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301.
无人机类脑吸引子神经网络导航技术 总被引:1,自引:0,他引:1
当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。 相似文献
302.
在飞机显示器的水平导航区域上需要为飞行员实时显示最新的航线信息,航线中的每个航路点均有不同的转弯方式,目前国内正在研发的飞机采用旁切转弯和飞越转弯两种方式,若错过了预计的转弯起始点,则需要重新进行航线解算,这被定义为超调转弯,给出三类转弯航线的解算方法。 相似文献
303.
304.
针对稠密光流在低纹理复杂度时精度较低的问题,提出了一种自适应纹理复杂度的稠密光流优化方法,以提升光流导航精度。根据三种不同大气条件下三种不同图像模糊程度的图像光流精度与纹理复杂度的统计图,推断稠密光流的精度与图像的纹理复杂度呈线性关系。通过建立图像纹理复杂度和稠密光流精度之间的直接联系,利用灰度共生矩阵的对比度参数评价图像纹理复杂度,采用最小二乘法拟合图像纹理复杂度和光流真值优化系数的函数关系,获得自适应纹理复杂度的稠密光流优化模型。基于该优化模型设计了仿真实验,实验结果表明,基于该模型可有效提升稠密光流在低纹理复杂度时的计算精度。 相似文献
305.
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310.
在动态载波相位差分定位(RTK)中,由于观测环境复杂,会经常发生周跳、卫星信号失锁等情况,严重影响基线解算的连续性和可靠性。针对动态应用环境,提出了一种Kalman滤波算法在RTK技术中的应用方法。该方法可以实时估计模糊度浮点解及其协方差矩阵,在需要重新固定模糊度时可直接用于搜索,起到了周跳修复的作用。此外,采用了自适应渐消Kalman滤波算法提高算法的动态适应性,并引入独立的滑动窗进行新息的收集和处理,解决了由于参考星变化或卫星信号失锁造成观测量中断而无法准确计算新息协方差的难题。仿真结果表明,该算法能够在模糊度发生变化时快速收敛,并且相对于一般Kalman滤波算法在高动态下提高了模糊度浮点解的精度,提高了后续模糊度搜索的效率和固定成功率。 相似文献