【摘 要】
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针对LOAM算法存在较大定位精度问题,该文提出了一种LOAM算法融合自适应粒子滤波(APF)算法。实验表明,使用LOAM算法融合APF算法的轨迹比使用LOAM算法的轨迹定位精度提高了50%。为了更好地验证精度效果,利用R-fans16线激光雷达分别在闭合和非闭合的路线下进行了测试对比分析。结果验证表明:在闭合路线下,LOAM算法融合APF算法为小车提供了精确的位置轨迹;而在非闭合路线下,由于没有闭
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针对LOAM算法存在较大定位精度问题,该文提出了一种LOAM算法融合自适应粒子滤波(APF)算法。实验表明,使用LOAM算法融合APF算法的轨迹比使用LOAM算法的轨迹定位精度提高了50%。为了更好地验证精度效果,利用R-fans16线激光雷达分别在闭合和非闭合的路线下进行了测试对比分析。结果验证表明:在闭合路线下,LOAM算法融合APF算法为小车提供了精确的位置轨迹;而在非闭合路线下,由于没有闭环约束,随着误差的累积,造成了小车的运动畸变的产生。通过实验,在非闭环轨迹中使用LOAM算法融合APF算
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针对中小流域防洪能力薄弱、水文资料缺乏、洪水预报预警难度大的问题,选取滦河两个中小流域,分别采用经验公式法和地形地貌参数法确定流域平均汇流速度,推求相应的地貌瞬时单位线,采用清华大学GBHM产流模型,对该地区2017、2018年暴雨洪水进行模拟分析。结果表明,经验公式法推求的瞬时地貌瞬时单位线模拟精度较高,应用效果较好,可推广应用于无资料中小水库洪水预警预报工作中。
无人机航拍的车辆受成像条件及成像距离等限制,所成影像面临背景干扰强、尺度小的缺陷,传统的目标检测算法无法满足高精度和实时的车辆检测。本文提出多尺度特征增强融合的实时航拍车辆检测算法。首先,提出一种相邻特征连接模块,将浅层的细节特征和相邻深层的语义特征进行融合,形成多尺度特征金字塔模型。然后,设计一种通道特征增强模块,使得网络抑制冗余特征的学习,增强特征之间的判别性。实验证明,提出的航拍车辆检测算法
为落实好省审计厅对牡丹江市民生审计发现问题的整改工作,8月30日,由牡丹江市政府召集、市审计局牵头,召开市本级66个相关单位民生资金审计整改工作会议。会议由市政府副秘书长杜光辉主持,市委常委、常务副市长赵荣国同志对整改工作进行了安排部署。一是各相关单位要迅速启动整改工作。各责任单位"一把手"要迅速组织专人落实、迅速制订整改方案、迅速开展相关行动,针对省审计厅提出的问题,要逐项逐条抓、不折不扣抓、责
第2期:地理空间智能技术及应用专题第3期:健康/医学地理视角下的新冠肺炎疫情解读第6期:《热带地理》创刊40周年专题如果您正在从事上述相关专题方面的研究,欢迎您来稿支持。各期的出版时间分别是3月5号(第2期)、5月5号(第3期)和11月5号(第6期),各刊期局部会略有调整!希望您能在刊出日期的1～1.5个月之前将稿件投送至我们的官方网站(www.rddl.com.cn)或邮箱(bjb@gdas.a
以南方红壤严重侵蚀退化地低效林改造、乔灌草混交、浅沟播草、封禁治理4种治理模式马尾松林地为对象,研究不同治理模式和不同土层土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)和枯落物养分含量及其化学计量特征,为该区水土流失治理和植被恢复提供科学依据。结果表明:不同治理模式下土壤SOC、TN、TP和枯落物P含量差异显著,土壤和枯落物养分含量均显著高于对照,改善效果均以乔灌草混交最好。土壤SOC、TN和T
以次生常绿阔叶林为对照,选择立地条件相近的无经营、粗放经营和集约经营3种类型毛竹林为研究对象,应用密度-粒径联合分组以及化学、生物分析和傅里叶变换红外光谱(FTIR)方法,探讨经营措施对毛竹林土壤不同组分有机碳、氮含量,分配比例及结构特征的影响。结果表明:与对照相比,无经营和粗放经营毛竹林显著提高了土壤总有机碳(TOC)、全氮(TN)、游离态颗粒有机碳、氮、可溶性有机碳(DOC)、氮(DON)和矿
针对行人在行进过程中会出现后退而导致对行人航位轨迹的错误判断问题,该文以手机内加速度传感器信号为数据依据,以识别行人正常前进中的后退状态为研究目标,研究三轴信号的均值、方差、轴间协方差等时域特征,采用经验模态分解、最大相关最小冗余、最小二乘支持向量机等方法,识别行人实时的前进或后退。研究结果表明:两人将手机置于不同位置,分别采集前进中出现不同后退步数的实验数据,以一组为建模数据,识别其他情况的运动
针对随机采样一致算法计算复杂且不能完全消除误匹配的缺点,该文提出了一种特征匹配改进算法来克服该缺点。在特征匹配后根据距离约束筛选匹配点对,然后基于随机采样一致算法进行二次筛选,利用最终的匹配结果构建优化问题,基于图优化理论进行运动估计。匹配筛选实验验证了算法的有效性,结果表明,经本文算法筛选得到的特征匹配,满足单目视觉里程计的数据要求,且轨迹跟踪实验里程计绝对轨迹误差的均方根误差值较现有方法下降了
针对现有基于WiFi的室内定位算法精度低、稳定性差的问题,该文提出了一种基于WiFi定位的环境光匹配组合室内定位方法。该方法利用智能手机中内置的传感器即可实现连续、可靠的定位。该文首先利用手机光线感应器采集室内环境光强度信息,并构建环境光指纹数据库;其次利用基于RSSI的质心定位算法进行初步定位;最后通过K-近邻匹配算法进行环境光数据库匹配,从而实现融合定位。实验结果表明,相比传统的仅靠WiFi进
针对机器人在室内、深海或者高楼林立的大都市导航定位存在的问题,该文展开了基于Xtion传感器与惯性测量单元(IMU)松组合的移动机器人室内定位算法的研究,采用了组合导航及自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法等创新性方法,解决了机器人室内定位精度不高的问题。通过对机器人室内组合导航轨迹的实验验证,该文的组合导航方法能够提高机器人移动轨迹的精度,更接近于真实轨迹,满足了移动机器人室内导航定位的需求。