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RatSLAM 是模拟鼠类感知环境机制提出的一种定位与构图的导航算法, 算
法的提出者利用该方法成功地进行了66km 的车载试验。在机器人导航领域,RatSLAM
是非常优秀的纯视觉仿生导航算法。然而,该算法完全依赖视觉信息,在复杂的环境中
存在可靠性低、导航精度不高的问题。在RatSLAM 的基础上引入光学双轴速度传感器和
MIMU 信息, 建立了融合光学双轴速度传感器和MIMU 信息的航位推算模型, 对Rat-
SLAM 仿生导航算法进行了合理改进,搭建了硬件系统并进行了动态车载实验。实测结
果表明改进的仿生导航算法环境适应性更强、导航精度更高。 相似文献
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仿生导航技术是一种模仿动物导航机理的新型导航技术,涉及认知科学、机器学习、计算机视觉和信息融合等多个学科。仿生导航因具有自主性好、自适应性强等特点,近年来成为了导航领域的研究热点之一。首先阐述了仿生导航的内涵,然后从仿生导航传感器技术和仿生导航方法两个方面简要介绍了国内外研究现状和发展趋势。其中,仿生导航传感器技术包括了仿生光罗盘、仿生磁罗盘、仿生复眼等内容;仿生导航方法主要涉及导航经验知识的表达与机器学习、仿生多源异质导航信息融合、面向任务的仿生路径规划与导航等。最后,对仿生导航技术进行了总结,并对未来发展进行了展望。 相似文献
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高速列车通过隧道时无法接收卫星信号,而仅依靠惯性导航的定位误差增长较快,针对这一问题提出了一种利用列车和隧道特点辅助惯性导航的方法。该方法使用GNSS和运动约束估计IMU相对于车体的安装角,并在隧道内使用运动约束和路标跨距约束提高列车的定位精度。基于状态变换卡尔曼滤波设计了系统方程和观测方程,与传统方法相比,系统方程更接近线性定常系统,滤波时间更新方程与测量修正方程可采用相同的计算频率,减小实时计算负担,有利于高速运动下的组合导航。基于实际的高速列车行驶实验,设计了列车穿越隧道的仿真实验,实验结果表明,两种约束辅助的惯性导航在隧道内的定位精度有明显提高,优于3‰行程。 相似文献
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由于外界环境的干扰和传感器精度的限制,视觉/惯性组合里程计的输入数据存在一定的噪声,这会增加里程计的解算误差,而且误差会随着时间积累。针对以上问题,设计了一种基于注意力模型的视觉/惯性组合里程计算法。该算法使用卷积神经网络和长短时记忆网络分别构建了视觉特征提取器与惯导信息特征提取器,同时引入了两种注意力模型:加权组合网络以及开关组合网络,对视觉特征信息和惯导特征信息的融合噪声进行降噪处理。通过在组合里程计算法中添加闭环校正环节,有效地抑制了里程计误差随时间的积累。对比实验结果表明,设计的组合里程计算法与其他算法相比,无论在性能上还是在精度上都有明显的提升。 相似文献
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