板来处理数据，由8位并行数据总线与传感器相连来读取图片，SCCB（类似于I?C的接口）仅用于向相机发送配置命令。由于微处理器有限的内存，使用QVGA代替VGA格式，这个也是相机支持的。同样因为微处理器有限的内存（192kb RAM）,一个分辨率为320×240的QVGA图片，只有其中64×64个像素的子窗口被处理，实现了每秒30帧的速率。
ADNS-3080是一款光电鼠标传感器，可用于带SPI接口的分线板，作为具备两个自由度的现成光流传感器。该传感器分辨率为30×30像素，帧速率达到6400fps。为了更短的快门速度和在不良照明条件下获得更好的结果，帧速率被设置为2000fps。该传感器最大的缺点是软件并不开源，因此，它的功能也是未知、不兼容和不可扩展的。而且，灰尘和污垢是一个大问题。镜头是可更换的，并且它被切换到f = 16mm的焦距，以便更好地聚焦在距离约1m的物体上。
3.3评估（光流）
似乎只有OV7670和ADNS3080符合我们的要求，因此，我们对这两个传感器做了更进一步的评估。两个传感器都在一个方向以不同的速度来回移动20cm，结果如图2和图3所示。两个传感器都能够检测到运动及其方向，此外，图表清晰地表明，帧速率为30fps的OV7670移动的像素距离与速度有关，而ADNS-3080则没有这一现象。
帧速率为30fps的OV7670以不同的速度来回移动
帧速率为2000fps的ADNS-3080以不同的速度来回移动
3.4 结论（光流）
所实现的差分法假设两个图像之间的变化不高于一个像素，因此，只依据帧速率的速度是可测量的。这对于OV7670来说意味着每秒30个像素的平移是完全可检测的，这也解释了OV7670糟糕的表现，因为ADNS-3080有着6400fps的帧速率。
鉴于ADNS-3080表现出的良好性能，我们采用它来实现无人机的自主导航。
4.实现（自主飞行无人机）
4.1. 系统实现
四旋翼飞行器的硬件实现如图4所示，对红外、超声、气压计以及惯性传感器的数据进行融合来预测高度，详见参考文献[28].
整合了光流测量的位置估计已经实施，ADNS-3080使用的参数为2000fps、30×30分辨率、400CPI已及自动快门速度，这些都是传感器的默认参数，在正常光照条件下，更高的帧速率对光流输出效果没有明显提升。
光流输出结果需要根据高度来标定，为了找到正确的缩放因子Fs，传感器在1m高度向同一方向多次水平移动2m，转换后的结果以光学跟踪系统PPT
X4[29]的真实值作为参考，如图5所示。
图5.缩放因子
计算得到的缩放因子Fs为259.51，可以将传感器输出的像素值转化为真实移动距离。
系统核心设计
4.2 控制系统设计
每一个自由度都应用了经典PID控制器，这将6DOF系统累加到6个级联PID控制器[图6]。高度估计和高度设定是高度控制环的输入，高度控制确定四个电机的总电压，并以这种方式调节系统的升力。电压的四分之一对应一个8位值，并且根据姿态控制的输出将总电压分配给四个电动机。
光流位置估计的值是x轴、y轴方向控制器的输入，x轴或y轴控制器的第二个输入分别是位置x或y的设置点，可以远程更改。结合可变的高度，使得在三维空间里的自主飞行成为可能。光流估计值与设定值相减得到的误差作为x轴和y轴两个位置PID控制器的输入，位置控制器的输出作为roll、pitch方向姿态控制器的期望值。
5.评估（自主飞行无人机）
5.1 静态位置保持
在这个实验中，四轴飞行器被手动启动，然后切换到位置保持模式。位置控制器只使用光流传感器，而光学跟踪系统用来对系统进行评估。四轴飞行器悬停在离地1m高度的空中持续了6分钟，它的位置信息在整个飞行过程中被记录下来[图8-9]，对于光学跟踪和测距（光流），与中心位置的标准偏差约为0.1m，双向标准偏差约为0.16m，这意味着95％的时间轴距（螺旋桨端部到端部）为64cm的四轴飞行器在96cm（64
+ 2×16）直径的圆内。
位置保持：测距（光流）
图9. 位置保持：光学跟踪
比较图8和图9，可以发现一个小的差异，似乎与yaw方向的偏移有关。从图10两张实验开始时和365s后的图片中，可以清晰地看到，在实验过程中，四轴飞行器在yaw方向偏移了13°。
位置保持开始（左图）和365s之后（右图）
这个现象是陀螺仪积分造成的漂移，由于系统没有使用磁力计对yaw进行补偿，yaw方向的旋转会引起光流计算错误，导致飞行器飞向附近的一个错误位置。
5.2 动态控制
为了研究系统的控制行为，进行了一个实验，其中四轴飞行器必须对阶跃响应做出反应。四轴飞行器在位置保持模式下，起点为Po=(x=0,y=0)，远程设定的目标位置为P1=(x=2m,y=0)，图11显示了系统的响应。
图11. 阶跃响应：从（0,0）到（2,0）
该图证明了控制器的稳定性，飞行器在3s（上升时间）内就到达了设定点，超调量大约为15%（约0.3m），稳定时间在7-9s内。
最终的位置误差大概为0.15m，造成误差的原因是，由于飞行器需要绕pitch方向旋转来实现x轴方向的移动，旋转导致了光流传感器错误的位置测量。这是最有可能的，因为图11显示了在85s时刻的偏移与两条曲线之间的差异很类似。在85s处，飞行器收到了新的命令并向pitch方向移动，从图中可以看到，pitch方向的旋转导致了光流的测量错误。
5.3 自主飞行
在这个实验中，四轴飞行器的飞行路径为Nikolaus，这是一个小孩儿玩的游戏，小屋必须一笔画完而不能有重复，因此，每面墙只能画一次。四轴飞行器的飞行路径如图12所示，在控制软件的地图上，显示了Nikolaus小屋的绘图，四轴飞行器自主飞行实现了路径跟踪[图13]。这个图表明了已经提到的问题，比如yaw轴的漂移以及roll、pitch方向的旋转问题，这都导致了光流测量和光学跟踪系统之间的位置误差，不过，这个实验证实了这个系统的潜力，四轴飞行器是可以实现自主飞行的。
图12. 飞行计划
图13.自主飞行：光流（蓝），光学跟踪（绿），设定路径（红）
6.结论和展望
可以证明，用光流传感器实现自主飞行是可行的。
