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1.
迭代最近点算法(Iterative closest point,ICP)在一定程度上可获得较好配准效果,但算法收敛较依赖于输入初始值,容易造成局部最优。正态分布变换(Normal distribution transform,NDT)算法虽精度较高,但需要扫描点数量较多,在长距离导航中会导致较大的转角偏差。提出一种基于滤波ICP自主定位方法(FICP)。构建了基于ICP算法的激光扫描点特征匹配误差模型,采用多种滤波器减少匹配噪声,加快ICP算法收敛速度。推导了滤波后匹配点位姿更新算法,提高全局定位精度。试验表明,相对于传统ICP算法和NDT算法,FICP算法具有较好实时性和定位精度。  相似文献   
2.
介绍了一种以MCF52234微处理器为核心的以太网智能控制器,该控制器实现了对现场数据的采集以及以太网通信等功能。详述了该控制器的硬件与软件设计方案,介绍了数据采集与处理和以太网通信与输出两个功能模块的设计。  相似文献   
3.
移动机器人避障路径规划问题一直是移动机器人自主导航问题的关键。现有的避障路径规划算法多数针对某一指定目标寻优过程,经常出现为了获得最优解或最优路径而导致死锁或震荡现象。引进多目标优化理论,提出一种基于动态区间权重的多目标优化避障算法,该算法把避障过程划分为3种动作行为融合过程,通过赋予行为函数不同的权重,实时动态改变不同动作行为的输出比率。不是获得当前时刻最优解或最优路径,而是仅获得当前时刻的最有效解、最满意路径。从理论上分析并证明多行为输出避障导航系统的有效性和鲁棒性。试验表明该算法可以在确保移动机器人避障过程的实时性和鲁棒性前提下有效地提高避障过程的灵活性和安全性。  相似文献   
4.
针对工矿企业变电站自动化项目中需要进行全厂电力同步监控,故障检测的要求,文章通过采用FPGA与DSP实现了64路最高通信速率达40MByte的传感器采集平台,时间同步不大于50 μ s.传感器采集平台运行良好,有很好的应用价值.  相似文献   
5.
首先提出了双足足球机器人的体系结构,然后给出了基本步态算法,针对FIRA类人型项目比赛规则,提出了全新的双足足球机器人守门策略,最后给出了分析测距试验数据,验证了测距准确性和守门策略的合理性.  相似文献   
6.
室外自然光照条件下进行车道线检测时,光照强度和视野角度变化常常会对识别的结果产生较大影响.为此提出了一种基于自适应视频源参数调解的车道线实时检测方法.该方法通过实时动态调解视频源参数(白平衡、Gamma值)等适应室外光照环境.采用Adaboost算法训练分类器获得感兴趣车道线区域图像,有效地缩小了图像处理范围,减少了运...  相似文献   
7.
针对卷积神经网络存在随着网络深度增加导致优化困难,识别正确率降低、泛化性能差等问题,在Res Net(残差网络)基础上,提出了一种基于softmax全连接自适应门控网络融合模型.该方法在隐层网络深度达到一定层数后,设置多种卷积核尺寸作为独立网络输出,通过softmax全连接门控网络输出各模型选择概率,融合多种卷积尺寸残差网输出作为模型最终输出.实验表明,本文提出的融合残差网络模型更适合于多类别、精细化数据集,与单网络模型相比,在训练集上具有更好的收敛性,在测试集上具有更好的泛化性能.  相似文献   
8.
针对高血压靶器官损伤时域脉搏波预测模型效率较低和分类精度较差的问题,本文提出了一种基于频域脉搏波特征图预测模型,实现高效无创辅助诊断。本文采用高斯滤波替换三角滤波,将脉搏波时域特征转换为频域矩阵特征图,并采用一种改进的SiMAM注意力机制模型EfficientNetS,提高脉搏波全局特征提取能力。608例临床高血压靶器官损伤脉搏波样本经5-Fold交叉验证后分类模型评估指标F1 score、Accuracy、Precision、Sensitivity、曲线下面积(Area under the curve,AUC)值分别为:97.31%、98.72%、97.71%、97.04%、99.13%。与典型模型相比,本文方法具有较高的分类精度和泛化性能。此外,本文采用随机森林算法研究时域和频域特征与脉搏波分类相关性,深入挖掘潜在的影响高血压靶器官损伤分类的关键因素,发现高血压靶器官损伤的发病机理,为临床诊断提供有效支持。  相似文献   
9.
SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转,尺度缩放,亮度变化保持不变性,对视角变化、一定角度的仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性.提出了一种具有尺度不变特征转换的图像插值的SIFT算法.首先对图像进行SIFT特征提取,利用K-D树搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离来实现对特征点的匹配.在此基础上加入图像插值法增大采集特征点的范围,从而增加特征点匹配的对数.最后比较3种图像插值方法.实验结果表明:双线性插值法获取的特征点匹配的对数最多,但匹配时间较长.  相似文献   
10.
传统的浅层学习神经网络虽然结构简单,算法速度快,但错误率较高,且容易陷入局部最小。文中采用深度结构的深度置信网,优化基于传统BP神经网的初始值,以获得较好的检测结果,并利用Dropout技术改进BP网络隐层单元,获得较快的运算速度。实验证明,经过DBN和Dropout改善后的网络错误率有明显降低,并且算法实时性得到了一定改善。  相似文献   
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