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排序方式: 共有967条查询结果,搜索用时 343 毫秒
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为了提高无人艇在自主航行过程中对水面常见障碍物检测的精度,解决模型参数量较大、模型复杂难以应用于嵌入式设备的问题,提出一种改进的YOLOv3水面常见障碍物检测方法。使用K-means++算法对自建数据集进行聚类得到新的锚框参数,通过添加雨雾噪声的数据增强方法优化模型在复杂天气状况下的障碍物检测能力。针对模型参数量较大问题,使用深度可分离卷积和注意力机制模块重构特征提取网络中的残差结构。为了优化预测框的回归效果,引入SIo U损失函数,将预测框与真实框的方向角度作为损失之一,加快训练速度,提高推理的准确性。通过试验验证了改进后模型参数量缩减了44%,检测精度提高了5.19%,漏检率也有所降低,能有效进行水面障碍物的检测。 相似文献
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尽管水面无人艇(USV)已经应用于许多场景,但无人艇水面区域保持仍是一个极具研究意义的问题。主要原因是USV具有复杂的非线性水动力学和欠驱动特性。在实际应用中,由于不确定的环境扰动及传感器测量噪声,很难对USV产生较好的控制效果。文章建立了一个适用于USV区域保持的简化数学模型,并提出一个闭环控制方法,既简化控制器设计又能达到满意的控制性能。针对欠驱动USV的区域保持问题,提出基于环境最优位置控制(WOPC)改进后的策略,采用策略估计扰动的方向,生成考虑欠驱动特性的控制目标。试验结果表明,所提出的方法相较传统WOPC在不同环境扰动下取得了较好的效果,并能减少能耗。 相似文献
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