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车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性. 相似文献
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针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。 相似文献
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斜拉桥平行钢丝斜拉索锚杯长度一般根据锚杯内钢丝的锚固长度及其他构造尺寸确定,对于修正主梁线形偏差的调整量有限。针对大跨铁路斜拉桥中由施工、制造及桥上永久荷载偏差等导致主梁成桥线形偏差较大,而现行规范中的锚杯尺寸可能存在调整量不足的问题,以某千米级公铁两用斜拉桥为背景进行平行钢丝斜拉索锚杯调整量设计研究。采用悬索理论,分析道砟容重离散性引起的斜拉索索力偏差、斜拉索弹性模量偏差及斜拉索锚固点位置偏差对斜拉索无应力长度的影响,以确定合适的锚杯放张与张拉调整量。结果表明:对于铁路斜拉桥,现行规范规定的锚杯张拉调整量基本能够满足要求,放张调整量则可能存在不足;道砟容重离散性对斜拉索无应力长度影响相对最大,设计中应预留相应的锚杯放张调整量;对300 m以上的中、长索,还应考虑斜拉索索力偏差和斜拉索弹性模量偏差的影响,预留锚杯放张与张拉调整量;斜拉索弹性模量建议取2.0×105 MPa,并考虑其在(1.9~2.1)×105 MPa范围内进行设计。 相似文献
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目前,在岸边集装箱起重机缠绕系统设计中,铰点托辊的定位往往采用经验法,以校核大梁仰起和水平时钢丝绳变化量不超过200mm为设计准则,如何更快速、更准确、更科学地确定铰点托辊的位置,是设计者所关注的问题。本文从数学推导和实际应用两方面进行总结和介绍,提出该问题的解决方案。 相似文献
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故障现象一辆2010款科鲁兹轿车,VIN码为LSGPC54UXAF$$料料,发动机故障灯常亮。
故障诊断接车后连接故障检测仪,读取故障代码,只有一个历史故障代码:P0336--曲轴位置传感器性能。经向车主了解情况得知,发动机故障灯常亮前后行车无异常。检查了曲轴位置传感器的相关线路,未见异常,怀疑是偶发性故障,清除故障代码后, 相似文献