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基于多源约束自适应视觉SLAM关键帧选取研究
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作者 陈红梅 王保存 +1 位作者 张筱南 叶文 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第9期21-28,共8页
该文针对现有关键帧选择方法在复杂场景下的稳定性和适应性方面不足问题,提出一种多源约束的自适应视觉SLAM关键帧选取方法。该算法基于相机几何测量原理,设计自适应阈值进行关键帧选取策略;针对复杂环境下的剧烈运动情况,设计基于IMU... 该文针对现有关键帧选择方法在复杂场景下的稳定性和适应性方面不足问题,提出一种多源约束的自适应视觉SLAM关键帧选取方法。该算法基于相机几何测量原理,设计自适应阈值进行关键帧选取策略;针对复杂环境下的剧烈运动情况,设计基于IMU的实时状态检测机制和熵函数约束标准,进一步提高关键帧选取的稳定性和适应性。在EuRoC数据集和TUM数据集上对该方法进行定性和定量评估。在单目惯性和立体惯性模式下,将估计轨迹与参考轨迹进行对比,以绝对轨迹误差(absolute trajectory error,ATE)、关键帧数量和运行时间作为评判指标,并与ORB-SLAM3方法进行比较。结果显示,提出的方法可显著提高视觉SLAM在复杂环境下的定位精度和稳定性。 展开更多
关键词 视觉SLAM 关键帧选取 IMU 多源约束 自适应阈值 熵函数
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基于标签伯努利滤波技术的多机器人随机组网协同导航 被引量:1
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作者 陈红梅 王海锋 +1 位作者 叶文 张筱南 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期165-175,共11页
针对多机器人在间歇性观测或无绝对观测环境下的分布式协同导航问题,提出了一种基于标签伯努利滤波技术的多机器人随机组网协同导航算法(GS-EPF-LMB)。该算法通过时间更新、观测更新和显示通信3种状态更新策略,利用随机有限集对状态和... 针对多机器人在间歇性观测或无绝对观测环境下的分布式协同导航问题,提出了一种基于标签伯努利滤波技术的多机器人随机组网协同导航算法(GS-EPF-LMB)。该算法通过时间更新、观测更新和显示通信3种状态更新策略,利用随机有限集对状态和观测进行建模,并生成标签化的多伯努利粒子。为了提高算法的一致性和定位精度,基于标签多伯努利粒子耦合相对观测和绝对观测,采用粒子滤波器优化带有标签的粒子状态,并利用历史信息对状态估计进行约束。此外,利用概率数据关联实现导航系统状态估计,并通过分层高斯模型和变分贝叶斯方法实现全局最优状态估计。实验结果表明,算法的定位精度达到0.11 m,相较于全局状态-协方差交(GS-CI)算法,定位状态协方差收敛性提高了48.6%,精度提高了11%。 展开更多
关键词 多机器人 协同导航 标签化伯努利滤波器 显示通信 随机组网
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多节点电子信息资源通信即时均衡分配算法
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作者 钱军 王刚 +1 位作者 李小煜 梁志军 《吉林大学学报(理学版)》 2025年第6期1737-1743,共7页
针对无线通信网络中无线电接入节点在通信过程中受网络状态变化影响,并难以快速适应这些变化,重新配置网络资源,影响通信效率和稳定性的问题,提出一种多节点电子信息资源通信即时均衡分配算法.首先,基于图论组建网络通信图和冲突图,利... 针对无线通信网络中无线电接入节点在通信过程中受网络状态变化影响,并难以快速适应这些变化,重新配置网络资源,影响通信效率和稳定性的问题,提出一种多节点电子信息资源通信即时均衡分配算法.首先,基于图论组建网络通信图和冲突图,利用通信图确定通信网络各节点的通信关系,采用顶点着色算法对冲突图着色,利用正交配对法分别选取信道内正交性最强的链路进行两两配对,完成通信链路分组.其次,以通信时延最小和能效最大为目标建立均衡分配模型,利用反向差分的被囊群算法求解模型,通过变异、交叉和选择等操作,加速算法搜索过程并提高优化效率,在最短的迭代次数内找到满足条件的最优解,完成资源分配,最终确定最佳分配方案.实验结果表明,该算法的最高分组损耗仅为3.12%,通信延时最低可达0.1 ms,Jain公平指数始终在0.9以上,可提高通信网络的效率和稳定性. 展开更多
关键词 多节点 电子信息资源 均衡分配 被囊群算法 顶点着色算法 正交配对法
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