【摘 要】
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基于GNSS系统的导航定位设备在封闭或受阻环境下导航精度受限,为此,提升地下空间或室内定位精度,摆脱对GNSS的依赖是当前的研究热点。针对该问题,本文研究了LiDAR+IMU+DMI多源传感器导航定位技术,通过将LiDAR控制标靶数据带入卡尔曼滤波方程,计算IMU+DMI组合的误差状态向量,限制其误差发散,从而获取设备的高精度位置。该技术能使移动检测设备完全摆脱对GNSS信号的依赖,实现地下封闭空
【机 构】
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北京城建勘测设计研究院有限责任公司,北京100101;城市轨道交通深基坑岩土工程北京市重点实验室,北京100101
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基于GNSS系统的导航定位设备在封闭或受阻环境下导航精度受限,为此,提升地下空间或室内定位精度,摆脱对GNSS的依赖是当前的研究热点。针对该问题,本文研究了LiDAR+IMU+DMI多源传感器导航定位技术,通过将LiDAR控制标靶数据带入卡尔曼滤波方程,计算IMU+DMI组合的误差状态向量,限制其误差发散,从而获取设备的高精度位置。该技术能使移动检测设备完全摆脱对GNSS信号的依赖,实现地下封闭空间移动测量设备精确定位,便于地下空间检测。通过在武汉某地铁试验表明,本文算法适用于地下、室内空间封闭环境
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实现复杂场景下航拍图像的端到端电力线提取是电力线无人机检测的关键。本文通过分析基于深度学习的电力线实例分割实现存在的问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的电力线自动提取算法。首先,根据电力线的线性特征,提出一种线性IoU计算方法,改进Mask R-CNN原有的IoU计算,提高电力线提取性能;然后,将改进后的网络在电力线数据集上进行训练,得到电力线粗提取结果;最后,通过线段编组拟合算法,对粗
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摘要：5G具有的高速度、泛在网、低功耗、低时延等特点重新定义了技术的内涵，致使对TPACK的传统解读日益显现局限性。随着时代的变迁和技术的升级，对职业教育教师TPACK进行重解已十分必要。根据5G时代的技术特点，可将职业教育教师TPACK重解为四部分，即V-TK（融合职业背景的技术知识）、 V-TCK（融合技术的职业教育知识）、 V-TPK（融合技术的职业教育教学法知识）和 V-TPACK（融合技
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