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一种鲁棒Sigma-point滤波算法及其在相对导航中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了一种鲁棒Sigma-point滤波方法在无人机编队相对导航问题上的应用。该方法采用Huber估计方法,将Sigma-point滤波量测更新转化为求解线性回归问题,新的Sigma-point滤波方法是一种混合L1、L2范数最小估计,当量测噪声为受污染的高斯白噪声时,该方法具有一定的鲁棒性。给出了编队无人机相对惯导方程和相对视线矢量测量原理,应用鲁棒Sigma-point滤波方法融合相对惯导信息和相对视线矢量信息,估计出无人机之间的相对姿态、相对速度和相对位置。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和常规Sigma-point滤波相比,鲁棒Sigma-point滤波可以获得更高的估计精度。 相似文献
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分析了架桥施工中运梁车工作的特点,针对其在车辆导向方面所存在的主要问题,并结合现场需求,设计了一种基于单片机实现的嵌入式图像处理的新型车辆辅助导向装置,完成了相关硬件平台的设计,给出了在单片机系统中实现视频采集、图像处理、车辆跑偏判断和报警输出等关键技术细节的具体方法.实验结果表明,该辅助导向装置满足了运梁车在轨道梁上的行驶要求.该装置已应用于现场实际,其设计和实现方法对于其他大型工程车辆导向装置的研发具有较高的参考价值. 相似文献
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提出了基于视觉的无人作战飞机跑道障碍物检测方案.结合应用特征和流的障碍物检测方式的特点,使用多尺度特征点匹配光流估计方法代替普遍使用的微分光流计算方法,直接对图像序列计算稀疏光流场;利用相关假设,在存在一定导航误差的情况下,对跑道障碍物进行实时检测;同时对跑道障碍物视觉检测方案的误差和适用区间进行了分析;通过自主开发的"无人作战飞机自主着陆实时仿真验证平台"进行仿真,结果显示该方案能够有效检测跑道上存在的障碍物. 相似文献
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基于Gabor滤波器的图像目标识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了给机器人视觉导航提供有效信息,提出一种基于图像匹配的目标识别方法.对CCD采集的目标图像,由 Gabor 变换生成的二维Gabor 滤波器有着优良的滤波器性能,不需要对图像进行分割,能适应一定的旋转、尺度、光照的变化,通过多个频率和角度的Gabor算子与图像的卷积,获取图像全局信息的特征描述.分类方法采用统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法——支持向量机(SVM, Support Vector Machines),它可解决模型选择、过学习、维数灾难等问题.通过支持向量机进行多维特征向量的分类.该方法可达到较高的识别率,达到实时处理的要求,可以在人脸识别、机器人视觉定位等领域得到应用. 相似文献
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建立的基于独立成分分析进行特征提取器的学习,进而模拟人类对视觉信息的局部空间-时间显著性的表达过程的计算模型,蕴涵了对局部空间显著性的有效表达;从而当据其设计为机器人主动视觉的注意机制的视线控制而用的算法,可以同一个处理过程适用于动态场景或静态场景的情形。对获自动态场景的特征提取器的频率特性的分析,揭示了此种内在的包含性的成因;算法的实验结果显示了局部空间-时间显著性表达过程对静态场景的局部空间显著性可有效表达。 相似文献
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