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随着自动化技术在各个领域的渗透,有效地运用传感器提供的信息进行信号的综合处理,提高系统的功能。满足系统完成各种复杂任务的需要,显得越来越重要。现代工业生产以综合、复杂、大型、连续为特点,采用大量各式各样的传感器来监测和控制生产过程,多传感器系统是现代复杂生产过程控制的一个重要的特征。多传感器系统的出现及其导致的信息量剧增,使信息融合技术引入工业控制成为必要,尤其在智能系统中,要求系统能快速的荻取周围环境的信息,对这些信息进行解释和处理,并能在未知环境中工作。 相似文献
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随着人们对家居环境要求的不断提高,清洁时间却不断减少,自动清洁机器人的需求尤为广泛.本文中清洁机器人通过多传感器融合的SLAM技术先对周围环境进行辨识的同时进行地图构建,自动规划大概的路径;后续在已规划的路径中可自动避障行走,且在工作过程中可自动检测电量,若电量低于临界值则终端寻找预设好目标位置的充电桩进行对接充电,电... 相似文献
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针对复杂环境下的室内高精度定位需求,提出了一种超宽带和惯导融合定位方案。结合位置估计过程可被划分为时间序列预测问题的特点,提出了一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM) 网络的联合定位算法,并对其总体架构设计、数据预处理方法、网络结构设计、模型训练方法进行了研究。在此基础上,通过仿真和实测实验对联合定位算法进行验证,实验结果表明,该LSTM神经网络联合定位算法的定位精度优于传统TOA(Time of Arrival)、UKF(Unscented Kalman Filter)联合定位算法,适用复杂室内定位。 相似文献
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由于多传感器数据中对目标的描述通常存在或多或少的模糊、相驳、遗缺等现象,在多传感器数据融合处理中如何对目标进行有效可靠的识别,是一个备受关注的难题。本文对多传感器数据融合处理中基于DS算法的目标识别问题进行了较深入的探讨,利用DS算法对不确定性信息的推理判断机制,为解决上述难题提供了一种有效的方法。 相似文献
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为增强多传感器测量数据融合效果,在综合考虑传感器初始精度与实际测量精度的基础上,提出了一种改进的自适应加权融合算法。将证据理论中的修正证据距离引入传感器实际测量数据间距离计算,基于计算得出的测量数据间距离生成各数据融合时的测量权重值。当传感器精度已知或者能够计算得出时,将基于传感器精度生成的固定权重与测量权重相综合,生成最终权重;当传感器精度未知且无法计算得出时,将测量权重作为最终权重。基于多种典型算例对所提融合算法进行验证,结果表明所提算法融合效果较好,具有一定的理论意义和较好的工程实用价值。 相似文献
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复杂环境下的多目标视频跟踪是计算机视觉领域的一个难点,有效处理目标间遮挡是
解决多目标跟踪问题的关键。提出了一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法,计算每个目标
的光流速度概率直方图,反映其运动统计信息;综合使用外观、运动、颜色信息构造新的像
素距离表达,借助分阶段分类思想及K均值聚类技术进行遮挡分割,得到准确的运动前景
像素;在粒子滤波器跟踪框架下,使用概率外观模型进行多目标跟踪,更好地处理动态遮挡
问题。实验表明,所提算法解决了复杂环境下的多目标跟踪问题。 相似文献
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多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)和无线携能通信可有效提高用户的服务质量和体验。在计算、通信和能量等资源的约束条件下,用户匹配是优化MEC任务卸载时系统效用的重要方法。针对无线携能通信的MEC网络结构,综合考虑用户的需求差异性和多元化能量供给,建立了基于计算资源、传输资源和能量资源的系统效用函数;以系统效用最大化为目标,采用基于多维背包理论的多轮拍卖,提出了一种适用于多用户和多网络边缘服务器的用户匹配算法。仿真验证了所提用户匹配算法的有效性与可靠性,结果表明所提匹配算法可优化系统资源配置,有效提高整体性能。 相似文献