【摘 要】
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针对多机器人协作建图算法复杂度高、实时性差和稀疏点云地图信息量少的问题，提出一种基于视觉SLAM的多机器人协作地图构建算法。该算法选择一个机器人开始建图，其他参与协作的机器人共用被选机器人的图像帧进行初始化，并建立统一世界坐标系。在被选机器人建图过程中，激活与其存在共视关系的机器人，借助关键帧跟踪模型得到被激活机器人所建局部地图与世界坐标系间的位姿关系，并用ICP算法求解该位姿变换。根据该位姿变换
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针对多机器人协作建图算法复杂度高、实时性差和稀疏点云地图信息量少的问题，提出一种基于视觉SLAM的多机器人协作地图构建算法。该算法选择一个机器人开始建图，其他参与协作的机器人共用被选机器人的图像帧进行初始化，并建立统一世界坐标系。在被选机器人建图过程中，激活与其存在共视关系的机器人，借助关键帧跟踪模型得到被激活机器人所建局部地图与世界坐标系间的位姿关系，并用ICP算法求解该位姿变换。根据该位姿变换进行点云拼接再经滤波处理得到多机器人稠密点云融合地图。在Gazebo上的仿真实验表明，与ORB-SLAM
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为实现输电线路精细化巡线管理,提高其运维效率,实现卫星智能巡检,精准查找杆塔及输电线路的缺陷及隐患,以云南省昆明市输电线路杆塔坐标为例,提出利用卫星影像进行输电杆塔坐标校准的方法。方法首先以参考底图数据为基准匹配控制点,并利用数字高程模型(digital elevation model,DEM),对原始遥感影像进行几何纠正。然后结合阴影检测、边缘检测等技术与目视判读,得到校准的杆塔坐标。实验检验了
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本研究以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区，借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区；采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正；选取红光（RED）、近红外（NIR）、比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）和修正土壤调节植被指数（MSAVI）作为遥感特征参数，采用逐步线性回归（SLR）、套索回归（LASSO）和
生态质量评价是保障人类生产生活与生态环境协调稳定,实现区域社会经济可持续发展的重要前提,利用遥感技术快速、准确、客观地定量评价区域生态质量已成为一种新的趋势。本文选取2001年、2010年、2019年京津冀地区的MODIS遥感数据产品,提取出反映绿度(NDVI)、湿度(SWCI)、热度(LST)和改进的干度(NDSI_M)4个重要指标,利用主成分分析法得到遥感生态指数(remote sensing
5TE传感器由于其可以同时测量土壤温度、体积含水率和体积电导率的优势，越来越多的被应用于土壤评估中。为了更好地将5TE应用到盐渍化及低温等区域，通过室内砂柱正交实验探究含水率、盐分、温度这三个因素对5TE体积介电常数和体积电导率的影响。实验结果表明：（1）5TE体积介电常数除受含水率影响外，温度和盐分也会对其产生影响。饱和砂中，当盐分浓度高于2.0 g/L时，温度和盐分的升高均会引起体积介电常数的
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空间信息获取技术的发展推动了三维点云数据的建筑模型构建研究。然而，现有的模型构建方法大多依赖人工交互的方式，极高的人工和时间成本消耗不利于大范围城市模型的构建及应用。针对上述问题，本文提出一种基于线框分析的建筑物主体模型构建方法。首先对原始建筑物点云进行滤波与归一化处理，并提取建筑物的多层次边界多边形综合描述建筑边界结构；然后将各层次边界多边形分割出简单、易控的多个矩形基元，采用稳健的层次化矩形连