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61.
针对移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)过程中系统测程法误差累积问题,采用测程法误差模型和车轮速度误差模型的映像关系,结合增广扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法结构和实际机器人模型,提出了一种有效提高定位精度的SLAM方法。将机器人速度校正参数附加到卡尔曼滤波算法的向量空间中,以形成增广状态空间,同时预测和更新了SLAM初始状态空间和速度校正参数,笔者在线实时修正机器人的速度和航向角,避免积累航向角误差,从而降低了测程法误差。基于均方根误差和归一化估计方差进行了仿真实验分析,研究结果表明:与EKF-SLAM相比,所提出的方法具有更好的估计性能,使算法保持良好的一致性,大幅度提高了机器人自身定位精度和路标估计准确度。 相似文献
62.
通过多次实验对比,制定出了双组分弹性面料的最佳织造、染整工艺,特别针对弹性面料张力问题进行了系列实验,保证生产过程中张力均匀,同时为提高产品色牢度,选用进口UN/SE分散染料系列,最终确保新面料具有舒适弹性、手感滑糯、吸湿透气、悬垂性好等特点. 相似文献
63.
针对彩色图像的自动聚焦, 本文提出了一种新的清晰度评价测度. 该测度借助于互补色小波变换, 在互补色小波域, 利用融合互补色算子的层级最大能量和层级统计分布扩散度的乘积来描述本文的清晰度. 分析表明: 融合互补色算子, 可提取待评价彩色图像在颜色、亮度、方向、尺度和各通道分量间的相互信息等方面的相关特征. 这样, 其层级的最大能量就反映了这些被提取相关特征中最显著特征的清晰程度, 而其统计分布的扩散度, 就衡量了其清晰度特征分布的离散程度. 那么利用它们来共同表征清晰度的测度, 就使得本文所提的测度能随图像清晰程度的增加而增加. 在LIVE/IVC数据库上与多种经典方法的对比结果表明: 本文提出的测度具有最高的聚焦精度0.0373/0.0246、分辨率1.6132/0.4771和最好的无偏稳定性. 相似文献
64.
图像色彩空间的RGB通道具有密切的关系,图像质量的改变会改变这样的关系.然而传统图像质量评价方法大多基于灰度图像统计特性,忽略了颜色通道间关系信息.为充分利用颜色信息,本文基于新近提出的互补色小波变换提出一种图像质量盲评价方法.文章建立了图像互补色域自然场景统计、多尺度和方向性能量分布等模型.分析表明:这些模型不仅涵盖了传统灰度方法所能描述的信息,而且还能借助于互补色来有效表示彩色图像各通道之间的信息联系,提供表征图像质量的一组高效特征.基于这些特征,我们提出的图像质量盲评价的方法能有效提取图像的失真统计特征,能给出与人眼主观评价图像质量结果保持高度一致、优于现有文献报道盲方法、且可与非盲(全参考)方法相比拟的评价结果. 相似文献
65.
66.
67.
68.
0mCrmF0rchiprernoValrnanufactUringprocesseslreductionofrejectSisessentialforcuttingdownpnxluchoncost.Thiscanbeachievedbyeitherautomtict0Olsettingafteramachineddhansionisoutoftolerancefortoolwear0rsurfaceqUalitycontforiftheinfluence0fatoolwearonsurfaceroughnessisknown.Therefore,anautomahcma-chiningsystemmustbeabletochangethelsautomaicallyinthecaseofthelsbeingwomordamagd.ToolfailuresmaybefractUreornormalwears,andthemedeoffailuredependsonworkpiecematerial,pe-etryormaterialofthelsandcuttingPara… 相似文献
69.