Yaw方向的漂移问题可以用磁力计来解决，通过将方向信息融合到光流的测量，来补偿yaw旋转的测量误差。此外，我们做了一个伺服电机驱动的两轴云台，根据飞行器的姿态进行调节，可以使光流传感器始终保持水平，而不会受到飞行器roll、pitch旋转的影响。
8.参考文献
[1] Nonami K., Autonomous Flying Robots, Springer,ISBN-10: , 2010
[2] Microdrones GmbH, www.microdrones.com
[3] ArduCopter, http://code.google.com/p/arducopter
[4] HiSystems GmbH, www.mikrokopter.de
[5] Mellinger D. et al., Trajectory Generation and Control for Precise Aggressive Maneuvers with Quadrotors,The International Journal of Robotics Research, Vol.31 No. 5, 2012
[6] Gageik N., Mueller T., Montenegro S., Obstacle Detection and Collision Avoidance Using Ultrasonic Distance Sensors for an Autonomous Quadrocopter,UAVveek 2012
[7] Grzonka S. et al., A Fully Autonomous Indoor Quadrotor, IEEE Transactions on Robotics, Vol. 28 No. 1, February 2012
[8] Gronzka S., Mapping, State Estimation, and Navigation for Quadrotors and Human-Worn Sensor Systems, PhD Thesis, Uni Freiburg, 2011
[9] Lange S., Sünderhauf N. Neubert P., Drews S.,Protzel P., Autonomous Corridor Flight of a UAV Using a Low-Cost and Light-Weight RGB-D Camera,Advances in Autonomous Mini Robots, ISBN: 978-3-642-12
[10] Ding W. et al., Adding Optical Flow into GPS/INS Integration for UAV navigation, International Global Navigation Satellite Systems Society, IGNSS 2009
[11] Wang J. et al., Integration of GPS/INS/VISION Sensor to Navigate Unmanned Aerial Vehicle, The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol.XXXVII Part B1, Beijing 2008
[12] Bl?sch M. et al., Vision Based MAV Navigation in Unknown and Unstructured Environments,Robotics and Automation (ICRA), 2010 IEEE International Conference, 21-28, 2010
[13] Corke P., An Inertial and Visual Sensing System for a Small Autonomous Helicopter, Journal of Robotic Systems, Vol. 21, No. 2, 43-51, 2004
[14] Kendoul F. et al., Optical-flow based vision system for autonomous 3D localization and control of small aerial vehicles, Robotics and Autonomous Systems,
Elsevier, 2009
[15] Herisse B. et al., Hovering flight and vertical landing control of a VTOL Unmanned Aerial Vehicle using Optical Flow, IEEE International Conference on
Intelligent Robots and Systems, 2008
[16] Zing S. et al., MAV Navigation through Indoor Corridors Using Optical Flow, 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2010
[17] Lucas, B. and Kanade, T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision. In Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence, 674–679, 1981
[18] Barron et al., Performance of Optical Flow Techniques, International Journal of Computer Vision, Vol. 12, No. 1, 43-77, 1994
[19] Srinivasan M., An image-interpolation technique for the computation of optic flow and egomotion,Biological Cybernetics, Springer-Verlag, 1994
