同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLA...同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLAM性能下降。现有的概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)SLAM算法未考虑随机突变噪声,受到干扰时在线自适应调整能力较弱。为解决移动机器人因随机突变噪声导致状态估计和建图精度降低的问题,本文结合强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)与PHD滤波器,提出了一种基于强跟踪的自适应PHD-SLAM滤波算法(Strong Tracking Probability Hypothesis Density Simultaneous Localization and Mapping,STPHD-SLAM)。该算法以PHD-SLAM为框架,针对过程噪声协方差和量测噪声协方差随机突变问题,本文通过在特征预测协方差中引入STF中的渐消因子,实现了对特征预测的自适应修正和卡尔曼增益的动态调整,从而增强了算法的自适应能力。其中渐消因子根据量测新息递归更新,确保噪声突变时每个时刻的量测新息保持正交,从而充分利用量测信息,准确并且快速地跟踪突变噪声。针对渐消因子激增导致的滤波器发散问题,本文对渐消因子进行边界约束,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,在量测噪声协方差和过程噪声协方差随机突变的情况下,所提算法相较于PHD-SLAM 1.0和PHD-SLAM 2.0的定位和建图精度都得到了提高,同时保证了计算效率。展开更多
为了深入了解浓香型白酒酿造微生物领域的研究成果与研究进展,该研究基于中国知网数据库及Web of Science核心数据库,对该领域在2009—2022年中英文文献进行查阅与筛选。分别从年度发文量、关键词、作者及科研机构等方面,采用文献计量...为了深入了解浓香型白酒酿造微生物领域的研究成果与研究进展,该研究基于中国知网数据库及Web of Science核心数据库,对该领域在2009—2022年中英文文献进行查阅与筛选。分别从年度发文量、关键词、作者及科研机构等方面,采用文献计量学的方法,对该领域1017篇中文文献及130篇英文文献进行知识图谱可视化分析。结果表明,浓香型酿造白酒微生物领域处于蓬勃发展阶段,随着时间的推移,发文数量及质量都在不断提升。研究热点集中于窖泥、微生物多样性、大曲、己酸菌、酒醅、风味物质、己酸乙酯。同时,该领域科研人员沟通密切,高校及科研机构与浓香型白酒企业间合作紧密。通过该文综合分析,为科研人员了解该领域研究方向及热点,开展学术合作及交流提供了参考。展开更多
文摘同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLAM性能下降。现有的概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)SLAM算法未考虑随机突变噪声,受到干扰时在线自适应调整能力较弱。为解决移动机器人因随机突变噪声导致状态估计和建图精度降低的问题,本文结合强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)与PHD滤波器,提出了一种基于强跟踪的自适应PHD-SLAM滤波算法(Strong Tracking Probability Hypothesis Density Simultaneous Localization and Mapping,STPHD-SLAM)。该算法以PHD-SLAM为框架,针对过程噪声协方差和量测噪声协方差随机突变问题,本文通过在特征预测协方差中引入STF中的渐消因子,实现了对特征预测的自适应修正和卡尔曼增益的动态调整,从而增强了算法的自适应能力。其中渐消因子根据量测新息递归更新,确保噪声突变时每个时刻的量测新息保持正交,从而充分利用量测信息,准确并且快速地跟踪突变噪声。针对渐消因子激增导致的滤波器发散问题,本文对渐消因子进行边界约束,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,在量测噪声协方差和过程噪声协方差随机突变的情况下,所提算法相较于PHD-SLAM 1.0和PHD-SLAM 2.0的定位和建图精度都得到了提高,同时保证了计算效率。
文摘为了深入了解浓香型白酒酿造微生物领域的研究成果与研究进展,该研究基于中国知网数据库及Web of Science核心数据库,对该领域在2009—2022年中英文文献进行查阅与筛选。分别从年度发文量、关键词、作者及科研机构等方面,采用文献计量学的方法,对该领域1017篇中文文献及130篇英文文献进行知识图谱可视化分析。结果表明,浓香型酿造白酒微生物领域处于蓬勃发展阶段,随着时间的推移,发文数量及质量都在不断提升。研究热点集中于窖泥、微生物多样性、大曲、己酸菌、酒醅、风味物质、己酸乙酯。同时,该领域科研人员沟通密切,高校及科研机构与浓香型白酒企业间合作紧密。通过该文综合分析,为科研人员了解该领域研究方向及热点,开展学术合作及交流提供了参考。
