多目标跟踪(multi-object tracking,MOT)结合同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)能够充分运用场景中动静态信息,可提升定位精度和鲁棒性而受到关注。本文提出了一种基于场景流不确定性模型的3D目标跟踪SLAM算...多目标跟踪(multi-object tracking,MOT)结合同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)能够充分运用场景中动静态信息,可提升定位精度和鲁棒性而受到关注。本文提出了一种基于场景流不确定性模型的3D目标跟踪SLAM算法,以双目或RGB-D图像作为输入,结合实例掩膜和IMU信息,精确检测动态特征并联合估计自身和物体的位姿变换。针对动、静态和临时静态特征无法准确识别的问题,结合实例信息和场景流不确定性建模剔除误差干扰,实现精准的动态特征检测;针对运动物体特征点稀少和跟踪困难的问题,结合KLT光流和实例信息进行鲁棒的多层级数据关联;通过构建因子图并引入车辆运动学约束,实现了自身和运动物体位姿以及地图点坐标的紧耦合优化。最后,在公开数据集上进行对比实验。结果表明,所提算法能够准确跟踪自身和运动物体的位姿变换。展开更多
为解决含氢综合能源系统(hydrogen integrated energy system,HIES)在源荷出力和场景概率多重不确定性下难以兼顾鲁棒性和经济性的问题,提出了一种计及场景概率的分布鲁棒和两阶段鲁棒结合的三阶段四层随机鲁棒优化方法。首先,充分考虑...为解决含氢综合能源系统(hydrogen integrated energy system,HIES)在源荷出力和场景概率多重不确定性下难以兼顾鲁棒性和经济性的问题,提出了一种计及场景概率的分布鲁棒和两阶段鲁棒结合的三阶段四层随机鲁棒优化方法。首先,充分考虑系统运行的灵活性、低碳性,建立HIES,并引入碳捕集机组和阶梯式碳交易保证系统低碳运行;其次,用鲁棒优化法和随机规划中的场景法分别处理源荷出力不确定和场景概率不确定,建立min-max-max-min三阶段四层优化模型。采用变量交替迭代的列与约束生成算法求解得到最优鲁棒调度结果以及最恶劣场景概率分布。最后,通过算例分析表明所提方法兼顾了经济性和鲁棒性,并且系统具有较强的新能源消纳能力,保证了HIES系统的低碳、经济运行。展开更多
文摘多目标跟踪(multi-object tracking,MOT)结合同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)能够充分运用场景中动静态信息,可提升定位精度和鲁棒性而受到关注。本文提出了一种基于场景流不确定性模型的3D目标跟踪SLAM算法,以双目或RGB-D图像作为输入,结合实例掩膜和IMU信息,精确检测动态特征并联合估计自身和物体的位姿变换。针对动、静态和临时静态特征无法准确识别的问题,结合实例信息和场景流不确定性建模剔除误差干扰,实现精准的动态特征检测;针对运动物体特征点稀少和跟踪困难的问题,结合KLT光流和实例信息进行鲁棒的多层级数据关联;通过构建因子图并引入车辆运动学约束,实现了自身和运动物体位姿以及地图点坐标的紧耦合优化。最后,在公开数据集上进行对比实验。结果表明,所提算法能够准确跟踪自身和运动物体的位姿变换。
文摘为解决含氢综合能源系统(hydrogen integrated energy system,HIES)在源荷出力和场景概率多重不确定性下难以兼顾鲁棒性和经济性的问题,提出了一种计及场景概率的分布鲁棒和两阶段鲁棒结合的三阶段四层随机鲁棒优化方法。首先,充分考虑系统运行的灵活性、低碳性,建立HIES,并引入碳捕集机组和阶梯式碳交易保证系统低碳运行;其次,用鲁棒优化法和随机规划中的场景法分别处理源荷出力不确定和场景概率不确定,建立min-max-max-min三阶段四层优化模型。采用变量交替迭代的列与约束生成算法求解得到最优鲁棒调度结果以及最恶劣场景概率分布。最后,通过算例分析表明所提方法兼顾了经济性和鲁棒性,并且系统具有较强的新能源消纳能力,保证了HIES系统的低碳、经济运行。