[20] Strohmeier M., Implementierung und Evaluierung einer Positionsregelung unter Verwendung des optischen Flusses, Würzburg, BA Thesis, 2012
[21] Rav-Acha A., Peleg S., Lucas-Kanade without iterative Warping, International Conference on Image Processing, IEEE, , 2006
[22] Centeye Inc., http://centeye.com/
[23] uCAM Serial JPEG Camera Module, Data Sheet, 4D Systems, www.4dsystems.com.au
[24] CMUcam: Open Source Programmable Embedded Color Vision Sensors, http://www.cmucam.org
[25] OV7670/OV7171 CMOS VGA (640x480) Camera Chip, Implementation Guide, OmniVision,http://www.ovt.com/
[26] ADNS-3080 High-Performance Optical Mouse Sensor, Data Sheet, Avago Technologies,http://www.avagotech.com
[27] STM32 F4 DISCOVERY, Data Brief, September 2011,STMicroelectronics, http://www.st.com
[28] Gageik N., Rothe J., Montenegro S., Data Fusion Principles for Height Control and Autonomous Landing of a Quadrocopter, UAVveek, 2012
[29] WorldViz, www.worldviz.com
[30] Qt Project, http://qt.digia.com
玩转四旋翼无人机（传感器）
PPK 无人机空间定位的秘密武器
光流定点程序梳理
光流（二）--光流算法
初学四旋翼之光流定点
光流（八）--总结篇
如何处理光流传感器的数据实现稳定的定点悬停
无人机光流定位系列——（一）原理剖析
无人机光流定位系列——（二）实践
常用算法——光流定位
没有更多推荐了，无人机光流定位系列——（一）原理剖析
这次参加深圳的高交会，在qualcomm展区看到了多款mini无人机，大家稍微细心一点就可以发现这些无人机都使用了一种叫光流定位的技术，很多人可能都还不明白光流定位是个什么东西，是如何进行定位的，今天就带大家一起来了解一下光流定位的原理。
在无人机上光流定位通常是借助于无人机底部的一个摄像头采集图像数据，然后采用光流算法计算两帧图像的位移，进而实现对无人机的定位，这种定位手段配合GPS可以在室外实现对无人机的精准控制，并且在市内没有GPS信号的时候，也可以实现对无人机的高精度的定位，实现更加平稳的控制。
在光流理论中，前提是下面两个假设成立：
1）摄像头采集到的两帧图像之间的像素灰度不变；
2）相邻的两帧像素具有相对运动；
根据第一个假设，如果两帧的灰度值不变，那么有以下关系成立：
其中 I(x，y，t）表示在时间dt后移动到第二帧图像（x+dx,y+dy）的位置，采用泰勒级数对两边进行展开，消去相同的项，就可以得到如下方程：
以上就是光流方程，其中fx和fy表示图像的梯度，ft表示时间梯度，但是上述方法是无法得到（u，v），因为一个等式无法求解两个未知数，为了解决这个问题，我们可以采用经典的lucas-Kanade方法来进行求解。
在lucas-Kanade方法中，我们需要用到我们第二个假设了，即在目标点的邻域内所有的点都具有相似的运动，这就是lucas-kanade方法的核心，基于该假设，其利用一个3X3邻域中的9个点具有相同运动得到9个光流方程，然后采用最小二乘进行拟合求解，最终得到（u，v）如下：
以上就是光流法计算像素点的移动速度的方法，在使用的时候，我们只需要对图像中的一些点去跟踪，采用上面的方法就可以计算得到光流向量，根据得到的光流向量，就可以进一步优化无人机的姿态控制，实现更加准确的控制。后期我们将在该理论的基础上，结合dragonboard 410c和opencv图像处理库，进一步介绍如何在dragonboard 410c上用opencv来实现光流跟踪。
无人机光流定位系列——（二）实践
OpenCV之光流法跟踪运动目标
光流optical flow基本原理与实现
基于光流传感器定位和导航的自主飞行无人机
光流法简单介绍
常用算法——光流定位
什么是光流Optical Flow
光流定点若干问题分析
目标检测+光流跟踪
初学四旋翼之光流定点
没有更多推荐了，: 151-159&&&&DOI: 10.3788/OPE.1
多传感器融合的无人机动态自主着陆系统
张桢浩, 孙伟*, 赵春宇
西安电子科技大学 空间科学与技术学院, 陕西 西安 710118
Multi-sensor fusion UAV dynamic landing system
ZHANG Zhen-hao, SUN Wei*, ZHAO Chun-yu
School of Aerospace Science and Technology, Xidian University, Xi'an 710118, China
SARRIS Z. Survey of UAV applications in civilmarkets[C]. IEEE Mediterranean Conference onControl and Automation, .
