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以高速公路的无人机影像点云数据为研究对象, 提出一种基于双判定因子的道路绿化带分割算法. 首先对点云数据进行串行下采样, 在降低点云数目的同时尽可能多地保留点云特征点; 其次, 对降采样后的点云数据进行正射影校正; 最后, 提出一种结合法向量夹角与 RANSAC 平面分割双判定的点云分割算法, 实现了对高速公路中绿化带的准确分割, 采用绿化带边界提取算法最终实现高速公路环境信息的分割. 以G85高速凤翔段的无人机影像点云作为实验数据, 分别采用本文算法、基于法向量夹角的分割算法、基于RANSAC平面拟合分割算法进行验证. 实验结果表明基于双判定因子的道路绿化带分割算法对环境噪点及离群点有较好的抗干扰性, 可以有效过滤路面高曲率点, 提取结果较好. 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(10)
为了提高互相关法直径测量的精度,需要对工件表面误差信号进行等相位间隔跟踪整周期采样。介绍分频法实现相位跟踪采样控制的原理;对相位间隔准确度的影响进行了讨论,提出固有误差和随机误差的概念,对其产生原因进行了分析;引入附加角测量环节对采样相位间隔进行校正,给出校正算法;结合ARM7LPC2148 MCU嵌入式系统,介绍相位跟踪采样控制、校正测量及同步的具体实现。实验测试表明:转速频率波动大于千分之一,采样控制系统的分频系数即会发生改变,相位跟踪性良好;在3 000转/分以下,采样相位间隔误差控制在0.001 13度以内;证明附加角测量和采样相位间隔校正是必要的。 相似文献
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双向快速扩展随机树(Bi-RRT)算法因采样点的随机性导致在复杂环境中的路径规划存在搜索时间长、采样效率低等问题,为此提出了一种改进Bi-RRT的移动机器人路径规划算法;算法引入启发式搜索策略,分别以机器人的起点和终点为中心,构造了二维高斯分布函数,并用该概率密度函数约束采样点的生成,使得越接近目标点的空间采样点出现概率越大,同时保留部分均匀分布的采样点,这样采样过程既可以利用目标点的位置信息又保证了算法的概率完备性;通过算法设计的启发式采样点的引导,两棵随机树可以快速向着目标区域生长,降低了搜索的盲目性,提高了搜索的效率;仿真结果:相比于基本Bi-RRT算法,改进算法在复杂环境下规划时间缩短了43.9%,扩展节点数目减少了41.4%,路径长度优化了8.1%,并分析了高斯分布采样点占采样点总数的比值对算法性能的影响。 相似文献
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《计算机与应用化学》2016,(3)
针对某炼油厂常压塔重整料终馏点软测量模型估计精度不高的问题,利用网格搜索(grid search)法优化动态软测量建模中最大滞后时间和再采样间隔,建立了一种基于动态PLS的软测量模型。结果表明对动态软测量再采样间隔和最大滞后时间的优化,可以显著降低模型的预测误差和计算量。动态软测量的预测误差明显小于静态软测量模型,能取得较好的预测效果。 相似文献