【摘 要】
:
在室内同时定位与建图(SLAM)的实际应用中,对称单一结构环境易造成激光SLAM错误建图,低质量光照或低纹理环境易造成视觉SLAM失效。针对上述室内退化环境,提出一种将激光、视觉、惯性测量单元(IMU)进行紧耦合的LVI-SLAM方法。在该方法前端,设计视觉评价环节对视觉信息置信度进行自适应调整;在该方法后端,进行位姿图优化以及多传感器回环抑制累积误差。视觉评价实验、单走廊实验以及大场景建图实验的
【基金项目】
:
中央高校科研基金资助项目(3122019043)。
论文部分内容阅读
在室内同时定位与建图(SLAM)的实际应用中,对称单一结构环境易造成激光SLAM错误建图,低质量光照或低纹理环境易造成视觉SLAM失效。针对上述室内退化环境,提出一种将激光、视觉、惯性测量单元(IMU)进行紧耦合的LVI-SLAM方法。在该方法前端,设计视觉评价环节对视觉信息置信度进行自适应调整;在该方法后端,进行位姿图优化以及多传感器回环抑制累积误差。视觉评价实验、单走廊实验以及大场景建图实验的结果证明了该方法的鲁棒性和精确性。在面积为1 050 m~2的复杂室内环境下,采用该方法建图误差为0.9%。
其他文献
离群点是与其他正常点属性不同的一类对象,其检测技术在各行业上均有维护数据纯度、保障业内安全等重要应用,现有算法大多是基于距离、密度等传统方法判断检测离群点。本算法给每个对象分配一个"孤立度",即该点相对其邻点的孤立程度,通过排序进行判定,比传统算法效率更高。在AP(affinity propagation)聚类算法的基础上进行改进与优化,提出能检测异常数据点的算法APO(outlier detec
双向长短时记忆(BiLSTM)及其变体能够处理可变长度序列,由于文本的复杂语义信息和文本数据嵌入维度的高维性,BiLSTM表现出低层次网络学习能力较弱,通过叠加网络层学习高层次的特征表示,容易出现网络退化问题。为解决这些问题,提出一种闭环BiLSTM模块用于丰富每一层网络结构隐状态的语义信息表示,同时采用残差连接和增强稀疏表示策略来优化模块,稀疏化隐状态特征向量减缓网络退化问题;最后利用加权融合的
由于一个评论往往会涉及多种方面类别及情感倾向,而传统注意力机制难以区分方面词和情感词的对应关系,从而影响评论同时存在多种方面类别时的情感极性分析。为了解决上述问题,提出了一种基于上下文感知的方面类别情感分类模型(MA-DSA)。该模型通过重构方面向量捕获句子中更多样且有效的语义特征,并将其融入上下文向量,然后将上下文向量通过DiSA模块进一步捕捉句子内部情感特征,确定方面词与情感词的关系,进而对指
针对目前云制造系统中存在的各参与主体间信任问题以及资源调度效率问题,研究了将区块链技术应用于云制造系统中。首先,阐述了区块链技术应用于云制造系统的意义,提出了一种基于区块链技术的云制造系统;其次,设计了基于智能合约的制造资源调度方式,构建制造成本最小、时间最短、合格率最高的资源调度模型并用差分进化算法进行求解;最后,进行实验仿真。结果表明,基于区块链技术的智能合约内进行资源调度方法在保证了系统内各
传统数据中心的负载均衡只追求资源利用的最大化,而忽略了不同类型任务对完成时间的需求是不同的,使得系统总体服务质量无法达到最佳。针对不同任务的需求差异,引入时间效用函数以表征不同类型任务的完成时间与服务质量的关系,并形式化定义了面向效用最大化的动态资源分配问题。由于该问题是NP难的,设计了一个利用任务优先关系的调度机制,其主要思想为将原问题分解为若干同构的小规模子问题,并利用任务间的优先关系,决策为
针对SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)等基于近邻值的传统过采样算法在处理类不平衡数据时近邻参数不能根据少数类样本的分布及时调整的问题,提出邻域自适应SMOTE算法AdaN_SMOTE。为使合成数据保留少数类的原始分布,跟踪精度下降点确定每个少数类数据的近邻值,并根据噪声、小析取项或复杂的形状及时调整近邻值的大小;合成数据保留了少数类的
能效优化是5G通信领域的一个研究热点。首先针对单小区多用户上行大规模MIMO通信系统,在满足用户QoS需求和系统可容忍的信道有效噪声条件下,建立关于发射功率、导频序列长度、基站天线数的能效优化模型;其次,不同于传统利用迭代算法求解使系统能效最佳的基站天线数,提出了采用Lambert W函数分析得到最佳基站天线数的闭式表达式;最后根据分式规划理论,采用迭代优化算法联合优化系统导频序列长度、发射功率、