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为了实现自动导引车(AGV)在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0.5 mm,角度偏差小于0.5°,轨迹平均位移误差小于0.1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。 相似文献
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合并模式通过共享邻域块的运动矢量(MV)来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测(MCP)不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化(RDO)从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。 相似文献
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地磁匹配导航技术是一种重要的辅助导航制导方法,地磁基准图的构建精度对地磁匹配制导的精准度起着决定性作用。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际地磁匹配导航需求的问题,提出了一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法。首先,利用卷积层提取低分辨率基准图中的特征图像块;然后,利用基于学习的阈值收缩算法(LISTA)实现图像块的稀疏表示;最后,利用三通道的地磁信息得到重建后的高分辨率基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度,同时对噪声有更好的鲁棒性,各种客观评价指标均高于现有的超分辨率重建方法。 相似文献
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针对恶劣空间环境设计了一种两级存储编码方案,以应对航天系统中存储单元发生多个单粒子翻转(SEU)错误的问题。方案设计的主要思想是根据简单低纠错编码组合出高容错编码,通过编码组合,使用字间编码来纠正字内编码无法纠正的错误,从而使存储系统更加可靠;对两级编码方案提出若干优化策略,以提高编解码性能,使得两级冗余编码效率接近于原始字内编码。实验结果表明,提出的两级冗余编码方案能够较好解决存储系统中发生多个单粒子翻转错误的问题。即与单一的字内编码相比,两级纠错编码方案能够大大降低星上存储系统出现不可修复的概率,保证了星上存储系统的可靠运行。 相似文献
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结合发动机编码应用实际,梳理总结了发动机旧编码体系应用中存在的问题,并对问题进行初步的分析。针对上述问题,在研究国外编码的基础上提出了新编码体系的基本构想和应用后的预期结果,并详细阐述了推进新编码体系时应重点考虑的问题,以促进产品技术状态管理。 相似文献
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