点雨量和面雨量的最优估计

降雨量系随空间位置变化的一种区域化变量,既有随机性,又有一定的结构性。本文应用克里格法对点雨量和面雨量进行了最优估计。由该法得到的估计值符合无偏性,且估计方差最小,因此它比传统常规方法具有较高的可靠性。     

GPS-RTK点校正方法的精度分析

采用载波相位实时动态差分技术进行相对定位的GPS RTK方法,能够在野外实时地得到厘米级定位精度,将其用于工程放样、地形(籍)测图及某些控制测量,可以极大地提高作业效率。由于在实际测量工程中往往是采用地方(局部)坐标系统,而GPS 定位是直接得到点位在WGS 84 中的坐标和高程,故进行GPS RTK测量时需要进行坐标转换或点位校正。本文对GPS RTK的三种常规校正方法(单点校正,多点校正和参数校正)的精度进行试验研究,利用实测数据对其校正精度进行对比分析,并探讨影响校正精度的主要因素,得出了有实际意义的结论。     

基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法

针对提高快递包裹的分拣效率和识别准确率,提出了一种基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法.首先,提出一种改进的目标检测算法,通过将多层浅层特征图与最终的特征图进行融合,提取更加细节的特征,以提升识别的速度与精度;其次,提出了一种基于关键点的级联卷积最优拣选位置检测网络模型,对包裹最优拣选位置进行实时预测估计;最后,结合目标包裹最优拣选框与场景的深度信息和基于三维信息的目标姿态估计算法实现机器人拣选,并通过实验验证了该方法的有效性.     

GPS-RTK工程测量技术应用浅谈

本文分析了GPS-RTK工程测量技术的原理,论述了实时动态（RTK）定位技术、实时动态（RTK）定位的模式的基本要点,并着重阐述了RTK控制（高程）测量、RTK地形测量、大地高向正常高的转化等方面内容,提出了自己的看法。     

浅谈GPS实时动态定位原理及应用

RTK即实时动态GPS测量技术具有观测时间短、精度高、无须通视和现场给出精确坐标等优点。介绍了RTK的基本原理和野外放样作业流程,分析了RTK作业精度的影响因素,并对RTK技术的优缺点进行了对比。     

基于分布式融合的传感器网络拓扑配置

采用2种最优分布式异步航迹融合方法研究异步采样传感器网络的动态拓扑配置策略设计.其主要核心思想是：每一个传感器跟踪节点执行局部Kalman滤波,再将滤波估计结果传输到融合中心;融合中心利用各自不同的融合方式执行预测估计校准和最优递推加权融合,同时利用当前所有传感器信息的全局递推融合估计与系统精度要求的阈值进行实时比较,以决定是否终止或继续进行融合;实现下一时刻网络拓扑的动态配置和网络节能.基于特定的计算准则分析网络能量消耗,并通过计算机仿真验证算法的有效性.结果显示：2种方法都能实现异步采样多传感器网络的动态拓扑配置和节能,且最优异步融合配置方法的效果优于次优异步航迹融合方法.     

永磁同步电机无位置传感器调速系统的研究

提出了一种Kalman最优估计原理，应用于永磁同步机(PMSM)无位置传感器调速系统的方案。采用α-β坐标系，对电机非线性方程进行线性化，并利用扩展Kalman滤波原理，对永磁电机的转角θ和转速ω进行实时在线最优估计，对电机d-q轴电流进行控制，实现电机调速，不断修正估计转速ω，使其始终与实际转速保持一致。     

复杂环境智能手机RTK/DR车载组合定位方法

针对在手机车载定位场景下,手机RTK易受复杂环境干扰、惯导数据更新航向角易发散等问题,本文提出一种结合OSM地图数据的RTK/DR松组合定位方法.航位推算过程中,基于OSM数据,结合组合定位结果、车辆运动状态等信息,设计了点到线的几何匹配方法,使用匹配到的道路方向修正航向角.松组合阶段,使用标准Kalman滤波对位置和速度进行估计.为了减小RTK大幅漂移或跳动对松组合结果的影响,本文设置了松组合开关,结合RTK抗差Kalman解算中的协方差阵、车辆运动方向、RTK定位航向角变化量综合判断是否进行量测更新.本文采用P30、P40智能手机共进行6组实验,结果表明：OSM数据的引入能够有效控制航向角误差累积,使纯航位推算的轨迹与基准更加一致;相比于手机RTK,增加了开关的RTK/DR松组合定位性能得到提升,有效抑制了大幅跳动的误差点.     

动态GPS（RTK）在城市控制测量中的精度分析

动态GPS（RTK）在城市控制测量中,因受诸多条件的限制,大多情况下需要与常规测量相结合才能完成一个完整的工程项目,因此就需要对RTK的精度进行客观的评定。用误差传播定律理论结合实例对两种作业模式进行分析,证实RTK测量点位精度高且精度分布均匀,但RTK测量达不到常规导线点相邻点间的相对精度。按现行规范对导线点的精度要求,使用RTK作业时,布设点位的要求应改变,边长应适当加长。     

基于卫星观测线距离的导弹主动段状态估计

分析了双星观测视线与弹道导弹主动段实际位置的关系,针对传统弹道导弹主动段状态估计算法中卫星观测角度值解耦难题,提出了基于导弹位置估计点与卫星观测视线距离的双星观测弹道导弹主动段状态最优估计方法,将红外卫星的观测角度二维信息融合为一维距离信息,避免了方位角及俯仰角耦合问题对最优估计算法的影响,保证能够得到高精度的状态估计,最后通过仿真实验验证了算法的有效性及准确性.     

