Simultaneous localization and mapping of autonomous underwater vehicle using looking forward sonar

A method of underwater simultaneous localization and mapping (SLAM) based on on-board looking forward sonar is proposed. The real-time data flow is obtained to form the underwater acoustic images and these images are pre-processed and positions of objects are extracted for SLAM. Extended Kalman filter (EKF) is selected as the kernel approach to enable the underwater vehicle to construct a feature map, and the EKF can locate the underwater vehicle through the map. In order to improve the association efficiency, a novel association method based on ant colony algorithm is introduced. Results obtained on simulation data and real acoustic vision data in tank are displayed and discussed. The proposed method maintains better association efficiency and reduces navigation error, and is effective and feasible.     

基于不规则三角网的DTM若干问题的探讨

介绍了用不规则三角网(TIN)建立数字地面模型(DTM)的基本思路,讨论了在建模过程中所遇到问题的解决方法,分析了混合模型的应用问题及TIN数据结构.最后,运用实例说明了由TIN生成的DTM在工程中的应用方法.     

规则格网覆盖的非规则布点数字地形模型

本文把规则格网的原理用于数据点非规则分布的数字地形模型(下称数模),从而提出了一种规则格网覆盖的非规则布点数模。这种数模综合了规则布点和非规则布点的优点,能比较真实地反映地形特征,内插精度高,使用方便,计算速度快。为了验证结论,做了几个算例,结果令人满意。     

远场大转角时水下典型目标回波建模与成像

为了解决当水下目标位于声呐远场且转动角度较大时,运用距离-多普勒算法成像存在的图像模糊难题,基于物理声学方法建立了此时水下典型目标的回波信号模型,运用极坐标格式算法对目标进行成像,讨论了不同的插值算法对成像效果的影响,实现了刚性有限长圆柱体和椭球目标成像.仿真结果表明成像效果良好,有效克服了散射点越分辨单元走动的影响.     

采用人机对话方式从地形图上获取DTM数据的等高线—横断面法

本文提出利用人机对话系统从地形图上采集横断面与等高线各交点上的数据来建立数字地形模型的等高线－横断面法,并就两种不同的地形条件,对采用本方法和其它方法所获取的格网数据结果在精度和效率方面进行了比较和讨论,证明了本方法的优越性。     

基于矢量化地形图的公路纸上定线自动化实现技术

针对传统纸上定线方法效率低及制约公路多方案比选的问题,对道路设计的内、外业工作进行分析,研究矢量化地形图构建数字地面模型DTM的方法,提出应用纬地道路CAD软件的数模DTM功能实现电脑桌面定线的自动化技术。结果表明该技术可实现数据采集、路线设计、设计绘图、方案优化一体化等功能,缩短道路勘测及设计周期,全面提高设计质量。     

基于UKF滤波的SAS水下导航方法

合成孔声呐（SAS）运动补偿的一种重要方法是利用导航设备记录声纳载体各时刻的运动状态来修正回波数据以达到成像运动补偿的目的．研究和利用高精度的组合导航方法进行合成孔径声呐的水下运动估计是其中的关键技术之一．文中研究了基于光纤陀螺罗经Octans和多普勒声速剖面仪ADCP的SAS水下导航方法,并利用UKF滤波技术进行SAS的运动参数估计,仿真结果取得了较好的估计精度．     

信息融合技术在水下组合导航系统中的应用

要实现水下精确导航,采用单一导航方法,其精度、可靠性无法满足需要．将多种导航技术适当融合,可以取长补短提高导航精度．以捷联惯性导航系统作为组合导航系统的主导航设备,GPS导航、多普勒导航等为辅助导航设备,利用联邦Kalman滤波技术对水下组合导航系统进行信息融合,充分融合多导航传感器信息,提高远程自主水下航行器的导航精度．     

实时水中目标辐射噪声仿真技术研究

水中目标辐射噪声主要包括平滑连续谱和线谱2部分,对平滑连续谱建立的功率谱数学模型,可以按照需求确定模型参数,通过Levinson算法递推出AR模型参数.对线谱的主要来源进行了分析,推导了线谱的简要模型,并考虑了多普勒效应.给出了水中目标噪声的简要仿真模型,并提出一种在微机平台上利用DirectSound接口,使用普通声卡对辐射噪声进行播放的方法,利用信号量方法解决了实时无间断播放的问题,可用于声呐员训练和航行模拟系统的听觉仿真.     

