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近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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在均匀分布和非均匀分布两种情况下,采用二维MUSIC算法研究了星载稀布L阵列的地面辐射源测向精度。对地面辐射源方位估计、小角度辐射源分辨率,以及测向精度的分析和仿真结果表明,星载L型阵列能实现对地面辐射源的高精度二维测向。在相同条件下,非均匀阵的测向性能明显优于均匀阵。 相似文献
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用标定和亚像素技术实现三维运动目标的高精度测量 总被引:7,自引:0,他引:7
本文介绍一种利用多种亚像素图像技术提取目标及网格节点,并采用新的摄影系统标定与系统误差修正技术,用多个摄像机实现对有特殊标志的空间三维运动目标的高精度测量方法。 相似文献
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提出一种计算二维图象矩的神经网络方法,首先,导出一维信号矩与一维Hadamard变换之间的关系。通过2N-一维Hadamard变换和极少量加法,移位及乘法运行可计算二维图象矩。然后给出用Tank-Hopfield神经网络实现Hadamard变换的方法,并对该网络作了改进。 相似文献
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