System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法技术_技高网

一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法技术

技术编号:41495529 阅读:2 留言:0更新日期:2024-05-30 14:40
本发明专利技术提供了一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,涉及导航系统仿真技术领域,该基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法包括以下步骤:采用三维扫描和摄影测量技术,建立三维环境仿真模型;在三维环境仿真模型中部署仿真载体及导航传感器,并设定仿真载体及导航传感器的性能参数;根据设定的性能参数,通过仿真技术模拟仿真载体及导航传感器的行为;获取仿真载体及导航传感器的行为仿真数据,对仿真载体进行导航仿真。本发明专利技术可以评估导航系统在不同环境和任务下的导航性能,为实际应用提供参考和指导。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及导航系统仿真,具体来说,特别涉及一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法


技术介绍

1、导航系统仿真是一种高度专业化的技术过程,它利用先进的计算机程序来模拟真实世界中的导航系统的工作机制和表现行为。这种仿真技术不仅局限于理论研究领域,还广泛应用于导航技术的开发、优化和测试阶段。通过创建虚拟环境,开发者可以在不同条件和场景下测试导航系统的性能,从而确保这些系统在实际应用中的准确性和可靠性。导航系统仿真覆盖了广泛的导航技术,包括但不限于卫星导航(如全球定位系统gps)、陆基导航(例如无线电导航),以及海上导航(利用声呐和雷达等技术)。此外,还包括用于城市交通、航空和航天应用的复杂导航系统。这些仿真工具可以帮助研究人员和工程师评估新技术在特定环境下的表现。

2、目前,在当前的技术背景下,现有技术在处理复杂三维环境中的导航仿真时,特别是在三维环境建模的精确性和碰撞检测与响应的效率及准确性方面,确实存在一些明显的局限和缺陷。这主要表现在以下几个方面:

3、尽管现有技术通过各种三维扫描和摄影测量技术尝试重构环境,但仍然缺乏一种能够综合利用这些技术精确捕获并有效重构复杂三维环境细节的方法。这限制了在仿真过程中实现高精度环境建模的能力,因为模型的精度直接影响到导航系统的性能和决策准确性。

4、在处理复杂几何形状的碰撞检测与响应问题时,现有技术往往无法平衡效率和准确性。特别是在需要快速响应碰撞事件并计算出准确接触点的场景中,现有的碰撞检测算法往往难以满足高效率和高精度的双重需求。

5、针对相关技术中的问题,目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现思路

1、有鉴于此,本专利技术提供一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,以解决上述提及的在三维环境建模的精确性和碰撞检测与响应的效率及准确性方面的问题。

2、为了解决上述问题,本专利技术采用的具体技术方案如下:

3、一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,该基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法包括以下步骤:

4、s1、采用三维扫描和摄影测量技术,建立三维环境仿真模型;

5、s2、在三维环境仿真模型中部署仿真载体及导航传感器,并设定仿真载体及导航传感器的性能参数;

6、s3、根据设定的性能参数,通过仿真技术模拟仿真载体及导航传感器的行为;

7、s4、获取仿真载体及导航传感器的行为仿真数据,对仿真载体进行导航仿真。

8、优选的,采用三维扫描和摄影测量技术,建立三维环境仿真模型包括以下步骤:

9、s11、利用三维扫描和摄影测量技术获取目标环境的物理特征,并生成三维影像数据;

10、s12、对生成的三维影像数据进行预处理,预处理包括噪声去除和数据平滑处理;

11、s13、基于预处理后的三维影响数据,利用分块像素特征匹配和向量量化分解技术,重构目标环境的三维视觉特征;

12、s14、通过特征检测技术对目标环境的三维视觉特征进行特征提取和融合;

13、s15、基于kcf跟踪算法确定数据块的位置坐标,并构建三维环境仿真模型。

14、优选的,基于预处理后的三维影响数据,利用分块像素特征匹配和向量量化分解技术,重构目标环境的三维视觉特征包括以下步骤:

15、s131、将预处理后的三维影响数据划分为若干数据块;

16、s132、对于每个数据块,利用图像处理技术提取数据块的像素级特征;

17、s133、通过比较相邻数据块之间的特征相似度,每个数据块提取的像素级特征进行特征匹配;

18、s134、将匹配后的像素级特征转化为向量形式,并对每个向量进行量化处理;

19、s135、利用量化结果对每个数据块的像素级特征进行分解,并根据量化的向量重新组合像素级特征,得到目标环境中每个数据块的三维视觉特征。

20、优选的,通过特征检测技术对目标环境的三维视觉特征进行特征提取和融合包括以下步骤:

