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同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术在过去几十年中取得了惊人的进步,并在现实生活中实现了大规模的应用。由于精度和鲁棒性的不足,以及场景的复杂性,使用单一传感器(如相机、激光雷达)的SLAM系统往往无法适应目标需求,故研究者们逐步探索并改进多源融合的SLAM解决方案。本文从3个层面回顾总结该领域的现有方法:1)多传感器融合(由两种及以上传感器组成的混合系统,如相机、激光雷达和惯性测量单元,可分为松耦合、紧耦合);2)多特征基元融合(点、线、面、其他高维几何特征等与直接法相结合);3)多维度信息融合(几何、语义、物理信息和深度神经网络的推理信息等相融合)。惯性测量单元和视觉、激光雷达的融合可以解决视觉里程计的漂移和尺度丢失问题,提高系统在非结构化或退化场景中的鲁棒性。此外,不同几何特征基元的融合,可以大大减少有效约束的程度,并可为自主导航任务提供更多的有用信息。另外,数据驱动下的基于深度学习的策略为SLAM系统开辟了新的道路。监督学习、无监督学习和混合监督学习等逐渐应用于SLAM系统的各个模块,如相对姿势估计、地图表示、闭环检测和后端优化等。学习方法与传统方法的结合将是提升SLAM系统性能的有效途径。本文分别对上述多源融合SLAM方法进行分析归纳,并指出其面临的挑战及未来发展方向。 相似文献
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针对西南地区薄煤层在使用传统深孔预裂爆破技术增加煤体透气性时,爆生裂缝无序扩展至顶底板引发顶底板失稳破断的技术难题,结合刻槽爆破裂缝导向性和水压爆破高效性,提出缝槽水压爆破技术。通过实验对比分析了耦合装药爆破、缝槽空气不耦合爆破、缝槽水压爆破形成的裂缝特征及应力演化规律。结果表明:缝槽水压爆破能大面积定向预制二维平面裂缝;在相同装药量下,缝槽水压爆破制造的煤体暴露面积是缝槽空气不耦合装药爆破的1.42倍、耦合装药爆破的11倍;其爆炸应力峰值略高于耦合装药爆破,达到割缝空气不耦合装药的1.5倍。而且,缝槽尖端方向应力变化大于其他方向,引起更大的质点振动,利于煤岩体破断,导向裂缝起裂和扩展,更有利于保护煤层顶底板。 相似文献
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采用FTIR及TG对SiBN陶瓷纤维的结构及高温稳定性进行分析,在空气气氛中1 400℃下对其进行高温氧化处理,并利用SEM、XRD、EDS等手段对高温处理后陶瓷纤维的结构及元素分布情况进行表征。结果表明:SiBN陶瓷纤维具有良好的高温稳定性,Si—N键、B—N键构成了SiBN陶瓷纤维的骨架架构,其碳的质量分数仅为0.1%;经高温氧化处理后SiBN纤维出现明显的皮芯结构,其中O元素以SiO2的形式主要富集在皮层,隔绝了纤维内部与空气的接触,从而保证了纤维的高温稳定性。另外,高温氧化处理后仍保持其纤维形状,结构致密,无明显孔洞,且仍为无定型结构。 相似文献