联通高德抢先试水O2O共推WO＋高德地图公众服务平台

本刊讯广东联通与高德公司联合在广州举行发布会,共同发布了“WO＋高德地图公众服务平台”及“WO＋生活馆”、“WO＋高德地图能力SDK包”、“沃乐活客户端”等系列产品。这是运营商首次联合互联网企业发布公众服务平台,而高德地图作为国内主流的地图平台也正式进入公众应用市场,开启由位置向生活的转向,双方将以O2O为突破口展开全面合作,开启移动生活整合模式。     

基于本体的校园地图智能检索系统的研究

针对用户在使用百度这样的通用搜索引擎查询大学校园内部的建筑设施信息时遇到的问题,提出了基于本体的校园地图智能检索模型.以A大学校园内的建筑设施信息检索为例,运用本体技术开发了一个大学校园地图智能检索系统.实际测试结果表明,该系统不仅提高了用户信息检索的查准率和查全率,并能够把信息对应的物理位置显示在地图中,使用户更加快速的查找到校园内部建筑设施的信息,从而改善了他们的办事效率.     

短距双站在远距基准点上观测目标的定位精度

在基于时差一方位测量的短距双基站的数百公里之外,选定一个地图基准位置,并以此地图基准位置作为计算分析远距目标位置的几何坐标起始点。先由双站间的时差方程和几何关系解得目标相对于双站的测距式,然后,利用双站测距式以及双站与远距地图基准点之间的几何关系解得目标相对于地图基准点的径向距离和方位。虽然测向误差很大,但误差分析表明只要双站与地图基准点之间的距离足够远,就能在双站距离小于10km的情况下,使目标与地图基准点之间的测距误差满足小于5％R的精度要求。     

Ku波段4×4瓦片式T/R组件的设计和实现

本文设计和实现一种4×4结构、高密度、高性能的瓦片式T/R组件。该T/R组件内部集成有16个收发分时工作的T/R通道,每个通道可以单独开关电、单独进行幅度和相位控制。组件内接收通道增益≥27.0dB,噪声系数≤3.8dB,发射通道输出功率≥23.5dBm,6位数控衰减均方根误差(RMS)≤0.8dB,6位数控移相均方根误差(RMS)≤3.5°。产品尺寸为46mm×38mm×9mm(微波传输方向9.25mm),重量≤40g。     

基于点云极化表征与孪生网络的智能车定位

基于3维激光雷达 (LiDAR) 的智能车定位在地图存储空间与匹配效率、准确率等方面仍存在诸多问题。该文提出一种轻量级点云极化地图构建方法：采用多通道图像模型对3维点云进行编码生成点云极化图,利用孪生网络结构提取并训练点云极化指纹,结合轨迹位姿信息构建点云极化地图。还提出一种基于点云极化地图匹配的智能车定位方法：采用孪生网络对查询指纹与地图指纹进行相似度建模实现快速的地图粗匹配,采用基于2阶隐马尔可夫模型 (HMM2) 的地图序列精确匹配方法获取最近的地图节点,通过点云配准计算车辆位姿。使用实地数据集和公开的KITTI数据集进行测试。实验结果表明,地图匹配准确率高于96%,定位平均误差约为30 cm,并对不同类型的LiDAR传感器与不同的场景具有较好的鲁棒性。     

动态场景下基于视觉同时定位与地图构建技术的多层次语义地图构建方法

为提高视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术的环境适应性和语义信息理解能力,该文提出一种可以在动态场景下实现多层次语义地图构建的视觉SLAM方案。首先利用被迫移动物体与动态目标间的空间位置关系,并结合目标检测网络和光流约束判断真正的动态目标,从而剔除动态特征点;其次提出一种基于超体素的快速点云分割方案,将基于静态区域构建的3维地图进行优化,构建了物体级的点云语义地图;同时构建的语义地图可以提供更高精度的训练数据样本,进一步用来提升目标检测网络性能。在TUM和ICL-NUIM数据集上的实验结果表明,该方法在定位精度上远优于目前主流的动态场景下的视觉SLAM方案,证明了该方法在高动态场景中具有较好的稳定性和鲁棒性;在建图精度和质量上,经过将重建的不同种类地图与各个现有方法进行比较,验证了提出的多层次语义地图构建的方法在静态和高动态场景中的有效性与适用性。     

基于张量Tucker分解的频谱地图构建算法

该文研究使用少量监测样本数据构建动态电磁环境频谱地图。首先,将动态电磁环境的时变频谱地图建模为3维频谱张量,通过张量Tucker分解提取出具有物理意义的核张量和因子矩阵等低维特征。其次,根据频谱张量时域、空域、频域之间的相关性以及监测样本数据的稀疏性,设计一种基于Tucker分解的低秩张量补全模型,将频谱地图构建任务转化为数据缺失的低秩张量补全问题,并提出两种无需先验信息的频谱地图构建算法：高精度频谱地图构建算法和快速频谱地图构建算法。前者采用交替最小二乘法对核张量和因子矩阵交替求解,通过“补全-分解”的迭代过程实现对频谱地图的高精度构建。后者采用序列截断高阶奇异值分解法,对潜在多个低秩近似张量加权平均,该算法具有收敛快速和计算复杂度低的优势,在牺牲少量构建精度的情况下能够快速构建频谱地图。仿真实验结果表明,该文提出的两种算法能够精确构建频谱地图,在构建精度、运行时间消耗和噪声鲁棒性上均优于对比算法。     

多传感器融合的移动机器人同步定位与建图

在移动机器人的同步定位与建图(SLAM)研究中,使用单一的Kinect传感器或激光传感器时,出现建图精度低、信息不完整、回环检测易出错、可靠性差等问题,为此提出一种方案,将这两种传感器进行融合,利用融合之后的数据来创建环境地图。该方法首先将Kinect采集的深度图转换成伪激光数据后,与激光传感器的数据进行融合,来构建环境的局部栅格地图,并利用融合后的数据进行激光回环检测。当检测到有回环时,再利用Kinect的RGB图的丰富的视觉信息进行视觉回环检测。通过双回环检测来过滤掉错误的回环信息,提高全局地图的精度和完整性。最后在机器人操作系统上进行试验,结果表明该方案能显著提高建图的精度和完整性。     

GPS轨迹数据的综合地图匹配算法研究

地图匹配是通过软件手段来校正导航系统中定位误差的一种技术。文中从降低系统的误匹配率以及提高地图匹配算法有效性的角度出发,给出了一种综合地图匹配算法。该算法将快速但匹配误差率较高的改进型垂直投影法和低速但匹配误差率较低的历史轨迹推算法相结合,通过一个综合判断步骤,对不同路段采用不同匹配算法进行校正,从而达到较高匹配速度和较低匹配误差率的目的。由实际GPS轨迹数据匹配结果表明,该方法在复杂路网,尤其是在交叉路口中具有较好地匹配效果,且效率较高,具有一定的实用价值。     

AutoCAD在有线电视台数据地图制作中的应用

本介绍AUTOCAD在有线电视工程规划设计中结合地理信息应用和Wintop,Photoshop,CorelDraw等软件的应用，显示出其在有线电视工程的规划设计、城域网建设及有线电视用户管理上的强大优越性、实用性；同时可以完整的再现所有图资料，更利于工程及用户资料的保存、检索和修正。尤其是在当代有线电视台组建城域网时更显示出它的实用性。