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671.
传统的同步定位与制图(Simultaneous localization and mapping, SLAM)系统在复杂环境下工作时,无法分辨环境中的物体是否存在运动状态,图像中运动的物体可能导致特征关联错误,引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性,本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先,使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测,然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点,提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试,结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升,尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比,本文方法在保持精度优势的同时,提高了运行结果的稳定性和时间效率。 相似文献
672.
针对空间攻防背景下立方星拦截问题,提出了一种Lambert求解与C-W方程结合的以燃料-时间为约束的拦截轨道快速设计方法。该方法首先在Lambert求解框架下,以燃料和拦截时间为限,建立了立方星转移时间与速度增量的模型,生成了初始拦截轨道;随后根据末端拦截精度需求,通过C-W方程进行末段导引,施加二次脉冲,对拦截轨道末端进行误差修正,使得最终误差可以满足任务要求。最后通过GMAT构建的轨道力学环境,在Matlab算法驱动下进行联合仿真验证,分析表明该算法在燃料和时间的共同约束下可获得一条优化轨道,并能兼顾末端拦截精度,具有工程借鉴意义。 相似文献
673.
针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2%,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求. 相似文献
674.
GNSS-IR技术作为一种近地表遥感的新兴手段,在水库水位监测方面凭借其成本低、精度高等优势成为了研究热点。为了提高GNSS-IR技术反演水库水位变化的精度,提出了利用GPS、BDS双系统观测量基于小波分解与BP神经网络联合的方法反演水库水位变化。选取位于南水北调山东境内双王城水库GNSS变形观测站2017年10月1日—12月26日共87天的信噪比(SNR)数据为研究对象,分别利用小波分解和二阶多项式拟合两种方法消除其趋势项并生成SNR残差序列,然后进行Lomb-Scargle谱分析得到水库水位高度变化值,并与实测水位结果相比较。结果表明:各频段SNR利用小波分解和二阶多项式反演水位变化的平均均方根误差分别为0.1062m和 0.2245m,说明小波分解去趋势项的方法更优。最后,在小波分解去趋势项的基础上,利用阈值筛选出融合所用的频段(S1C、S2L、S5Q和S7I),分别采用均值算法、中值算法、随机森林算法和BP神经网络算法对GPS、BDS多频多模信号进行水库水位的融合反演。结果表明,对于水面较为平静的环境,以上算法均能实现厘米级的反演精度,其中BP神经网络算法用于水位反演的效果更优。 相似文献