【摘 要】
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分体式飞行汽车作为一种新概念空中陆地交通工具,可解决当前频繁发生的城市交通拥堵、城市郊区交通不便捷等问题;针对分体式飞行汽车进行模态转换时涉及的模块间精准导引对接问题,提出了一种基于AprilTag的视觉定位导航方案,将AprilTag识别算法的解算结果进行坐标变换后,得到模块间的相对位姿,再结合基于无人机PID控制器的导引对接降落流程设计,解决了因GPS定位误差大而无法达到厘米级精度的导引对接任
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分体式飞行汽车作为一种新概念空中陆地交通工具,可解决当前频繁发生的城市交通拥堵、城市郊区交通不便捷等问题;针对分体式飞行汽车进行模态转换时涉及的模块间精准导引对接问题,提出了一种基于AprilTag的视觉定位导航方案,将AprilTag识别算法的解算结果进行坐标变换后,得到模块间的相对位姿,再结合基于无人机PID控制器的导引对接降落流程设计,解决了因GPS定位误差大而无法达到厘米级精度的导引对接任务需求的问题,并提升了导引对接降落过程的平稳性;最后,在ROS平台利用实物实验验证了该方案的可行性。
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海军某部队导弹出入库使用人工登记,导致了出入库过程浪费大量的人力时间;利用深度学习,可实现自动登记;文章介绍了AA-CRNN算法,即在CRNN中加入非对称卷积,提升宽度感受区域,加入Attention机制对特征序列进行加权平均;通过在人工合成的数据集上进行实验对比分析,AA-CRNN算法识别目标导弹编号模型的准确率以及LOSS均达到较好的性能,较其他先进的文本识别算法,其字符准确率达到了98.9%,同时其平均编辑距离低至0.92,且经实际测试其均能准确识别出导弹编号;因此,利用改进的CRNN算法识别导弹编
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