面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合定位与建图方法

针对煤矿井下喷浆表面、对称巷道等引起移动机器人自主导航定位与建图失效问题，提出了一种面向煤矿巷道环境的激光雷达(LiDAR)与惯性测量单元（IMU)融合的实时定位与建图方法。首先对原始点云进行分割，利用IMU预积分位姿去除原始点云非线性运动畸变，并对得到的点云进行线、面特征提取。然后将相邻帧的线、面特征进行匹配，在分层位姿估计过程中融合IMU预积分所得到的位姿初值，减少计算迭代次数，提高特征点匹配的精度，解算出当前帧的位姿。最后向因子图中插入局部地图因子、IMU因子、关键帧因子，对位姿进行优化约束，对关键帧与局部地图进行匹配，通过八叉树结构实现地图构建。为验证所提方法的定位性能与建图效果，搭建了Autolabor 、VLP−16 LiDAR和Ellipse−N IMU的实验平台进行验证，并与LeGO−LOAM、LIO−SAM方法进行定性定量对比分析。结果表明：① 在煤矿巷道环境中，面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合的实时定位与建图方法三轴方向的绝对定位误差的均值和中值均小于32 cm；对X轴的位姿估计精度最高，其累计误差为1.65 m，位置偏差为2.97 m，建图效果整体良好，建图轨迹未发生漂移；构建的点云地图在完整性和几何结构真实性方面均有着优秀的表现，可以直观反映巷道环境的实际情况，具有良好的鲁棒性。这是因为点云匹配之后进行了分层位姿估计，多因子优化可有效降低全局累计误差，对轨迹精度和地图的一致性提升具有重要作用。② 在楼道走廊环境中，面向煤矿巷道环境的LiDAR与IMU融合的实时定位与建图方法三轴的误差均小于1.01 m，误差均值为5~15 cm，误差范围小，精度高；累计位置偏差仅为1.67 m；完整性与环境匹配均有良好的性能。这是由于通过增加关键帧因子，插入因子图对其新增节点相关变量进行优化，降低了位姿估计漂移，定位与建图精度相对较高

《中国植被志》的植被分类系统、植被类型划分及编排体系

植被志(vegegraphy)是基于植被调查资料,全面记叙植被的群落外貌、种类组成、结构和功能、生境条件,以及地理分布等特征,并对同类植被进行归纳和总结的志书。"植被志"的英文译为"vegegraphy",是本文的新造词,它是由"vegetation"的词头"vege-"和英文后缀"-graphy"(记叙之意)组成的合成词。《中国植被志》的研编是一项时间紧迫、内容复杂、工作量浩繁的重大科学工程。它的完成将极大提升中国植被科学和生态学的研究水平,并为中国植被资源的合理利用、生物多样性保护及生态环境治理等提供不可或缺的基础资料。本文首先简述了植被的基本特征(主要包括外貌特征、种类组成、群落结构以及动态变化等)和国内外植被调查的进展情况,简要回顾了中国植被分类系统的研究历史,并对以往的分类系统进行了若干修订。在此基础上,着重讨论并提出了《中国植被志》卷册编排体系和用于《中国植被志》研编的植被类型划分方案。在对植被分类系统的修订方面,主要对高级分类单位及相对应的英文名称进行了讨论和修订。按照本文修订的分类系统,中国植被的分类单位及其对应的英文名称分别是:植被型组(Vegetation Formation Group)、植被型(Vegetation Formation)和植被亚型(Vegetation Subformation)、群系组(Alliance Group)、群系(Alliance)和亚群系(Suballiance)、群丛组(Association Group)以及群丛(Association)。在植被型组中,划分为9类:森林、灌丛、草本植被、荒漠、高山冻原与稀疏植被、沼泽与水生植被、农业植被、城市植被及无植被地段。关于《中国植被志》的卷册编排和"植被类型"划分,首先按高级分类单位——植被型划分相应的"卷";在此框架下,模糊"植被亚型"、"群系组"和"群系"的概念,确定"植被类型"(Vegetation type),并将其作为植被志各卷中的"册"。这样处理不仅保证了研编工作的可操作性,也保持了同一卷册中特定植被类型的完整性。《中国植被志》编排体系中的"植被类型"的划分很重要,它是指具有相同建群种及相同优势类群(如种、属)的植被组合,但它不是严格意义上的植被分类单位。"植被类型"的划分遵循"优势类群及生活型的同一性,生境条件的相对重要性,植被特征及用途的差异性,以及突出植被志的应用性"等原则。按该编排体系,《中国植被志》将由48卷约110册组成

