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多机器人协同定位与路径规划是协同侦察、作战等场景中的首要问题,其难点在于如何在未知环境下完成自主定位。提出了将多机器人同步定位与构图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统应用于室内环境,,以解决此问题。针对机器人定位存在的相关定位误差,采用了增加惯性测量单元的方法,以进行修正。为解决单个机器人在构建地图时速度较慢的问题,将基于坐标变换的方法用于多机器人的地图融合。此外,基于冲突检测和冲突规避思想,对多机器人路径规划方法进行了研究,并将其部署在了多机器人系统中。实验结果表明,采用多机器人协作进行环境探测,在确保全局地图信息完备的同时,可以提高构图效率。基于冲突规避的多机路径规划方法,可以为机器人个体规划出无碰撞路径,机器人可以根据该路径到达目标位置。 相似文献
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卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星(GF 2)真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。 相似文献
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融合TRIAD算法用于GPS姿态确定 总被引:4,自引:0,他引:4
研究把观测矢量定姿算法用于GPS姿态确定。传统的TRIAD算法利用两个非平行矢量确定载体的三轴姿态,但它存在对主矢量敏感,且不能利用第3根矢量的测量信息等缺点。文章提出一种改进的TRIAD算法,克服了主矢量敏感问题;为了能利用3根基线的观测信息,在OPTTRIAD算法的基础上提出融合TRIAD算法,它可以提高定姿精度。用接收机进行了实验,结果表明改进的TRIAD算法确实克服了主矢量敏感问题;较之传 相似文献
946.
基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合 总被引:1,自引:0,他引:1
为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。 相似文献
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图像多尺度统计相关模型的信息论分析表明,尺度内模型可以捕捉小波系数间的大部分相关性,较尺度间模型携带更多的信息,而通过加入父信息得到的增益则较小。为充分利用各模型提供的不同信息,提出一种基于信息融合的多尺度去噪方法,将尺度内和尺度间相关模型的优点相结合,并压制各自的缺陷。仿真结果表明,基于信息融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能。 相似文献
949.
950.