摘要：针对传统视觉即时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法的环境静态假设在高动态场景下不成立,导致无法实现准确定位的问题,通过在视觉SLAM前端引入语义模块、优化动态特征点剔除策略,构建动态鲁棒的相机自定位系统。引入YOLOv4识别动态和静态目标,根据特征点与动、静态目标框的位置关系及动态点占比将所有特征点划分为动态和静态,将动态点从定位算法中剔除。为准确评估算法有效性,构建复杂城市道路场景数据集,实验结果表明,该方法能有效抑制动态目标给相机自定位带来的不利影响,在多段图像序列中实现更低的定位误差,提升相机的定位精度和运动轨迹准确性。

摘要：针对加工中心高精度、微进给直线电机伺服系统的特点,首先设计了鲁棒补偿器补偿直线伺服系统低速时参数变化、摩擦扰动以及非线性等不确定因素。然后,对双直线同步驱动系统采用模糊协调同步控制策略。通过设计的两通道间模糊协调控制器的调节作用,进一步克服了双直线电机伺服系统位置输出的偏差,以实现同步的目的。仿真结果表明,所提出的这种复合同步控制策略具有较高的同步精度,鲁棒性强,可以满足对加工中心对低速时同步的要求。