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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
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在解决线性参变(LPV)模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识(DCMI)算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。 相似文献
94.
MEMS惯性导航系统中,针对传感器零偏存在随机启动的不确定性误差,以及抗外界干扰能力低的实际问题.本文提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波在线修正的方法,与常规Kalman滤波相比,该方法通过制定模糊规则,将残差的理论方差与实测方差迹的比值模糊化处理作为模糊推理的输入,量测方差的修正因子作为输出,实时评估系统的观测噪声,既抑制了滤波的发散又增强了估计修正过程中的稳定性.仿真结果表明:该方法能够准确的估计出系统的随机误差,并且在系统观测噪声的统计特性发生变化时,估计的精度和系统鲁棒性依然优于常规Kalman滤波. 相似文献
95.
96.
二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。 相似文献
97.
在三维粒子成像测速 (PIV)方面 ,可运用体积光照明同时从不同光轴用多个照相机获得PIV图像 ,如何根据这些不同光轴获得的PIV图像确定出粒子物点的空间位置是实现三维粒子成像测速的前提。基于此 ,提出了根据多幅不同光轴的PIV图像的粒子像斑实现粒子物点三维定位的透视成像定位原理和方法。精确确定透视平面与透视中心在空间的位置是实现粒子物点三维定位的关键 ,直接测定透视中心 (照相机的光学中心 )和透视平面在空间的精确位置用常规的测量手段和方法难以奏效 ,因而针对透视图像成像特征及规律进行了较为深入地研究探讨 ,这对于寻求精确计测透视中心和透视平面空间位置的方法有着重要意义。作为实例 ,还给出了两光轴夹角为 90°情况下实现粒子物点三维定位的一系列具体方法和有关算法及定量关系。 相似文献
98.
针对多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)在近场目标散射特征诊断成像中,非正交旁瓣难以通过常规方法进行有效抑制的问题,分析了MIMO-SAR图像非正交旁瓣的产生机理,提出了基于空间变迹滤波(SVA)和三变迹处理相结合的旁瓣抑制方法。仿真和实验结果表明,本文方法不仅能很好地抑制距离向旁瓣,而且对于方位向非正交旁瓣也具有较好的抑制效果,提高了MIMO-SAR图像的二维分辨率和动态范围。 相似文献
99.
ESPRIT算法利用旋转不变技术估计信号参数,是近年来提出的阵列信号处理理论的一个新领域,它具有高分辨率、高精度、不需空间搜索等优点。单快拍总被当作相干信号处理,本文采用了Teoplitz结构协方差矩阵估计,起了空间平滑作用,所以可以估计相于信号源的波达方向(DOA),与标准空间平滑协方差矩阵估计相比较,Teoplitz协方差阵估计在总体上提高了信噪比,并且不牺牲阵列孔径。 计算机模拟结果表明,基于Teoplitz结构协方差矩阵的TLS-ESPRIT算法在20dB信噪比下,可以分辨出相隔0.2瑞利波束宽度的空间信号。 相似文献
100.