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《公路交通科技》2017,(12)
为了解决激光雷达扫描远距离运动车辆产生的点云稀疏导致位姿特征难以提取的问题,提出了一种远距离运动车辆位姿估计方法。首先利用时空连续性提取远距离运动车辆。然后利用最小二乘拟合得到稀疏点云水平面二维投影近似拟合直线对,依次在不同角度的垂直正交直线对上对稀疏点云的二维投影进行一维向量估计的装箱过程,基于目标车辆与激光雷达间相对位置的观测角函数最大化匹配滤波响应,进而利用全局优化算法对投影点概率分布与匹配滤波运算得到的代价函数作离散卷积,寻优比较得到单帧拟合最优矩形。最后结合连续帧平移约束进行多帧拟合,优化当前帧目标车辆拟合矩形的位姿。利用仿真和真实场景下采集的目标车辆点云数据进行算法验证分析。结果表明:在点云稀疏的情况下,当远距离目标车辆做直线运动时,提出的多帧拟合方法得到的位姿参数均方根误差低于单帧拟合和已有的RANSAC拟合方法;当远距离目标车辆做曲线运动时,提出的单帧拟合和多帧拟合方法得到的位姿估计结果较为接近,且误差明显低于已有的RANSAC拟合方法;对于不同相对距离下采集的目标车辆点云,提出的单帧拟合和多帧拟合位姿估计方法的适应性优于已有的RANSAC拟合方法。 相似文献
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数据拟合在科学研究和生产实践中都有重要的应用,使用最小二乘原理或多项式法,手工或借助计算工具拟合数据运算量大,特别是数据较多时相当繁琐;使用Excel图表向导中“添加趋势线”的方法则可快速求出较为精确的数据拟合方程。本文以一个实例,用两种方法求解数据拟合方程并作比较,从中说明用Excel解决数据拟合问题的简便和高效。 相似文献
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《公路交通科技》2017,(1)
为研究不同道路线形拟合方法的优缺点,对道路改扩建工程线形拟合方法选择提供一定的指导,故选取了基于GPS数据的最小二乘法、基于MATLAB的半自动线形拟合法、三次样条曲线法3种拟合方法,对这3种方法进行多因素评价。提出了基于层次分析法的多因素评价体系,对3种方法的精度、稳定性、难易性进行了探究。结果表明:最小二乘法精度最高;样条曲线法最简便;稳定性方面基于MALTLAB的半自动拟合最强。最后利用层次分析法进行拟合方法评价,最小二乘法评分最高,基于MATLAB的半自动化拟合法是基于GPS数据的最小二乘法的61.05%,三次样条曲线法是最小二乘法的42.72%。 相似文献
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缓变型复合地基沉降曲线的多种数学拟合分析 总被引:1,自引:0,他引:1
运用灰色理论、指数方程、多项式等形式,对载荷-沉降试验数据进行拟合,预测更大加载下的沉降值,分析各种模型的拟合以及预测结果,找出适合拟合阶段、预测阶段模拟方程。 相似文献
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基于BP神经网络法和最小二乘支持向量机(LS—SVW),提出一种新的针对道路控制测量的GPS高程拟合方法。选择高斯函数作为其核函数,将其应用至京哈高速过境段的控制点测量中,并将高程拟合结果与BP神经网络、平面拟合、最小二乘法、GA—GRNN、LS—SVM二次曲面和三次样条曲线拟合法等高程拟合方法对比。结果表明,该模型具有拟合精度高、所需样本小、泛化能力强等特点,成功地解决了高维数、非线性、小样本等问题,是一种较适合于公路控制测量的GPS高程拟合方法,具有较高的推广价值。 相似文献
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