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1.
提出快速获得航空影像并及时制作DOM、DLG的一种手段.介绍遥控飞艇数字摄影系统的工作原理,探讨存在的问题. 相似文献
2.
微型无人驾驶飞机探空初步试验研究 总被引:4,自引:1,他引:4
马舒庆 《南京气象学院学报》1997,20(2):171-177
对具有自动导航,自动驾驶功能的微型无人驾驶飞机探空的可行性进行了初步研究。设计了水平空速归零测风方式,利用全球定位系统测风,进行了微型无人驾驶飞机探测试验。研究表明,微型无人驾驶飞机可成为一种方便,经济,灵活的探空工具。 相似文献
3.
4.
NOAA大西洋海洋与气象实室(AOML:Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory)无人驾驶飞机在飞行10h后首次下降进入热带风暴Ophelia之中。探测飞机Aerosonde获得了近地面、强风飓风环境的详细资料。在这些区域,若用NOAA和美国空军的有人驾驶飞机直接观测来获取这些资料风险太大。 相似文献
5.
随着无人驾驶技术的快速发展,导航地图的服务对象逐渐由人类向以无人驾驶汽车为代表的机器过渡,但细节信息不足、更新频率与精度较低的传统导航地图已无法满足无人驾驶技术对其的应用需求,因此,高精度地图的作用日益突出.然而,高精度地图在无人驾驶中的作用机制尚没有很清晰的分析.基于高精度地图视角,研究并设计了高精度地图在无人驾驶系统中驱动机制的技术框架,从感知、高精度定位、路径规划、车辆控制4个方面,探究了高精度地图在无人驾驶中的作用、驱动原理和机制,并通过设计无人驾驶小车系统及制作高精度地图等对其进行了验证.此研究在一定程度上完善了无人驾驶领域的理论支撑,并从需求层面为高精度地图的后续发展提供了参考依据. 相似文献
6.
本文以无人驾驶技术的演化背景为出发点,总结自主导航地图,即高精地图的概念、与普通导航地图的区别、内容组成及数据来源。在此基础上,论述了高精制图流程的主要模块,包括先验图层的数据采集和更新、动态图层的实时构建、边缘计算、数据标准化和压缩服务。本文重点介绍了高精制图技术面临的4个研究难题及发展现状:①复杂驾驶环境的自动建模;②边角案例的数据采集;③伦理困境中的导航决策;④无人驾驶技术的安全性能评估。这些难题从不同的侧面挑战着高精地图自主导航能力的极限,需要政府立法机构、相关企业、研究机构和公众在全球范围内协同攻关。并指出,随着无人驾驶技术的不断完善,安全第一的研究重点将逐渐扩展成兼顾安全可信、环保节能和身心愉悦的移动体验,高精地图的结构化数码将衍生出多样化的适合人眼阅读的高清地图。如何充分提高导航数据的成本效益,实时生成高精地图和高清地图,同时为机器和人类提供最优服务,将成为新的研究热点。 相似文献
7.
8.
低纬地区平流层准零风层时空分布特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用ERA-Interim逐日再分析资料,使用EOF(Empirical Orthogonal Function)等统计方法,分析了中国低纬地区平流层准零风层(Quasi-Zero Wind Layer,QZWL)的时空分布特征,旨在为平流层飞艇寻找合适的运行区域及时段。低纬地区QZWL主要受到热带平流层大气环流季节性变化和平流层准两年振荡(Quasi-BiennialOscillation,QBO)的影响。在二者共同作用下,低纬地区QZWL高概率带可分为南北两支:“北支”出现在10月至次年4月间,QBO东风位相时期,“北支”中心纬度基本维持在20°N附近,西风位相时期,“北支”中心纬度随高度降低南移明显;“南支”仅出现在QBO西风位相期间,5~11月在5°N附近,其余时段与“北支”合并,可以认为是“北支”向南延伸。通过对比海口站和南沙站Weibull概率密度函数与风速资料的拟合结果,表明Weibull分布可以很好拟合不同QBO位相下平流层逐月风速频率分布,根据Weibull分布计算特定的累积概率风速值,可以作为选取适宜平流层飞艇运行的低风速风场的判据。海口站30~50 hPa高度11月至次年4月、南沙站50~70 hPa高度QBO西风位相时期全年均较为适合平流层飞艇运行。 相似文献
9.
南极采用飞艇进行航空摄影测量的可行性探讨 总被引:3,自引:2,他引:1
随着我国对南极科考工作的加强,迫切需要新的高精度的地形图资料。而由于南极特殊地域的限制,要求作业时间要尽可能地短,基于这种情况,在南极两站地区采用飞艇航摄手段获取高精度的两站地形图将成为最佳的可行手段。 相似文献
10.
针对当前采用PID控制器控制无人驾驶救援车伺服系统时存在的轨迹跟踪精度不高,误差控制性能较差,灵活性、平稳性和安全性能不佳等问题,提出并设计基于BP神经网络整定PID控制器的无人驾驶救援车伺服控制系统,建立突发地震灾害中无人驾驶救援车伺服控制系统驱动模型,并以此模型作为被控对象;根据系统期望输出值与实际输出值构成的控制偏差获得PID控制规律,并通过调节PID控制器控制参数实现系统控制,在此基础上,采用BP神经网络通过对无人驾驶救援车伺服控制系统性能的学习,构建基于BP神经网络整定的PID控制器,并采用梯度下降法修正控制器加权系数,通过在线调整BP神经网络加权系数即可实现控制器的自适应调整,控制突发地震灾害中无人驾驶救援车实施救援。实验结果表明,设计的基于BP神经网络整定PID控制器的无人驾驶救援车伺服系统可有效提高轨迹跟踪精度,具有较好的灵活性,且能够保证驾驶员的安全和车辆平稳行驶。 相似文献