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Radar Maneuvering Targets Tracking(RMTT) in clutter is a quite challenging issue due to the errors in the models and the varying dynamics of the processes. Modern radar tracking system calls for the adaptive signal and data processing algorithm urgently to adapt the uncertainty of the environment. The mechanism of human cognition can help persons cope with the similar diffi-culties in visual tracking. Inspired by human cognition mechanism, a comprehensive method for RMTT is proposed. In the method, the model transition probability in Interacting Multiple Model(IMM) and the validation gate can be adjusted dynamically with target maneuver; the waveform in radar transmitter can vary with the perception of the environment. Experimental results in cluttered scenes show that the proposed algorithm is more accurate for perceiving the environment and targets, and the waveform selection algorithm is better than that with fixed waveform. 相似文献
92.
自主导航技术是无人机、智能机器人以及智能车辆等技术领域中的一项关键技术。为了克服传统视觉导航方法存在的不足,以摄像机自运动估计为理论基础,提出了一种使用地标点修正的高精度双目视觉导航方法。该方法从连续图像序列的帧间变化中提取摄像机自运动信息,再通过速度、角速度积分求得载体的位置姿态等参数。同时,通过引入地标点提供的绝对定位信息,进一步提高了长时间导航的精度。将地标点绝对定位与双目视觉相对定位相结合,并对双目视觉量测噪声建模和解相关,抑制了单纯使用双目视觉长时间导航时误差的积累发散。仿真结果表明此方法具有精度高、自主性强、导航信息完备等优点。 相似文献
93.
研究了汽车钢板弹簧参数化建模的设计方法,确定了钢板弹簧的输入参数,利用共同曲率法设计弹簧各参数,通过VB设计与开发汽车钢板弹簧参数化建模系统的输入界面,并通过编程在CATIA中进行参数化设计,建立了具有可视化界面的汽车钢板弹簧参数化设计系统。通过应用表明,汽车钢板弹簧参数化建模系统提高了设计者的设计效率,避免了重复设计,极大提高了劳动生产率。 相似文献
94.
针对在轨装配过程中机器人"手眼"关系无法进行有效标定及机器人系统和被操作物惯性参数不定的情况,在传统的无标定视觉伺服基础上设计了深度估计器,基于机器人和图像运动的测量数据在线估计目标特征的深度值,并在机器人关节控制环中设计滑模控制器实时控制机器人关节运动,根据反馈图像信息纠正系统误差完成对准跟踪,通过仿真验证了方法的有效性。所提的无标定视觉伺服对准方法使机器人在装配过程中免去了复杂的"手眼"关系的标定程序,克服了机器人系统及被操作物惯性参数不确定性给装配精度造成的影响,提高了"手眼协调"的鲁棒性,保证机器人能够在复杂的太空环境下完成在轨装配任务。 相似文献
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There is a general agreement that landmarks in route directions should be perceptually salient and stable objects. Yet, other attributes, such as (animated) motion, can also attract visual attention and make entities salient. In the present study, we investigate if and when speakers refer to moving entities in route directions and how listeners evaluate such instructions. We asked speakers to watch short videos of different crossroads with and without moving landmarks and give directions to listeners, who in turn had to choose a street on which to continue (Experiment 1) or choose the instruction they most preferred among three route directions (Experiment 2). Results reveal that speakers mentioned moving entities, especially when the trajectory was informative for the place where a turn should be taken (Experiment 1). Listeners had no problem understanding instructions with moving landmarks (Experiment 1). Yet, participants chose instructions with stable landmarks more often (Experiment 2). These results are discussed in relation to automatic route directions generation. 相似文献
100.