【摘 要】
：
针对当前的跳伞模拟平台无法全方位还原跳伞各阶段六自由度运动过程的问题，设计并实现了六自由度跳伞模拟训练系统。设计了模拟器的体系结构，并说明了跳伞运动解算、六自由度运动平台、操纵负荷、虚拟现实视景、体感营造、教员控制台等分系统的实现。与同类型跳伞模拟器相比，该系统通过引入六自由度电动平台，带动受训者模拟跳伞各种姿态，可帮助受训人员掌握跳伞操纵动作，增强姿态保持能力。同时，利用虚拟现实技术，还原三维跳
论文部分内容阅读
针对当前的跳伞模拟平台无法全方位还原跳伞各阶段六自由度运动过程的问题，设计并实现了六自由度跳伞模拟训练系统。设计了模拟器的体系结构，并说明了跳伞运动解算、六自由度运动平台、操纵负荷、虚拟现实视景、体感营造、教员控制台等分系统的实现。与同类型跳伞模拟器相比，该系统通过引入六自由度电动平台，带动受训者模拟跳伞各种姿态，可帮助受训人员掌握跳伞操纵动作，增强姿态保持能力。同时，利用虚拟现实技术，还原三维跳伞场景，训练临场感强、效果逼真，对提高跳伞训练质效、促进部队战斗力建设具有重要意义。
其他文献
目前SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法中的实时定位技术已趋于稳定，研究视野转向基于点线特征的半稠密SLAM。针对此研究方向，提出了一种点、线特征的SLAM。首先，视觉前端使用了一种三斑块与局部灰度差分的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取方法特征点并匹配，同时使用了MLSD(Multiscale L
针对古代壁画分辨率低、纹理细节模糊不清导致壁画观赏性不足和研究价值不高的问题，提出了一种稳定增强生成对抗网络的超分辨率重建算法SESRGAN(stable enhanced super-resolution generative adversarial networks)。以生成对抗网络为基础框架，生成网络采用密集残差块提取壁画特征，使用VGG网络作为判别网络的基本框架判断输入壁画的真假，引入感知
原子搜索算法（Atom Search Algorithm，ASO）是模仿自然界中原子运动而提出的一种新型优化算法，针对ASO在求解复杂函数时存在易早熟及收敛速度慢的问题，提出了一种改进ASO算法（Improved Atomic Search Algorithm，IASO)。IASO加入了原子个体历史最优解产生的约束力来修正ASO的加速度，增强全局搜索能力。自适应更新两个乘数系数来协调算法的全局搜索
针对传统RBPF（Rao-Blackwillised particle filter）算法存在定位精度低、粒子退化、粒子多样性丧失的问题，提出了一种基于激光雷达的改进SLAM算法。首先基于主成分分析法对相邻帧的点云进行粗配准，再采用改进点到线迭代最近点配准算法校正粗配准结果完成精确配准。改进重采样算法中，在多次复制大权重粒子集合的情况下引入小权重粒子集合，改善粒子多样性缺乏，提高了移动机器人定位精
在测绘工程中对于水准网平差定权问题分别为按照距离公里数、测站数给水准网观测值定权。然而，对于复杂的地形地势，两种方法不能很好地区分地形起伏情况。为此，提出一种基于熵权理论的赋权方法，目的是在定权时充分考虑地形信息，对距离公里数和测站数所占权重做了新的拟定，得到更合理的权系数矩阵。最后，通过实例试算分析，结果表明：提出的熵权理论的定权方法比常用方法的精度更高，且具有统计学意义，有良好的应用价值。
针对直线顶管掘进机在掘进导向中所面临的响应速度慢、成本高的两大问题，本文提出了一种基于双相机靶标的实时位姿测量方法。利用对向安装的两个工业相机及两块感光成像屏组成测量标靶，辅以一道已知空间方位信息的指示激光，该测量方法利用光斑图像分析处理、标定网格检索以及欧拉角解算的技术，可完成掘进机相对于计划线在工程坐标系下水平/垂直偏差的测量，进而实现导向。实验表明，本文双相机标靶的方位角重复性测量精度优于0
抽样检验是测绘成果质量检验的基本方法，抽样方案与被检成果质量水平的匹配程度直接决定抽样检验的效果。本文针对抽样方案的适用性和有效性评价问题，提出了计数型抽样方案的质量不确定性区间（QUI）的概念，并以给定概率水平条件下的质量不确定区间的长度评价抽样方案的适用性和有效性，能够比较客观反映抽样方案的两类风险程度。通过对4个典型的测绘成果质量检验的抽样方案和6个仿真的抽样方案的数值计算和分析，验证了本文
土林是在干旱-半干旱地区典型的流水侵蚀地貌，研究其物质组成可揭示土林沉积环境演变过程，为进一步探究土林的发育演化奠定基础。本文采用粒度分析方法，对其地层剖面沉积物组成特征进行了研究。结果表明：（1）大同土林沉积物的粒度组成以粉沙为主，平均含量高达50.6%，其次为粘土，平均含量为36.01%，粗颗粒组分的含量较低。（2）自然频率分布曲线呈单峰和双峰分布模式，相应的累积频率曲线也呈单一直线型和两段型
同步定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题，提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图，并将局部地图信息发送至同一工作站中，以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地
基于大型经济海藻的经济和生态价值，开发具有潜力的新栽培物种是海藻栽培产业健康多样化发展的保障。多肋藻(Costaria costata)是一种具有很高营养价值及经济价值的大型褐藻，但并非我国本土物种。本研究采用MaxEnt模型预测多肋藻在我国的适生情况，并探究不同因子对多肋藻孢子体生长的影响，为开展多肋藻栽培提供支撑。结果表明，当正则化参数为1，训练集与测试集比值为70:30时，模型预测性能最佳。