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利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。 相似文献
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本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运动模型及参考帧模型加速帧间运动估计,并通过合理的关键帧选取策略及图优化提高相机位姿精度及鲁棒性。利用TUM数据集测试本文设计的单目视觉里程计,实验轨迹误差为3.58 m,通过Turtlebot2移动机器人对真实环境进行测试,实验表明本文方法的有效性。 相似文献
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针对传统车道线检测中图像预处理算法易受光照、遮挡以及阴影等环境因素影响的问题,提出了一种自适应灰度处理算法,并与全局二值化组合用于车道线检测的图像预处理.算法结合R和G通道对车道线的敏感性自适应选取灰度处理阈值,并结合逆透视变换和全局二值化算法实现高质量预处理图像生成.为了验证本文算法实际性能,分别在Tusimple、KITTI、CULane和Caltech-lanes 4个数据集上进行了测试实验.实验结果表明:所提算法能够有效降低光照、遮挡和阴影等环境因素对预处理效果的影响,相比于传统预处理方法检测精度更高,鲁棒性与普适性更优. 相似文献
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针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配(DIM)点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。 相似文献
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针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。 相似文献
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世界城市历史研究作为新兴的研究领域,虽然突破了世界城市经典理论的“现代主义”视角,证明全球化对城市空间转变的作用具有长期性,但仍局限在“经济主义”的分析范畴之内,将经济因素视为决定性动力。20世纪初期,广州东山地区完成由“乡村地区”向“社会精英阶层居住地”的空间转变,促使城市空间格局由“东村西富”变为“东贵西富”。这场具有历史意义的空间转变是教会、华侨、政府、官僚4种动力相互作用、相继推动的结果。东山地区的发展历史表明,除经济联系外,城市的全球文化联系对空间转变同样具有重要推动作用。在一些特定的城市或城市中的特定地区,社会文化动力对城市空间转变具有决定性的作用。 相似文献
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在《南极条约》诞生50周年的时候,我们抵达南极。用心灵和肉体共同感受无国界的纯粹与浪漫。体验地球上最洁净的生态环境,观看最自然的动物。我们深知:这片土地原始如太初,对外界的入侵缺乏抵抗能力。我们了解这里的很多珍稀海洋物种生长速度极其缓慢,有些需多年才能繁衍一代,气温或水温升高哪怕一点点,它们就会因不适应而窒息死亡。我们懂得如果南极的环境遭到破坏。将会影响全球的气候是在对人类的打扰与破坏加以惩罚。 相似文献