基于二元正态分布匹配和非线性优化的激光SLAM研究

来源 :组合机床与自动化加工技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:baimeimei
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AGV自导航的关键之一是拥有高精度地图,因此激光SLAM(同步定位与建图)地图构建系统非常重要。针对现有算法精度和效率的不足,该研究建立了一个适用于AGV上的激光SLAM系统,并进行了测试和实现。首先,系统由激光雷达获取激光帧,进行滤波处理,并由第一帧激光帧初始化自由概率地图;其次,将t-1时刻激光帧进行二元正态分布化,由t时刻激光帧在t-1时刻激光帧的相关区间进行投影和概率打分,找到离散最优解;其次,由二元正态分布概率密度函数和双三次插值的自由概率残差构建目标代价函数,在离散最优解位置进行非线性优
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针对传统故障诊断方法没有充分利用故障数据的时序特点,提出了一种一维CNN与双向LSTM网络相结合的智能轴承故障诊断方法。构建的深度模型以原始采样数据作为输入,减少了人工提取特征的偏见,充分利用了卷积神经网络在特征提取上的优势,在浅层使用卷积神经网络,并加入BiLSTM挖掘一维振动信号中的时间序列信息,实现了更为准确的轴承故障诊断。使用BiLSTM-CNN模型,分析了不同的优化器和激活函数的诊断结构,通过不同参数的结合确定了效果最好的参数组合。实验结果表明,以混淆矩阵、准确率为评价依据,该方法与传统机器学习