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1.
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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4.
5.
[目的]针对“适配于螺旋桨的船尾线型+泵喷推进器”构成的船舶泵喷推进系统,提出一种基于统计学习的实船快速性预报新方法。[方法]以某大型水面船舶泵喷推进系统为对象,通过神经网络学习典型推进泵的推力系数图谱曲线,综合运用船-桨配合时的K_(T)-J曲线和船体-喷泵配合时的推力特性曲线,建立“仅需船舶阻力曲线就能实现船舶泵喷推进系统实船快速性预报”的新方法,并基于船模阻力试验、泵喷模型敞水试验及船体-泵喷自航试验的测量换算结果对实船推进性能的预报结果开展精度校验。[结果]校验结果表明:在航速18~30 kn范围内,船舶泵喷推进系统的自航转速、推力和功率的预报误差可控制在5.4%以内,其中设计航速附近的误差甚至小于2%;船体-泵喷的相互作用程度介于船-桨与船体-喷泵之间且幅值相对较小,推力减额系数为趋向于0的极小值,故船舶泵喷推进系统是介于桨轴推进系统和喷水推进系统之间的产物。[结论]该预报方法有利于提升船舶泵喷推进系统实船快速性预报的能力,可为新型舰艇泵类推进系统总体设计/研究提供参考。 相似文献
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9.
船舶的各个零部件都能造成噪声,在当今船舶技术的发展中,低噪声成为研究的新领域。舒适度这一问题亟待解决。本文主要通过测试,分析船舶空调末端装置布风器噪声、消声性能、风量控制精度、压力无关、静压损失、风量测量精度等方面的特性。结果表明:变风量型布风器风量控制精度高、测量精度高、静压损失小、噪声和消声性能以及压力无关特性均符合标准。 相似文献
10.
针对乘务员携带行车资料的不易管理和使用、途中故障不能及时有效处理、指导司机不能充分发挥管理职责、乘务员学习方式单一等问题,以基于Android系统的高效智能搜索引擎技术、手持终端数据安全性保障技术、无线组网技术、VPDN组网技术、Web技术为软件基础,以乘务员手持终端、服务器、管理工作站、无线路由器为硬件支撑,设计机务乘务作业动态管理应用系统,在指导司机、机车乘务员和运用管理人员之间搭建一个信息交互平台,将运用管理信息及时发送到作业一线,提高指导司机对乘务员指导的针对性和时效性。 相似文献