一种大型带状数字地形模型建模方法

根据铁路选线系统海量地形数据的特点，以快速、自动为目标，通过在构网建模过程中对空白区域和分块边界的处理，综合利用图形子区边界提取、异侧找点、最短距离等原则，提出了一种基于约束Delaunay三角网建立大型带状三角网的快速建模方法．通过对建立的大型三角网模型进行四叉树分割和分块存储，有效提高了建模成果的利用效率．该方法已成功地用于“虚拟环境选线系统”的开发，通过几段实际线路的应用，证明了用此方法建立连续带状数字地形模型的有效性和可靠性．     

三角网数字地面模型的理论、方法现状及发展

在开发研制交通部“九五”攻关课题《山区高等级公路数模与仿真系统》的基础上,探讨了三角网数字地面模型TIN（Triangle Irregular Network)的基本理论体系框架,对TIN的数据组织、三角化准则和三角化算法作了深入的剖析和归类,并分析了其发展趋势。     

道路土方量三维计算方法

针对目前广泛使用的道路土方量计算方法不够准确的缺点，以数字地面模型的重构为技术核心，给出了土方量的三维计算方法。结合工程实例，将三维计算方法的结果和传统方法的结果进行比较，结果表明该方法计算准确、可行。     

基于区域划分的GPS/DR组合导航定位研究

建立广域车辆定位导航系统的服务区区域划分，在此基础上实现了GPS定位模式切换、建立分层地图数据库和实现通过路网数据对GPS及推算定位的结果进行匹配的快速匹配算法。对车载导航系统的中心模块进行了相应的改进，实现了基于区域 发和地图分级思想的车辆定位导航系统基础模型，并结合成都中心区和广州市的试验结果进行了分析。分析表明，区域划分思想用于车辆定位导航系统，可以提高系统的总体性能。基于该思想实现的车辆空平导航系统模型不仅能在局域，而且能在广域范围内提供满意的定位导航服务。     

路基设计CAD中排水设施的自动设置方法

将数字地形模型引入路基设计ＣＡＤ中，可有效地解决路基排水设施的设置等关键问题；本文详细介绍基于横断面系统数字地形模型和交互式图形睡堤排水沟设置的方法。本文所介绍的方法同样适用于基路ＣＡＤ中天沟等排水设施的设置。     

内河航道数字化测量船数据应用研究

内河数字化测量船的应用,为快速、准确获得全省内河航道水下地形数据提供了支持和保障。文章着重从航道断面数据的生成、航道疏浚设计和岸线探测等几方面介绍了测量船成果数据的应用。     

基于PXI的多普勒速度声呐测试系统设计

根据多普勒速度声呐的测试需要,在分析了多普勒速度声呐测速原理的基础上,对测试方法进行了研究.设计了基于PXI总线技术的波形采集和回放模块,并采用声对接的方式对声呐系统进行测试.测试结果表明,该系统完全满足测试要求,同时具有通用性、高效性和易用性等特点,具有较好的实用价值.     

数字化测绘技术在公路设计中的应用

数字化测绘技术是依托于智能化测量仪器兴起的一门测绘技术.数字化测绘技术涉及到的全球定位系统、地理信息系统以及遥感系统的发展,对于公路设计中有关测绘的方法和手段产生了深刻的影响.公路设计测绘技术正朝着数字化、实时化采集和处理测量数据的方向发展.通过介绍数字化测绘技术及其特点,重点是GPS技术和激光跟踪仪技术,分析了数字化测绘技术在公路设计中的运用.     

GPS/SINS组合姿态解算的捷联陀螺罗经研究

采用新的捷联式光纤陀螺罗经代替传统的机械陀螺罗经为船舶导航具有诸多优势,成为罗经发展的趋势。文章介绍了捷联式光纤陀螺罗经的工作原理,并给出了GPS辅助捷联式光纤陀螺罗经(SINS)姿态计算的基本思路,给出了松耦合GPS/SINS光纤陀螺罗经硬、软件架构,并对输出数据实现了仪表可视化,还比较了两类陀螺罗经的差异。该方案对数字化捷联罗经工程实现有一定的参考意义。     

基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度.     

基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析

针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法,误差相对更小。