李劲澎, 姜挺, 肖达, 等. 基于关系图的无人机影像三维重建[J]. 光学精密工程,):. LI J P, JIANG T, XIAO D, et al.. On diagram-based three-dimensional reconstruction of UAV image[J].Opt. Precision Eng.,):.(in Chinese)
徐东甫, 白越,宫勋, 等. 多旋翼无人机在变控制量下的三轴磁罗盘校正[J]. 光学精密工程,):. XU D F, BAI Y, GONG X, et al.. Correction of 3-axis magnetic compass in multi-rotor UAV under variable control amounts[J]. Opt. Precision Eng.,):.(in Chinese)
VOOS H, BOU-AMMAR H. Nonlinear trackingand landing controller for quadrotor aerialrobots[C].2010 IEEE International Conferenceon Control Applications, ):.
GHOMMAM J, SAAD M. Autonomous Landing of a Quadrotor on a Moving Platform[J]. IEEE Transactions on Aerospace &Electronic Systems, 2017:PP (99):1-1.
WANG C, LI W, CHEN W, et al.. Autonomous landing control of quadrotor UAVs[C]. IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, .
GAUTAM A, SUJIT P B, SARIPALLI S. A survey of autonomous landing techniques for uavs[C]. 2015 IEEEInternational Conference on Unmanned Aircraft System. 18.
JIN S,ZHANG J, SHEN L, et al..On-board vision autonomous landing techniques for quadrotor:A survey[C]. Chinese Control Conference, -10289.
邓平,李莉,范平志. 一种TDOA/AOA混合定位算法及其性能分析[J]. 电波科学学报,):633-636. DENG P, LIU L, FAN P Z. A hybrid TDOA/AOA location algorithm andits performance analysis[J]. The Chinese Journal of Radio Science, ):633-636.(in Chinese)
张保峰,刘同佩,韩燕. 基于TOA的三维空间定位算法研究[J]. 计算机工程与设计,4-3366. ZHANG B F,LIU T P, HAN Y. 3-Dimension location algorithm research based on TOA[J]. Computer Engineering and Design, 4-3366. (in Chinese)
Olson E.AprilTag:A robust and flexible visual fiducial system[C].2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA :.
WELCH G, BISHOP G. An Introduction to the Kalman Filter[J]. University of North Carolina at Chapel Hill,):127-132.
顾国华, 王佳节, 陈钱, 钱惟贤. [J]. 光学精密工程, ): .
李劲澎, 姜挺, 龚志辉, 江刚武. [J]. 光学精密工程, ): .
徐芳, 刘晶红, 曾冬冬, 王宣. [J]. 光学精密工程, ): .
刘智, 黄江涛, 冯欣. [J]. 光学精密工程, ): 799-805.
孔筱芳, 陈钱, 顾国华, 钱惟贤, 任侃. [J]. 光学精密工程, ): 485-492.
傅星, 李纪楷, 齐慧. [J]. 光学精密工程, s): 12-19.
王耀东, 朱力强, 余祖俊, 郭保青. [J]. 光学精密工程, ): .
宋涛, 熊文莉, 侯培国, 李海滨, 陈琛. [J]. 光学精密工程, ): .
徐东甫, 白越, 宫勋, 吴子毅, 续志军. [J]. 光学精密工程, ): .
高九州, 贾宏光. [J]. 光学精密工程, ): .
李劲澎, 姜挺, 肖达, 王俊超. [J]. 光学精密工程, ): .
李华, 杨帆, 杨华民, 韩成, 张超. [J]. 光学精密工程, ): .
吴斌, 叶东, 张鑫, 赵振庆. [J]. 光学精密工程, ): .
隋中山, 李俊山, 张姣, 隋晓斐. [J]. 光学精密工程, ): .
宋丽梅, 李晶, 乔琛智, 郭庆华, 习江涛. [J]. 光学精密工程, s): 613-621.
版权所有 & 2012《光学精密工程》编辑部
地址: 长春市东南湖大路3888号
邮编: 130033
本系统由设计开发