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近场震源的高精度定位在工程建设与军事应用等方面意义重大且应用广泛,如炮弹落点定位或车辆追踪等.定位过程面临速度结构未知、高分辨率要求等问题,传统的震源定位方法有一定的局限性.本文将超声波检测中的时差分布图(Delta T Mapping,简称DTM)方法首次成功引入近场震源定位问题中.DTM定位法首先建立一个测区的到时差模型,然后基于此模型对新的震源进行定位.有两种建立模型的方法,(1)网格搜索法:对原有模型进行线性插值,得到更高分辨率的到时差分布模型;(2)统计定位法:利用高斯过程回归建立到时差数据与位置坐标之间的映射关系.本文在北京某郊区进行了炸点定位实验,在140 m×90 m的测试区域内,定位误差为0.5~5.1 m.结果表明,DTM方法是一种可靠、高精度、具有近实时性的近场震源定位方法.进一步利用接收点、源点互换,在获得高精度DTM同时,可大幅降低标定与数据分析成本.结合震源扫描法具有解决多目标定位问题的潜力. 相似文献
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针对机器人在室内大范围场景中定位初始化技术难题,提出一种基于特征模式的定位初始化方法.首先,结合室内场景结构特征分析,探索场景中具有空间位置标示功能的稳定人工构筑物如墙壁、柱体等结构及结构组合,将其定义为特征模式,以提高场景特征表达稳健性.其次,结合多线激光雷达数据特点,提出实时数据的特征模式提取方法,对其分级管理,提高了场景特征表达效率.然后,提出一种半自动化处理方法实现点云地图特征模式提取,并采用一种高效的数据管理方案,避免在多次初始化时对地图数据重复冗余操作,提高定位效率.最后,针对各类特征模式,构建两种误差方程,结合L-M梯度下降求解方法,以地图格网击中比率作为初始化评价指标,制定自适应的匹配与配准策略,实现机器人在大尺度室内场景中的定位初始化.为了验证本文方法的可行性,使用低成本的16线激光雷达,并选取走廊、大厅、地下停车场3种典型室内场景进行试验.试验结果表明,本文方法可快速实现大尺度室内场景的定位初始化,其性能基本满足实际应用中室内机器人的定位精度与效率要求. 相似文献
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