回环检测是消除同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统中累计误差的关键所在,在光照条件或视角变化较大的情况下,传统的基于外观的回环检测方法往往失效。针对这种情况,在ORBSLAM2的框架基础上提出一种...回环检测是消除同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统中累计误差的关键所在,在光照条件或视角变化较大的情况下,传统的基于外观的回环检测方法往往失效。针对这种情况,在ORBSLAM2的框架基础上提出一种物体级的回环检测方法。利用目标检测获得的语义信息和特征点信息构建物体级语义地图。将语义地图抽象成拓扑图并将地标抽象成节点,用颜色直方图描述节点信息,结合节点间的几何关系,基于语义和几何一致性约束,提出一种图匹配方法实现回环检测。当检测到回环时,通过物体对齐的方式进行回环校正。在公开的TUM和USTC数据集上进行实验,结果表明提出的系统精度较ORBSLAM2平均提高了49.58%,并且构建的语义地图显示出良好的定位效果。展开更多
位于谐振区的雷达目标可由极点特征进行识别,但极点特征的物理意义及其对应的谐振机理并不明确。针对该问题,本文利用一致性几何绕射理论(uniform geometrical theory of diffraction,UTD),研究了曲面绕射的谐振机理,并提出了一种用于...位于谐振区的雷达目标可由极点特征进行识别,但极点特征的物理意义及其对应的谐振机理并不明确。针对该问题,本文利用一致性几何绕射理论(uniform geometrical theory of diffraction,UTD),研究了曲面绕射的谐振机理,并提出了一种用于谐振区含曲面目标识别的极点正向推算方法。首先,用投影递推寻迹算法在目标表面获取爬行波的闭合路径及几何参数;然后,基于UTD给出曲面绕射场表达式,推导出用于预测极点的谐振方程;最后,通过对理想导体球及椭球进行极点预测,与频域仿真提取的极点进行对比,综合误差在5%以内,验证了建模方法的准确性。展开更多
文摘回环检测是消除同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统中累计误差的关键所在,在光照条件或视角变化较大的情况下,传统的基于外观的回环检测方法往往失效。针对这种情况,在ORBSLAM2的框架基础上提出一种物体级的回环检测方法。利用目标检测获得的语义信息和特征点信息构建物体级语义地图。将语义地图抽象成拓扑图并将地标抽象成节点,用颜色直方图描述节点信息,结合节点间的几何关系,基于语义和几何一致性约束,提出一种图匹配方法实现回环检测。当检测到回环时,通过物体对齐的方式进行回环校正。在公开的TUM和USTC数据集上进行实验,结果表明提出的系统精度较ORBSLAM2平均提高了49.58%,并且构建的语义地图显示出良好的定位效果。
文摘位于谐振区的雷达目标可由极点特征进行识别,但极点特征的物理意义及其对应的谐振机理并不明确。针对该问题,本文利用一致性几何绕射理论(uniform geometrical theory of diffraction,UTD),研究了曲面绕射的谐振机理,并提出了一种用于谐振区含曲面目标识别的极点正向推算方法。首先,用投影递推寻迹算法在目标表面获取爬行波的闭合路径及几何参数;然后,基于UTD给出曲面绕射场表达式,推导出用于预测极点的谐振方程;最后,通过对理想导体球及椭球进行极点预测,与频域仿真提取的极点进行对比,综合误差在5%以内,验证了建模方法的准确性。
