基于点云分割的激光里程计算法

针对激光里程计算法中存在的信息冗余和离散点干扰问题,本文提出了一种基于点云分割的激光里程计算法.该方法根据机械式激光雷达的水平旋转扫描特点,对点云数据进行扫描线分割并赋予标签,提取物体的边缘点作为线特征、表面点作为面特征.相较于传统的特征提取方法,本文算法能够有效提取具有较少标志性的特征点,同时剔除离散点.该算法在降低计算量的同时提升了定位的精确性和鲁棒性,对于机器人导航任务有着很好的应用前景,并通过计算机仿真验证了该算法的性能,并取得了较好的实验效果.     

基于多种动力-统计方法的中国夏季降水集成预测研究

中国夏季降水预报对中国社会和经济发展具有重要意义, 但由于气候系统的不确定性, 中国夏季降水预报在当前气象研究中仍然是一个具有挑战性的问题.本文在分析7种动力-统计预报方法对我国夏季降水预报效果的基础上, 提出了动态加权集成预报方法.通过比较动态加权集成预报方法与模式系统误差订正、单个动力-统计方法和等权重集成预报的空间距平相关系数(ACC)和预报评分(PS)值, 发现动态加权集成预报较系统误差订正、单个动力-统计方法和等权重集成均有更好的预报效果.主要表现为: (1)动态加权集成预报方法2011—2020年夏季降水预报的ACC均值为0.05~0.10, 较系统误差订正(-0.08)提高了0.13~0.18, 较等权重集成提高了0.02~0.04, 且优于绝大多数单个动力-统计预报方法的结果.(2)动态加权集成预报PS均值达到69.3~70.7, 明显优于等权重集成预报的67.8~68.5和多数单方案动力-统计预报结果.(3)2021年独立样本检验中, 动态加权集成预报中国夏季降水ACC值最高为0.21, 明显优于等权重集成预报的最高值0.14, 且PS评分值均高于70分.因此, 动态加权集成预报可以在单个动力-统计方案预报的基础上, 进一步提高中国夏季降水预报的准确率, 改进预报技巧稳定性, 具有较好的潜在应用价值.