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面向海上目标搜索任务的多无人机协同航路优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
姚鹏  綦声波  解则晓 《海洋科学》2018,42(1):147-152
提出了一种面向多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同搜索海上目标任务的航路优化方法。首先,分析多无人机协同航路优化问题的基本要素模型。然后,在对各UAV独立维护的目标概率图信息进行探测更新的基础上,采用状态预测一致性算法实现目标概率图信息的快速融合。最后,同时考虑局部搜索收益与未来搜索收益,采用分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)方法优化各UAV的搜索航路。仿真结果表明,本研究提出的方法具有较高的搜索效率,可有效应用于海上目标的快速搜索任务,具有重要的应用价值。  相似文献   
2.
随着机器学习算法的不断更新发展,加之其良好的适应性、准确性及鲁棒性,在三维物体识别领域获得了广泛的应用,成为当前点云处理的研究热点。首先,本文对三维物体点云数据识别及机器学习的发展应用进行归纳。然后,从特征选择、特征提取、特征识别三个方面,进行分析总结。最后,指出机器学习在基于点云的三维物体识别领域的应用目前所面临的挑战及进一步研究的方向。  相似文献   
3.
三维点云数据拼接中ICP及其改进算法综述   总被引:5,自引:0,他引:5  
ICP算法是三维点云数据精确拼接过程中的主流算法.文章对目前国内外ICP及其各种改进算法的发展现状进行了系统地分析与研究.将ICP算法分为4个主要阶段:(1) 对原始点云数据进行采样;(2) 确定初始对应点集;(3) 去除错误对应点对;(4) 坐标变换的求解.分别对各个阶段中典型方法的基本思想和关键技术进行了分类与分析,并在精度与效率等方面对这些算法进行了比较.最后对目前算法研究中的难点问题及未来的研究重点进行了展望.  相似文献   
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