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对时间依赖路网最短路径规划算法的研究是车辆动态导航技术领域研究的热点之一。针对最小时间规划算法存在的不足,在研究SPFA(ShortestPathFasterAlgorithm)静态规划算法的基础上,结合两种算法的优点,提出了一种改进的基于路况预测信息的最小时间路径规划算法,并通过实例进行了验证。结果表明,新算法能够提供实时、高效、预测性强的规划路径,在城市交通中能较好满足用户需求。 相似文献
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基于Kalman点匹配估计的运动目标跟踪 总被引:2,自引:1,他引:1
针对目前的角点匹配跟踪实时性差和抗遮挡、相似性物体等环境因素能力差的缺点,提出了一种基于Kalman点匹配估计的目标跟踪方法。通过在Kalman滤波粗定位的基础上,提取具有一定的抗几何缩放能力的多尺度Harris角点,对获得的其响应函数值进行加权以及目标区域进行恰当的分块,然后,将各块中的响应函数值求取平均值组成特征向量,在搜索域内进行点匹配跟踪。实验结果表明,该算法计算效率有很大的提高,能够用到实时的目标跟踪系统中,且对环境因素的影响有一定的鲁棒性。 相似文献