一种多无人机协同定位与稠密地图构建算法

针对VINS-Mono(monoculor visual-inertial state)算法定位精度较低且构建的稀疏点云地图包含的信息较少无法用于无人机的自主导航的问题,提出了一种集中式多无人机协同定位与稠密地图构建算法。该算法通过提高回环闭合中特征点匹配准确度以优化多无人机之间的定位精度,为了建立多个无人机之间的连接约束,使用四种不同类型的坐标系进行坐标转换优化,采用双向检测匹配法对关键帧进行特征点匹配,结合PROSAC(progressive sampling consensus)算法剔除误匹配,通过对有回环闭合约束的多无人机的位姿与全局地图进行全局位姿图优化,结合Voxblox构建了可供五架无人机协同导航的全局稠密地图。在EuRoc数据集的五个序列中,提出的多无人机协同定位与稠密地图构建算法与VINS-MONO算法相比,绝对轨迹误差分别降低了34%、26%、42%、24%、19%。实验证明,改进算法有效提高了多无人机之间的定位精度,并且构建的全局一致稠密地图包含距离信息与梯度信息,可以用于多无人机的自主导航。     

颅内蛛网膜囊肿的CT表现和诊断

目的：探讨颅内蛛网膜囊肿的CT表现及鉴别诊断。方法：搜集经临床和CT确诊的颅内蛛网膜囊肿36例．对其CT表现进行回顾性分析。结果：颅内蛛网膜囊肿CT表现具有特征性，容易诊断和鉴别诊断，颞区蛛网膜囊肿是引起癫痫发作的原因之一。结论：CT对颅内蛛网膜囊肿的诊断具有较高的准确性，是发现蛛网膜囊肿的有效方法。