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捷联惯导系统的圆锥误差补偿算法研究 总被引:7,自引:3,他引:7
非互易向量的确定与补偿是影响高动态、恶劣振动环境下捷联惯性导航系统姿态矩阵计算的重要问题。为了补偿由此引起的圆锥误差,本文对一些传统算法进行了分析和研究。由于以往各种算法一般都需要输入信息为角度信息,但对于高动态、恶劣振动环境,角速度信息更有工程意义,所以针对输入信息为角速度的情形,提出了一类新的姿态算法,通过对比传统的算法,新算法在同样计算量、存储量的情况下有较优的性能,算法的精度较传统的算法高。另外,对新的姿态算法进行了误差分析.为其参数选择提供了选择标准,有工程实用价值。 相似文献
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基于多特征综合的角点检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
角点检测是计算机视觉处理的首要步骤,本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先,从人类视觉感知出发.给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充,基于上述两个性质,模糊集合的概念被引入到检测问题。然后,给出三组包含角点隶属度的特征提取公式,综合三组特征,给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线,以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明,本算法使用模糊集合理论,在实现上非常简单,检测效果也很理想。 相似文献
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《桂林航天工业学院学报》2021,26(1)
为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法。为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群。结合反向学习策略,算法在进化过程中对种群进行反向学习扰动,从而增加算法跳出局部最优解的可能性。算法采用动态步长的方式,在初期时能够扩大最优解的搜索范围,在后期时能够加速种群收敛到最优解。基于标准测试函数的实验研究结果表明,提出的改进算法与标准人工搜索群算法,及其改进算法进行对比,在收敛速度和收敛精度上都有明显提高,整体上提升了该算法的性能。 相似文献
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《桂林航天工业学院学报》2021,26(2)
针对BINN算法所得路径存在无必要连续转折的问题,提出了基于平滑BINN算法的移动机器人路径规划。使用迭代法从目标点开始向周围计算神经元活性值,将BINN算法环境建模微分方程离散化。基于环境的活性值分布,采用梯度上升算法生成路径,识别路径中具有一定特征的连续转折部分并做平滑。当直接平滑所得路径上存在障碍物时,将可平滑的部分分割为两段,分别做平滑,以避开障碍物。仿真结果表明,平滑BINN算法生成的路径转折较少,更有利于移动机器人的控制。 相似文献
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