中国植被分类系统修订方案

为了推动《中国植被志》研编工作,该文回顾了中国植被分类系统的发展过程和主要阶段性成果,提出了作为《中国植被志》研编技术框架组成部分的中国植被分类系统修订方案,对各植被型组及各植被型进行了简单定义和描述,并针对中国植被分类系统若干问题,特别就中国植被分类系统总体框架、混交林的界定以及土壤在植被分类中的重要性等问题进行了讨论。1960年侯学煜在《中国的植被》中首次提出了中国植被分类的原则和系统,1980年出版的《中国植被》制定了分类等级和划分依据等更加完善的系统,之后《中国植被及其地理格局——中华人民共和国1:1 000 000植被图说明书》和《中国植物区系与植被地理》以及很多省区的植被专著对该系统进行过修订。2017年宋永昌在《植被生态学》中提出了一个分类等级单位调整的方案。本次提出的中国植被分类系统修订方案基本沿用《中国植被》的植被分类原则、分类单位及系统,采用"植物群落学-生态学"分类原则,主要以植物群落特征及其与环境的关系作为分类依据,包含三级主要分类单位,即植被型(高级单位)、群系(中级单位)和群丛(低级单位);在三个主要分类单位之上分别增加辅助单位植被型组、群系组和群丛组,在植被型和群系之下主要根据群落的生态差异和实际需要可再增加植被亚型或亚群系。修订方案包含了森林、灌丛、草本植被(草地)、荒漠、高山冻原与稀疏植被、沼泽与水生植被(湿地)、农业植被、城市植被和无植被地段9个植被型组,划分为48个植被型(含30个自然植被型、12个农业植被型、5个城市植被型和无植被地段)。自然植被中有23个植被型进一步划分出了81个植被亚型

基于硫化物表面处理的InP/GaAs低温晶片键合

提出一种新的基于硫化物表面处理的InP/GaAs低温晶片键合技术.在360℃的退火温度下,获得了1.2MPa的键合强度.基于这种低温键合技术,可将外延生长在InP衬底上的In0.53Ga0.47As/InP多量子阱(MQW)键合并转移到GaAs衬底上.X射线衍射表明量子阱的结构未受键合过程的影响.光致发光谱分析表明键合后量子阱的晶体质量略有改善.电流电压特性的测试表明n-InP/n-InP的键合界面具有良好的导电特性;在n-InP/n-GaAs 的键合界面存在着电荷势垒,这主要是由于键合界面存在GaAs氧化物薄层所致

《中国植被志》研编内容与规范

植被志是基于植被(或植物群落)调查资料,全面记叙植被的外貌、物种组成、结构和功能,以及地理分布和生境条件等特征,并对同类植被进行归纳和总结的志书。《中国植被志》是第一部对中国植被进行全面记述的志书,预计完成约48卷110册。在借鉴《中国植被》(1980)(简称"80方案")植被分类基本原则的基础上,《中国植被志》将对中国植被分类系统的高级分类单位(植被型组、植被型和植被亚型)进行归纳和总结,对中级和低级分类单位(群系组、群系、亚群系,群丛组、群丛)进行详细描述。植被高级分类单位的描述具有概括性质,是在中国植被分类系统中级和低级分类单位描述的基础上,对其在全球和中国境内的地理分布、自然环境、群落外貌、植被类型及多样性、优势种或共优势种、生物多样性保育价值以及资源现状等进行概述,并对"80方案"相关内容进行修订和拓展,将提供对中国植被基本特征客观、准确的记述。在植被中级和低级分类单位中,群系组描述的内容包括地理分布、自然环境、群落外貌、植被类型以及价值与保育等内容;群系描述的主要内容包括地理分布、自然环境、生态特征、物种组成、群落结构、群丛组和群丛的分类与描述、优势种的生物学特性、生物量与生产力、植被动态与演替以及价值与保育等方面。作为植被志研编的核心内容,群丛组和群丛的分类与描述主要基于植被调查资料,采用数量分类方法,根据群落结构和物种组成的差异划分出不同的植被类型,并对其基本特征进行定量描述和归纳。其中,群落的层片结构、特定植被分类单元的特征种或特征种组的筛选与甄别是植被类型划分的关键环节;而群落外貌,群落结构,物种组成,各类物种的生长习性、生境的偏适性等是群丛组和群丛描述与归纳的重点内容。该文提出了中国植被中级和低级分类单位的命名方案,其特点在于植被类型的科学名称中同时体现了植被分类单元特征种或优势种的名称及其所属的高级植被分类单位(植被型组或植被型)的名称,兼顾了植被名称的规范性与实用性。《中国植被志》的研编工作由文献整编、群落调查、数据分析与整理、文本撰写等环节组成。该文对植被样方的调查与收集,文献收集与整编,气候、土壤、地形等相关数据的来源及其整理方法,植被分类方法,植被命名,植被分类单元描述的内容,植被志章节编写大纲、体裁及撰写等多个规范进行了详细的阐述或示例

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel

JUNO sensitivity on proton decay p → ν K + searches*

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this study, the potential of searching for proton decay in the $p\to \bar{\nu} K^+$ mode with JUNO is investigated. The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits suppression of the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar{\nu} K^+$ is 36.9% ± 4.9% with a background level of $0.2\pm 0.05({\rm syst})\pm$$0.2({\rm stat})$ events after 10 years of data collection. The estimated sensitivity based on 200 kton-years of exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, which is competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel and complements the use of different detection technologies