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针对无人船在水面目标识别及视觉导航中涉及到的水岸分割问题,提出了一种基于改进区域生长的水岸线提取方法。首先在Lab颜色空间对图像进行阈值分割,得到水面种子点候选区域;然后通过构建最小二乘问题在种子点候选区域自动选取最优初始种子点,并基于图像标准差实现生长规则阈值自适应;最后依据初始种子点和生长规则进行区域生长,并对得到的水面区域进行边缘提取,从中分离出水岸分界线。采用该方法对水岸样本图像进行实验,通过相关系数和偏移误差对水岸线提取结果进行评价。实验结果表明,该方法能够提取出复杂环境下的水岸线,具有一定的鲁棒性,且基本满足实时性要求。 相似文献
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一款虚拟示波器的设计 总被引:2,自引:0,他引:2
虚拟仪器主要由数据采集、数据分析处理、数据输出与显示三部分模块组成.其软件开发平台有LabView、VC++ 等.该虚拟示波器硬件包括一台带ISA接口微机、一块ISA数据采集卡AC1820;软件集波形点数据分析、输出、显示为一体,用VC++ 设计.硬件关键是采用高速总线支持的高速多通道数据采集卡,以增强波形显示的实时性.软件关键是数据采集、处理程序实现.为保证显示效果,采用多线程技术. 相似文献
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针对于现有的无人船(unmanned surface vehicle)存在的问题,为提高其控制行驶最大距离,设计一种以无线数据传输模块为传输介质的系统,传输下位机与上位机之间的数据;从激光雷达的二维扫描图像信息,根据SLAM (simultaneous localization and mapping)算法制作出水面环境的栅格地图圈定卫星地图盲区,组合多种传感器定位的方式估算无人船相对位置并定位在卫星离线地图,以达到按路径规划行进的目的;设计了上位机软件和基于STM32的控制器;无人船位姿信息发送到上/下位机,上位机得到信息向下位机传输实现远程遥控行驶的目的;实验结果表明,与常规的网络信号发射和接收传输数据不一样,在无网络基站环境中仍能够在1 200 m以内保持良好的远程控制,证实了系统的可靠性和准确性。 相似文献
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同步定位与地图构建(SLAM)是当前机器人定位导航的研究热点,可靠的闭环检测是图优化SLAM的关键。而在大范围的复杂环境下,通过视觉或激光雷达进行闭环检测的可靠性低且计算开销大。针对这一问题,提出了一种基于WiFi指纹序列匹配的图优化SLAM算法。所提算法采用指纹序列进行闭环检测,由于指纹序列中包含多个指纹数据,信息量比单个指纹点对的数据丰富,因此将传统的基于指纹点对的匹配扩展到指纹序列的匹配可以大幅减小闭环误判的几率,从而确保了闭环检测的准确性,满足了SLAM在大范围复杂环境下的算法高精度要求。采用两组实验数据(机器人从不同的起点开始)对所提算法进行验证的结果表明:与高斯相似度的方法相比,所提算法的精度在第一组数据上提高了22.94%;在第二组数据上提高了39.18%。实验结果充分验证了所提算法在提高定位精度、确保闭环检测可靠性方面的优越性。 相似文献
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针对节点不可靠网络可靠度计算效率较低的问题,提出一种基于二元决策图的网络可靠度计算方法.通过因子分解得到节点可靠网络的有序二元决策图(OBDD),根据节点和边的关系对边的变量节点执行边替换操作,生成节点不可靠网络的OBDD,并利用其高效存储结构提高不可靠节点的处理效率.在遍历OBDD计算可靠度时,引入Hash表以避免对同一节点的重复访问,从而减少冗余计算,进一步提高计算效率.在基准网络中的对比实验结果表明,该方法不仅能正确计算网络可靠度,而且能快速分析大型网络. 相似文献