基于GPS-RTK技术的汽车运动稳定性检测系统

为了准确评价汽车运动稳定性能,成功研制了一种基于RTK全球定位技术的检测系统。应用该系统可实时获取表征汽车运动稳定性的状态参数,实现运动稳定性能的检测与评价。同时提出了先进的车身速度验证测试方法,解决了GPS速度参数的验证测试难题。对汽车运动稳定性检测系统的硬件架构、软件流程等进行了介绍。经实车试验证明了该检测系统的可行性和先进性。     

结合光流法的车辆运动估计优化方法

针对车辆自主定位实时准确的要求,提出一种结合光流法的车辆运动估计优化方法.采用改进的Lucas-Kanade算法跟踪FAST特征点计算其光流;进而对图像间偏移量进行坐标系转换,获得初始坐标系下车辆的运动估计值;基于偏移量与旋转角度误差服从正态分布的假设,优化更新采用光流法的车辆运动结果,最终映射到世界坐标系中获得车辆运行轨迹.通过测试多组不同车辆行驶轨迹,结果表明:该优化方法突出了光流法的实时性并且克服了其精度差的缺点,有效解决了由累积误差引起的轨迹漂移情况,能够提供车辆准确实时的定位输出.相较于基于特征点匹配的车辆定位其计算时间短,与常用的光流法比较,轨迹更加精确、光滑.     

基于ADAMS／Insight的悬架优化设计

针对自行研制的带增程器的电动微型小车（EV-RE）行驶稳定性不佳、前轮摆振问题,通过ADAMS／CAR建立相应悬架模型,在ADAMS／Insight中选取硬点坐标为优化变量,四轮定位参数为优化目标进行优化设计并得到相对最佳的悬架硬点坐标．最后对实车进行调整修改,结果表明通过这次优化改善了该车的操纵稳定性,基本消除了前轮摆振现象．     

GPS RTK测量成果的精度估计及应用探讨

针对GPS RTK技术定位精度验后估计的欠缺,给出了GPS RTK测量成果的精度估计方法,通过实例介绍了此法的应用.并对GPS RTK测量技术用于控制测量的可行性进行了探讨,导出了相应的测量限差,为GPS RTK测量技术用于控制测量提供了理论依据和技术规定.     

Leica系列GPS-RTK转换参数求定方法的研究

随着GPS定位技术的开发和应用,RTK在工程测量中得到了很好的推广.在大地测量中,三维直角坐标转换扮演着重要的角色.如WGS-84坐标系与西安80坐标系之间的坐标转换,或者地方坐标系之间的转换.结合某市开发区一系列静态GPS点进行实验,研究Leica系列GPS-RTK在工程测量应用转换参数3种求定方法,并对平面和高程精度进行分析,选择最高效、最精确的方法,从而在一定程度上减少工作量、降低生产成本,更好地为我国的工程建设服务.     

基于车辆运动学分析的动态称重误差产生机理

车辆动态称重系统广泛应用于治理超载超限运输,其称量精度与车辆通过计量平台时的运动状态有一定的关系.文中首先对运行车辆进行运动学分析,找出影响动态称重系统称量精度的主要运动形式,并以此为依据,得出车辆轴载称量原理,最后分析车辆通过计量平台时的振动来源,以揭示称重系统误差产生机理.     

一种新的基于实时视频流的车型特征提取算法

背景的实时建模、车辆存在判定及车型特征提取是基于实时视频流的车型识别系统中的关键性问题。本文首先从建模质量和建模速度两个方面对比分析了几种常用的背景建模算法。然后提出了一种新的车辆存在判定、特征提取算法“弹性松弛算法”,最后给出了实验结果。结果表明：该算法可以有效的进行车辆存在判定,并能够实时的提取车型长度特征,从而完成车型识别系统中的车辆计数工作,为车型识别奠定了良好的基础。     

基于UKF的海底集矿车组合导航研究

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在海底集矿车组合导航系统应用时存在着计算复杂、线性化误差大等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型,将无色卡尔曼滤波(UKF)用于集矿车长基线声学导航(LBL)与推算导航(DR)的组合导航系统中.考虑到测量数据时延,组合导航系统融合LBL与DR信息,得到海底集矿车位置估计.研究结果表明:采用EKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.14,0.32,0.48m,北向定位精度为0.13,0.28,0.44m;采用UKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.10,0.26,0.37m,北向定位精度为0.09,0.24,0.34m.测量数据时延越短,EKF,UKF的位置估计效果都会越好.但与EKF方法相比,UKF方法能够明显减少组合导航系统的线性化误差,提高海底集矿车导航系统的精度与稳定性.