基于点云极化表征与孪生网络的智能车定位

基于3维激光雷达(LiDAR)的智能车定位在地图存储空间与匹配效率、准确率等方面仍存在诸多问题。该文提出一种轻量级点云极化地图构建方法：采用多通道图像模型对3维点云进行编码生成点云极化图,利用孪生网络结构提取并训练点云极化指纹,结合轨迹位姿信息构建点云极化地图。还提出一种基于点云极化地图匹配的智能车定位方法：采用孪生网络对查询指纹与地图指纹进行相似度建模实现快速的地图粗匹配,采用基于2阶隐马尔可夫模型(HMM2)的地图序列精确匹配方法获取最近的地图节点,通过点云配准计算车辆位姿。使用实地数据集和公开的KITTI数据集进行测试。实验结果表明,地图匹配准确率高于96%,定位平均误差约为30 cm,并对不同类型的LiDAR传感器与不同的场景具有较好的鲁棒性。     

浅谈健美操教学对职业院校学生心理健康的影响

心理健康是学生学习、生活的保证,健美操的水平不但需要好的身体素质和表演技巧更重要的是要有特别强的心理素质。在健美操授课教学中,每个学生都是学习的主体都有机会到台前表演。这样大大增强了学生的自信心和表现力。通过对天津市职业院校开过健美操课的在校生随机抽取1000名学生进行问卷调查,结果显示学生的心理在承受挫折、情绪控制、自觉性、积极性、应试能力和人际交往等方面不同程度上有了很大的改善。教师通过健美操教学来激发学生的学习热情,提高学生心理素质起到举足轻重的作用。     

羽流问题对飞行器飞行影响研究

飞行器上常用的姿态稳定控制发动机,其工作时产生的羽流会在真空中发生膨胀,对发动机周围的构件产生力热作用,造成飞行器结构损坏、飞行器飞行弹道改变,导致飞行失败或影响落点精度.为了解决羽流对某些种类飞行器造成的不利影响,针对羽流流场特性开展了DSMC数值仿真和地面试验研究,给出了羽流影响的系统级预示和修正方法,并对预示结果的精度进行了评估.     

“阳光体育运动”下天津市中职学校体育存在的问题及解决对策

运用问卷调查、访谈等方法,对天津市中职学校体育存在的问题进行了理性的分析和研究,存在的问题主要是对学校体育工作重视程度不够、体育经费不足,师资力量缺乏、学生的体育意识淡薄;体育教师教学观念的局限性等,最后提出阳光体育运动下天津市中职学校的体育课改革的几点建议。     

沸腾转化在吴县磷肥厂投产简介

本文介绍了SO_2炉气沸腾转化在生产厂的试验应用情况。在一5000t/aH_2SO_4规模的三层沸腾转化器上的运转结果表明,总转化率高于固定层转比率。初步估算指出,采用沸腾转化于老厂改造有较大的经济效益。     

基于强制闭环与隐马尔可夫模型序列匹配的多机器人协同建图

通过多机器人协作可以高效完成大场景地图构建，但建图质量严重依赖于多机器人间的闭环检测效果。相较于传统的单机器人，多机器人闭环检测问题更为复杂困难。将多机器人闭环检测问题分解为两个独立问题，即闭环存在性问题与闭环存在条件下的多机器人数据匹配问题。针对闭环存在性问题，提出强制闭环策略，即在场景中设定强制闭环区域，强制多机器人访问该区域。在此基础上，提出将多机器人数据匹配问题转化为基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的序列匹配问题。通过对HMM模型中的初始匹配结果、状态转移概率和发射概率进行建模，完成不同机器人采集的数据序列的精准匹配。最后，提出基于大规模位姿图优化(Pose graph optimization, PGO)模型的多机器人协同建图方法，利用序列匹配结果完成约束构建实现多机协同建图。利用标准测试数据集与多机器人实际采集的数据对算法进行验证。实验结果表明，提出的多机协同建图方法不仅有效提升建图效率与自动化程度，同时保证较高的建图质量，算法性能明显优于传统的地图构建方法。