武器平台信息系统现场可更换单元划分方法

针对功能综合化发展背景下的综合模块化武器平台信息系统综合化程度高、功能复杂,不便于维修保障等问题,采用功能/硬件资源的模糊聚类、多重模糊有向图等方法进行武器平台信息系统LRU划分,划分了通用处理模块、信号处理模块、图形图像处理模块、网络交换模块和电源变换模块等LRU.通过项目应用表明,该方法可显著缩短现场可更换时间,提高武器平台信息系统维修保障能力和"通用化、系列化、组合化"水平.     

基于深度学习及UKF的机器人SLAM

针对室内机器人定位中精度不高、稳定性差的问题,提出融合深度学习和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的机器人同时定位与地图构建方法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。首先利用深度相机获取彩色图和深度图,再利用单发多框探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)进行路标检测,获取路标坐标,最后将路标信息加入到UKF-SLAM中。实验结果表明,该方法提高了SLAM的精度,可用于室内机器人同时定位与地图构建。