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低频角振动传感器在惯性导航、姿态估计及精密控制等领域具有广泛应用,其灵敏度校准精度是决定应用系统性能的关键。激光干涉法与圆光栅法是最常用的两种校准方法,然而前者需要昂贵与复杂的系统,后者的校准频率范围与应用场景有限,难以满足日益增长的高性能角振动传感器校准需求;通过采用具有亚像素级边缘提取精度的机器视觉法准确地测量低频角振动传感器的输入角激励,以实现宽低频范围的灵敏度可靠校准,同时保证校准精度与效率。与激光干涉法及圆光栅法的对比试验表明,机器视觉法与激光干涉法及圆光栅法在0.01~5.00 Hz范围内具有相似的校准结果,最大相对偏差分别约为0.6%和0.4%;此外,整个频率范围内,机器视觉法校准的最大灵敏度相对标准差约为0.5%。 相似文献
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针对基于切片技术的点云数据重建算法需要提取切片内点云边界点,及现有算法效率低、提取效果不好等问题,提出一种多阈值提取平面点云边界点的算法。通过选取判断点的k个近邻点,计算相邻两点与判断点连线间夹角,由于边界点必存在最大夹角,通过判断最大夹角是否超过设定阈值,从而快速提取边界点。通过对阈值设值分析,不同点云数据的边界提取实验及几种方法间比较,该方法不受点云形状影响,均能较好提取边界点,且优于其他3种算法。结果表明该方法在保证原始点云特征信息的前提下,可较好提取边界点,提高后续点云重建速度与效率。 相似文献
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