改进位姿估计环节的ORB-SLAM稠密建图算法

为了提高ORB-SLAM2系统的位姿估计精度并解决仅能生成稀疏地图的问题,提出了一种融合ICP算法与曼哈顿世界假说的位姿估计策略并在ORB-SLAM2系统中加入稠密建图线程来实现稠密建图。首先通过ORB特征点法、LSD算法和AHC方法进行点、线、面特征的提取,其中点、线特征跟上一帧匹配,面特征在全局地图中匹配。然后采用基于surfel的稠密建图策略将图像划分为非平面与平面区域,非平面采用ICP算法计算位姿,平面则通过面与面的正交关系确定曼哈顿世界从而使用不同的位姿估计策略,其中曼哈顿世界场景通过位姿解耦实现基于曼哈顿帧观测的无漂移旋转估计,而曼哈顿世界场景下的平移以及非曼哈顿世界场景位姿采用追踪的点、线、面特征进行估计和优化;最后根据关键帧和相应位姿实现稠密建图。采用TUM数据集对所提建图方法进行验证,实验结果与ORB-SLAM2算法比较,最终均方根误差RMSE平均减少0.24cm,平均定位精度提高7.17%,验证了所提方法进行稠密建图的可行性和有效性。     

多方向线性特征提取的模板构造及处理方法

常用的空域定向滤波模板方法具有较好的方向针对性,但是对于某些研究方向,如提取遥感图象线性特征等,常用的定向滤波模板不太适合,原因是它所提供的多个方向中,有重复多余的方向,因而模板方向就少得不足以全面反映被处理遥感图象的特点,不利于图象中线性特征的提取及模式识别。文章在常用的空域定向滤波模板基础上,对构造新的多方向和多尺寸的滤波模板,进行了有效的研究及详细的阐述。     

一般生长曲线模型中共同均值参数的线性估计的泛容许性

本文对于一般生长曲线模型中共同均值的线性估计的可容许性。     

无初始状态统计知识时多变量系统的最优平滑与预报

在无初始状态统计知识的情况下,我们分别就固定点平滑、固定滞后平滑与预报３种情况给出了动态系统的最优线性最小偏差估计（ＢＬＩＭＢＥ）,同时还给出了完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构性的概念及系统完全（ｉ,ｊ,Ｔｉ）－可重构的充要条件     

线性非时变系统全响应的算子算法

在传统的算子理论基础上,建立了电路的算子模型,提出了求解线性非时变系统全响应的一种新方法。与传统的时域、复频域方法相比,此方法计算简便,物理意义明晰。     

关于满足条件Ro｛（1—α）f（z）／z＋αf‘（z）｝〉0的函数族的偏差估计

这篇文章,我们获得在族Ｓ（α,β）和Ｓ（α）Ｋ ＢＩＢ ＯＶＴ Ｆ（Ｚ）ＵＤ ＧＦ ｜Ｆ（Ｚ）｜,｜Ｆ（Ｚ）,｜     

两个特殊函数族的偏差估计

在这篇文章中,当ｐ（ｚ）∈ｐ（或ｆ（ｘ）∈β０（α））,我们给出｜ｐ（ｚ）｜,｜ｚｐ′（ｚ）ｐ（ｚ）｜和｜ｐ（ｋ）（ｚ）｜,这些结果在定理１—３中都是优的。在定理５中,我们给出写像Ｅ的面积和长度（ｆ（ｚ）∈β０（α））也是优的。最后,一个有趣的结果是定理６的推论２,给出当ｆ（ｚ）∈β０．在｜ｚ｜＜２－１内既是星形的也是凸形的函数。     

Δ—伪度量族与Menger概率度量空间

引进了Δ－伪度量族概念,研究了Ｍｅｎｇｅｒ概率度量空间与Δ－伪度量族生成空间的关系,证明了每个Ｍｅｎｇｅｒ概率度量空间（Ｅ,Ｆ,Δ）都可由Ｅ上的一个Δ－伪度量族｛ｄλ｝λ∈（０,１）所确定．     

两个线性最小二乘问题解流形之间的逼近性

运用广义逆矩阵理论,研究了两个线性最小二乘问题解流形之间的逼近性,推广了若干已有结论。     

多维位置数据最优融合方法

本文给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法。这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法。每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计,把这些估计融合为一个最优估计,即传感器系统的估计。