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961.
962.
地图匹配( MM)算法通过粒子滤波( PF)利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长( RG)算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度( ZV)检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新( ZUPT)算法和地图配准算法的精度。实验结果表明:该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算( DR)算法平均提高了5.97%。 相似文献
963.
嵌入式系统在现在和可预见的未来的生活中发挥着举足轻重的作用,而其可靠性成为制约行业发展的关键技术.针对常规设计中更多的侧重于系统各项功能性实现,较少关注系统的可靠性问题,在总结常规可靠性设计方法的基础上,从嵌入式系统硬件和软件结合的角度提出了一种新的ARM嵌入式系统可靠性等级评价方法.该评价方法将各个量化因子用折线相连,计算其围成图形的面积与最大图形面积之比,由此得到系统的可靠性等级.将该方法应用于所设计的ARM嵌入式数据采集器,评价结果表明,数据采集器的可靠性大于80%,系统可靠稳定. 相似文献
964.
研究不同需求模式下, 同时存在供应能力限制和不允许退货两个约束条件的非线性供应链系统的动态行为. 通过计算订货决策空间中各种组合下的最大李雅普诺夫指数, 比较分析不同情景模式供应链系统的准混沌行为. 研究表明, 受约束条件影响的供应链系统具有相对复杂的动态特征, 但并不是无规律可循, 即使在随机需求模式下, 若订货策略合理, 则仍可减轻甚至避免系统的混沌行为; 反之, 在稳定的需求模式下, 不合理的订货策略仍会导致系统处于混沌状态. 仿真实验验证了研究结果的合理性.
相似文献965.
ARM Linux嵌入式设备正遭受着日益严重的Bootkit威胁。针对传统检测技术对Bootkit检测的局限性,提出了一种基于JTAG的固件底层检测方法。该方法以基本块级跟踪和循环识别构成的系统跟踪优化算法为基础,利用跟踪系统的启动过程中记录到的信息,对Bootloader引导阶段和内核启动阶段进行监控,从而实现对ARM Linux嵌入式设备Bootkit的分阶段检测。实验结果表明,以跟踪优化算法为基础的Bootkit分段检测技术不仅极大提高了跟踪效率,亦有效检测出了Bootkit的存在,达到了预期效果。 相似文献
966.
遥感影像配准中,由于光照、成像角度、几何变形等因素的影响,无论采用何种配准方法,总会产生误匹配点,因此误匹配点检测也是一个非常重要的步骤。针对常用RANSAC (Random Sample Consensus)方法不稳定、无法准确检测分布不均匀匹配点的缺点,提出了分组排序采样一致性(Group Sorted Sample Consensus, GSSAC)方法来提高误匹配点检测的稳定性和精度。分组排序采样方法首先将匹配点分为若干组,在每组内计算匹配点的误差并排序,然后在每组中分别采样若干个匹配点组成估算模型参数需要的匹配点。实验结果表明,GSSAC方法可以稳定的获得高精度的检测结果。 相似文献
967.
968.
为实现四轮前后轮转向车辆的稳定车道线保持控制,提出集成直接横摆力矩和车道线保持的串级控制策略.主控制器实现车道线保持前轮转角控制.副控制器实现车辆稳定性控制.主控制器基于MPC(model predictive control)算法控制车辆前轮转角,通过调整前轮转角使得横向位置偏差和航向角偏差最小.主控制器的车辆前轮转角作为副控制器的输入,计算期望滑移角和期望横摆率.车辆后轮转角和横摆力矩作为副控制器控制输入,基于LQ(linear quadratic)算法计算补偿车辆后轮转角和横摆力矩,实际车辆滑移角和实际横摆率跟踪期望滑移角和期望横摆率.车辆的前轮转角、后轮转角和横摆力矩作为控制输入,在副控制器实现车辆稳定性控制基础上,主控制器实现准确地车道线保持控制,保证智能车辆在车道内自主安全行驶.仿真结果表明,该串级控制策略的有效性,提高了智能车辆车道线跟踪的准确性,也提高车辆的稳定性和操纵性. 相似文献
969.
970.
《计算机应用与软件》2016,(9)
为提高不同角度多次测量得到的植株点云配准速度和精度,提出一种基于植株点云邻域几何特征约束改进的三维形态配准方法。首先,针对点云量大并缺少拓扑信息,选取关键点集并估计其中每个点的支撑邻域来拟合出支撑曲面,进一步计算出邻域几何特征。其次,采用特征相似度的方法实现点云的初始配准。最后,在初始配准的基础上,加入两个新的夹角几何特征约束匹配点对改进ICP算法进行配准优化。利用bunny、兵马俑模型点云对算法的精度和通用性进行测试,并在实际应用中验证了配准效果和算法鲁棒性。结果表明,与传统的特征配准方法相比,该方法配准速度提高约10%以上,精确配准误差约为传统算法误差的1%。 相似文献