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971.
激光雷达(LiDAR)、全球导航卫星系统(GNSS)与惯性测量单元(IMU)之间的外部参数标定精度是影响多传感器融合及高精度地图的主要因素。基于此,提出一种适用于无人车的LiDAR与GNSS/IMU标定方法,该方法可实时提取标定板点云中心坐标,并利用点特征进行外部参数标定。首先,分析了LiDAR、GNSS、IMU及通用横墨卡托格网系(UTM)坐标系的变换关系;其次,基于IMU安装平面与地面平行的假设,通过车辆前方地面的法向量计算LiDAR俯仰角和滚转角的初值,并利用标定板中心偏移量计算偏航角初值;然后,假设车辆在平面上保持直线运动,采用恒定姿态运动将旋转角度的求解问题转化为最优化问题,并根据标定板UTM坐标不变的约束求解出平移参数;最后,通过分析算法误差、传感器测量误差以及中心点匹配误差验证了方案的可行性,并通过无人矿车采集LiDAR、GNSS和IMU的同步数据,对所提出的外部参数标定方法进行测试。试验结果表明:提出的方法只需要一定范围的平坦区域和标定板就可以解决3自由度运动估计6自由度外部参数的退化问题,且标定后的外部参数可以保证点云地图在20 m内的拼接误差小于20 cm。 相似文献
973.
974.
975.
永磁电机的故障诊断和处理是提高舰船系统可靠性的关键。本文分析了永磁电机的基本数学模型,介绍了一种对永磁电机故障诊断方法,并得出了相应的结论。 相似文献
976.
文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
977.
978.
小波变换具有优良的时频分析特性,适合于提取齿轮箱等机械设备的故障特征。但是由于小波滤波器的频响应特性不理想,因此直接对信号进行小波变换会产生一定的虚假频率,从而影响故障特征提取的准确性。针对小波分析的混频现象,在深入分析该现象产生原因的基础之上提出一种改进算法,并给出了利用该算法提取故障特征的具体步骤,为舰炮齿轮箱故障特征提取提供了一个新途径。仿真结果表明,该方法能有效地消除混频现象,提高了故障特征提取的准确性。 相似文献
979.
980.