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ICP-SLAM在自主机器人和无人驾驶领域得到了极大的关注,但传统ICP-SLAM缺少当前帧和全局地图的相对位置关系,因此本文ICP算法必须经过大量的迭代之后才能达到收敛条件,这导致传统ICP-SLAM实时性很差。并且在每一次的迭代过程中,必须通过全局搜索才能完成匹配点搜索,这进一步降低了传统ICP-SLAM的实时性。为此,提出了一种快速ICP-SLAM方案。首先,通过MEMS磁力计和全局地标计算出初始位姿矩阵,通过该初始位姿矩阵实现当前帧和全局地图之间粗匹配,进而减少达到收敛条件的迭代次数。其次,在每次迭代过程中,将采用局部尺度压缩搜索完成匹配点搜索,从而减小ICP-SLAM的计算开销,提高ICP-SLAM实时性;同时,每次迭代完成之后,还将通过动态阈值缩小搜索范围,达到加快匹配点搜索的速度,进而提高ICP-SLAM实时性。实验结果表明,和传统ICP-SLAM相比,在理想室内静止场景下,快速ICP-SLAM的迭代次数最高减小了92.34%,ICP算法运行时间最高降低了98.86%。除此之外,ICP-SLAM的整体负载也被保持在可控范围内,ICP-SLAM的整体性能得到很大的提升。 相似文献
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为了应对分布式电源新能源汽车大规模接入配电网带来的监测、运行和控制方面的新挑战,近些年,同步相量测量装置(phase measurement unit,PMU)在配电网得到广泛研究及初步应用。建立了考虑实际约束的0-1整数规划的PMU配置模型,能获取配电网中的最优PMU配置,并考虑系统的时空相关性提出了电力系统节点重要度的衡量指标,指导PMU装置有限情况下的布点方案,并且提出了基于伪量测构造及状态估计方法,能在PMU布点不满足全局拓扑可观性的情况下估计电网状态并且弥补系统可观性。通过在多个测试案例上验证了所提算法的有效性和实用性。 相似文献
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