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融合视觉传感器和激光雷达可以实现优于单一传感器的同时定位与建图(SLAM)系统,现有的视觉和激光雷达融合算法仍然存在计算复杂度高、系统精度及稳定性受错误的深度匹配影响等问题。为了更加高效、鲁棒地融合视觉和激光雷达的信息,充分利用图像和激光点云中的地平面信息,提出了高效的视觉辅助激光雷达SLAM算法。首先,从激光点云中分割出地面点云用于提取图像中的地面ORB特征点,并通过单应性变换中的交比不变性校验特征匹配,从而高效鲁棒地利用单应性矩阵分解实现绝对尺度相机运动估计。然后,将得到的相机运动估计以李群SE(3)形式进行插值,用于校正激光雷达在自身运动过程中产生的点云畸变。最后,单目相机的运动估计作为初值用于激光里程计的位姿优化。公共数据集KITTI和实际环境的测试结果表明,本文算法可以有效利用相机运动估计对激光点云畸变进行校正,实时准确地实现里程计和建图。

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算法没想象中那么难，只要系统学过，算法几乎就等同与脑筋急转弯。 这次，利用双指针算法优雅地实现有序数组地合并。 看完后，你会觉得原来算法这么简单。

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运用谱反演原理和模拟退火算法研究水平层状介质的几何和电性参数的联合反演问题。首先，根据谱反演原理，详细推导了地层反射系数序列的计算公式以及反演所需的目标函数，并根据探地雷达波的特点，将计算公式和目标函数中的反射系数序列的奇偶分量用几何和电性参数替代，从而确立了地层几何和电性参数联合反演的思路。然后，结合经典的模拟退火算法和本文中反演问题的特点，提出了改进的模拟退火算法，并将改进后的模拟退火算法应用到谱反演中，从而得到了求解本文问题的反演解法。最后，建立多层地下介质模型并得到理想反射波数据和加噪后的数据。用这些数据对构建的反演算法进行测试，结果表明，根据本文的反演解法所求出的几何和电性参数计算反射系数序列的频谱能较好的拟合实际反射系数序列频谱，且目标函数值收敛，地下介质的几何和电性参数联合反演得以实现。

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