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自动驾驶汽车虚拟测试已成为自动驾驶或车路协同测试评价的一个重要手段,三维激光雷达数据模拟生成是自动驾驶汽车虚拟测试中的重要任务之一,目前多采用基于飞行时间原理的几何模型方法生成激光雷达三维点云数据,该方法生成点云实时性较差。布告牌是虚拟场景中常采用的树木建模方法,由于布告牌仅由两个矩形面片即八个三角形面片组成,直接采用布告牌方法生成的三维点云数据难以反映树木的真实空间信息。针对上述问题,提出了一种基于布告牌空间变换的快速树木三维点云生成方法。以布告牌的纹理图像为依据,根据纹理透明度获取树木二维平面点云分布,经二维树木点云的轮廓提取,结合树木结构的先验知识进行旋转、随机偏移和尺度变换,以更少的三角形面片数和更小的计算代价获得树木的三维点云数据。提出了一种空间直方图三维点云相似度评价方法,将三维点云空间量化为若干个子空间,获得三维点云的投影空间直方图,采用巴氏系数计算投影空间直方图相似度,以投影空间直方图加权相似度作为点云相似度评价值。实验结果表明,基于布告牌空间变换方法和几何模型方法生成的云杉等三种树木的三维点云数据的平均相似度在90%以上,且该方法生成树木点云的时间仅是几何模型法的1%,因此布告牌空间变换树木三维点云生成方法快速且准确,可以满足自动驾驶汽车虚拟测试的性能要求。 相似文献
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为了有效地解决在大地电磁反演过程中出现的不适定性、解的不稳定性和非唯一性等问题,提出了基于非负最小二乘法的MT正则化反演算法,该算法的思想是通过引入正则化思想,模型约束目标函数被采用最光滑模型约束正则化矩阵,有效地改善了不适定问题得到有效改善。为了避免常规方法需要对电阻率取对数的情况,引入了快速非负最小二乘法(这里把反演参数设为电阻率,因而必须为正值),从而简化了反演过程中偏导数矩阵的计算。最后试算不同的地电模型,得到稳定的反演结果,表明了此反演算法是有效的。 相似文献
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利用HyperMesh强大划分网格和输出各种文件格式的功能,实现用Patran进行结构分析和MoldFlow进行注塑分析。HyperMesh划分出的网格具有在不同CAE软件中使用的功能,且能在不同CAE软件下输出数模某相同节点的分析结果,能提高划分网格的效率和网格的质量。 相似文献
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2007年,国内DIY市场可谓风起云涌,从CPU到硬盘、从显卡到液晶,市场的热点层出不穷。不过随着2008农历新年的正式到来,DIY市场的走势变得更加精彩,值得关注的热点也非常多。其中DIY配件的价格调整想必是每位玩家最为关心的事情,毕竞降价会对产品的普及和推广产生深远的影响。下面就让我们一起在这个奥运年来临之际分析和预测,2008谁将成为DIY配件的“跳水”冠军: 相似文献
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在激光模拟训练中,具有智能打击功能的靶标装置可以更加逼真地模拟实战对抗过程,满足智能化军事训练需求。但目前大多数靶标不具备智能打击或反击功能,靶标仅能实现作为目标的被打击功能或者非智能的触发反击功能,模拟训练形式单一,靶标运动或打击功能呈现规律性,不能真实模拟敌方目标主动攻击的能力,因此为适应模拟训练发展的需求实现模拟训练智能化、提高模拟仿真程度就需要通过智能靶标来模拟敌方目标进行作战。在智能靶标的研制过程中其中首先要解决的问题就是目标检测。本研究最终目标是对战场环境中的单兵目标进行检测并做出攻击活动,故对单兵目标的检测速度和精度有较大要求,本文提出一种基于Yolov5神经网络架构提高目标检测精度、加快目标检测速度的算法,采用改进网络结构对传统的目标检测算法进行优化,保证在输入可见光图像下,能够实现快速检测,并保证检测的精度。 相似文献