21、s141、对目标环境的每个数据块进行灰度化处理,并提取每个数据块的灰度特征;

22、s142、对目标环境的每个数据块计算方向梯度直方图,提取每个数据块的方向梯度直方图特征;

23、s143、将目标环境的rgb空间转换为颜色空间,并提取每个数据块在颜色空间中的颜色特征;

24、s144、利用核函数多通道聚合方法对提取到的灰度特征、方向梯度直方图特征和颜色特征进行加权融合,得到每个数据块的融合特征。

25、优选的,利用核函数多通道聚合方法对提取到的灰度特征、方向梯度直方图特征和颜色特征进行加权融合,得到每个数据块的融合特征包括以下步骤:

26、s1441、对提取到的灰度特征、方向梯度直方图特征和颜色特征进行归一化处理;

27、s1442、将归一化后的灰度特征、方向梯度直方图特征和颜色特征通过高斯核函数映射到高维空间中;

28、s1443、对于每个数据块,将映射后的特征按照预先设定权重进行加权融合;

29、s1444、将加权融合后的特征作为每个数据块的融合特征。

30、优选的,基于kcf跟踪算法确定数据块的位置坐标,并构建三维环境仿真模型包括以下步骤:

31、s151、利用kcf跟踪算法对融合特征后的每个数据块进行跟踪,得到每个数据块在连续帧中的响应值;

32、s152、根据kcf跟踪算法得到的每个数据块在连续帧中的响应值确定候选位置坐标,并通过加权平均计算每个数据块的最终位置坐标;

33、s153、利用每个数据块的位置坐标,在预先设定的仿真环境中创建相应的三维实体,得到三维环境仿真模型。

34、优选的,根据kcf跟踪算法得到的每个数据块在连续帧中的响应值确定候选位置坐标,并通过加权平均计算每个数据块的最终位置坐标的计算公式为:

35、;

36、式中,表示第 t帧中数据块的最终位置坐标;

37、表示第 t帧中第 i个数据块最大响应值;

38、 n表示数据块的总数;

39、表示由第 t帧中第 i个数据块最大响应值确定的候选位置坐标。

40、优选的,获取仿真载体及导航传感器的行为仿真数据,对仿真载体进行导航仿真包括以下步骤:

41、s41、在仿真载体及导航传感器仿真根据预设的导航路径运行过程中,实时记录仿真载体和导航传感器的行为仿真数据;

42、s42、基于仿真载体和导航传感器的行为仿真数据,识别三维环境仿真模型中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,该基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述采用三维扫描和摄影测量技术,建立三维环境仿真模型包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述基于预处理后的三维影响数据,利用分块像素特征匹配和向量量化分解技术,重构目标环境的三维视觉特征包括以下步骤:

4.根据权利要求2所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述通过特征检测技术对目标环境的三维视觉特征进行特征提取和融合包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述利用核函数多通道聚合方法对提取到的灰度特征、方向梯度直方图特征和颜色特征进行加权融合,得到每个数据块的融合特征包括以下步骤:

6.根据权利要求2所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述基于KCF跟踪算法确定数据块的位置坐标,并构建三维环境仿真模型包括以下步骤:

7.根据权利要求6所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述根据KCF跟踪算法得到的每个数据块在连续帧中的响应值确定候选位置坐标,并通过加权平均计算每个数据块的最终位置坐标的计算公式为:

8.根据权利要求1所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述获取仿真载体及导航传感器的行为仿真数据,对仿真载体进行导航仿真包括以下步骤:

9.根据权利要求8所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述基于仿真载体和导航传感器的行为仿真数据,识别三维环境仿真模型中的障碍物包括以下步骤:

10.根据权利要求9所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述基于包围盒的碰撞检测方法计算仿真载体和三维环境仿真模型中障碍物的接触点包括以下步骤:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,该基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述采用三维扫描和摄影测量技术,建立三维环境仿真模型包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述基于预处理后的三维影响数据,利用分块像素特征匹配和向量量化分解技术,重构目标环境的三维视觉特征包括以下步骤:

4.根据权利要求2所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述通过特征检测技术对目标环境的三维视觉特征进行特征提取和融合包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述的一种基于多源信息的自适应多信息组合导航的仿真方法,其特征在于,所述利用核函数多通道聚合方法对提取到的灰度特征、方向梯度直方图特征和颜色特征进行加权融合,得到每个数据块的融合特征包括以下步骤:

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员:侯欣华刘建华郭会仓戴绍忠郭明仁
申请(专利权)人:北京航宇测通电子科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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