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2.
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视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境,同时估计自身位置,当车辆运动过快时,定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题,本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能,将建图和定位拆分为两个独立模块,车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图,然后,在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息,地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明,所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59,2.61,2.73 m,图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%,3.89%和1.69%,4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法,系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。 相似文献
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在简谐激励条件下,应用轴系颗粒阻尼纵振抑制模拟试验装置研究了旋转工况下的颗粒阻尼减振比;探讨了单腔体多颗粒和多腔体多颗粒时的轴系模拟系统加速度变化,讨论了颗粒的材料、粒径、质量填充比、腔体数量、转速、激励频率与位移等参数对系统减振比的影响规律。研究结果表明:在单腔体多颗粒条件下,填充有铜、钢、橡胶包钢颗粒的系统减振比处于7.83%~8.91%,橡胶颗粒的系统减振比接近于0;铜、钢、橡胶包钢颗粒有明显的抑振效果,颗粒的材料密度和阻尼比越大,抑振效果越好;当颗粒质量填充比为15%时,系统减振比最高为13.77%,但当质量填充比超过15%时,减振比有所降低,故质量填充比一般应根据实际情况控制在15%左右;粒径、转速、激励频率与位移幅值的变化对系统减振比的影响分别为1.76%~8.68%、6.77%~12.50%、4.41%~10.12%与2.19%~7.05%;在多腔体多颗粒工况下,当颗粒总质量填充比和转速一定时,腔体数量对系统减振比有明显影响;当腔体数量为3时,转速为100 r·min-1和质量填充比为25%的最佳系统减振比为22.5%;在多腔体多粒径颗粒工况下,当总质量填充比为10%,转速为50~150 r·min-1的系统减振比波动不大,平均为14.18%,这表明多腔体多粒径组合对转速不十分敏感,具有较好的减振效果,可拓宽转速使用范围。 相似文献
8.
考虑滑动轴承的非线性油膜力和转定子的碰摩力,建立了含碰摩故障的单盘转子-滑动轴承耦合系统动力学模型。运用四阶变步长的龙格-库塔-基尔法获得系统的非线性响应,利用Poincaré型的简单胞映射法对转子系统进行了全局动力学分析。研究结果表明:随着转子转速的增加,系统存在多个周期解共存以及周期解与混沌解共存现象。最后列举了转子系统在不良参数条件下,通过合理控制系统的初值条件而获得理想系统响应的运用。 相似文献
9.
随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战.利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法.采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比.研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数Ferr进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性. 相似文献
10.
基于西门子S7-200 SMART PLC和DSP处理器,设计了感应加热电源并联控制系统,建立了DSP和PLC之间、PLC与触摸屏HMI之间的通信协议并编写程序,实现了DSP与PLC之间的数据传输。实际应用表明:该系统通信效果良好,具有较强的实用价值。 相似文献