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1.
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
2.
区域导航星座能够以较低成本和较短时间获得目标区域导航能力,且地球同步轨道是构建非极区区域导航星座的重要轨道类型。提出一种基于GEO(地球静止轨道)和IGSO(倾斜地球同步轨道)的区域导航星座设计方法。基于星下点轨迹特性构造对称星座设计参数和优化参数集,并考虑地球扁率长期摄动影响,计算星座轨道参数。以导航服务区的统计GDOP(几何精度因子)为目标函数,利用差分进化算法构建星座优化模型。以印度IRNSS的7星星座为例,仿真检验了设计和优化算法的正确性,讨论了IRNSS星座优化构型和轨道类型选取。本方法采用的对称星座设计参数少,能够提升GEO/IGSO混合区域导航星座的全局优化效率,为后续非对称星座快速提供最佳星数和构型设计。 相似文献
3.
针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。 相似文献
4.
针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务,首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型,采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型;其次,研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法,并引入零反作用机动,消除机械臂运动对平台姿态的扰动;再次,在不使用零反作用机动功能时,分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器,在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后,开发了基于Matlab的仿真软件MASS(多臂空间机器人仿真),仿真结果校验了上述方法的有效性。 相似文献
5.
6.
针对利用OFDM信号进行定位时信号非连续性问题,提出一种粗检测和精细检测结合的测距方法,将距离测量转换为不同尺度的时延样点,采用时域粗检测快速估算接收OFDM信号的最大相关峰值,然后对传输时延进行频域精细测量,提升了小数倍采样周期时延测量的精度。在此基础上,分析了OFDM信号的定位性能,仿真结果表明,当OFDM信号在信噪比-11dB的情况下测距误差由3m左右(子载波数512)降至1m(子载波数4096)。 相似文献
7.
在自动驾驶和机器人导航系统中,里程计是用于持续获得系统姿态信息的一种装置。视觉里程计能以较低代价获得高精度的目标移动轨迹,基于特征的视觉里程计方法具有时间复杂度较低、计算速度快的优势,有助于数据实时处理。然而,传统基于特征的视觉里程计方法面临着2个技术瓶颈:特征匹配的准确度不足;姿态解算中目标函数的权重值有效性低。为了解决帧间特征匹配准确度不足的问题,本文提出特征交叉检验闭环匹配策略,即在传统单向闭环匹配的基础上,增加反向验证的过程,以获得匹配准确度更高的匹配点集合。该策略解决了传统特征匹配中使用单向闭环匹配策略鲁棒性不足、内点比例低的缺陷,提高了解算精度。同时在交叉检验匹配策略中利用前一时刻的运动信息缩小当前时刻特征匹配的搜索范围,降低特征点匹配的时间复杂度。针对目标函数的权重值有效性低的问题,本文将特征点在图像序列中的出现次数作为其生存周期,提出基于特征点生存周期的目标函数权值设置方法。在姿态解算中,特征点的生存周期可以有效反映其稳定性,使用其作为目标函数权值可以降低解算过程中的累积误差。本文在公开的KITTI数据集中进行算法测试,实验结果证明该方法可以实现高精度、实时的视觉里程计算。 相似文献
9.
10.