一种基于点—面匹配的3D-SLAM方法

提出一种基于点一面匹配的3维空间同步定位与3维地图创建(3D-SLAM)方法以解决3D-SLAM中的点云匹配问题.首先将3维空间中的6自由度(6DOF)匹配问题合理地简化成5DOF匹配问题,然后算法在激光雷达获取的每行数据中提取平面拐点,再通过区域生长的方式找到点云中的平面区域.通过计算平面的法向量,并比较两帧数据之间关联平面的法向量方向估计出旋转参数,然后算法利用一种改进的层次投影方法计算平多参数.在含有较高噪声的真实数据集上的实验证明该算法是有效的.

数据校正在焦化碳一过程中的应用

化工生产过程中,开展测量数据的误差侦破与校正方法的研究具有十分重要的意义。针对焦化碳一过程中测量变量的稳态数据校正,采用残差检验方法进行数据协调和过失误差的识别、侦破,通过两层次变换进行数据分类,从而消除了已有算法中出现奇异矩阵的情况。校正后的变量满足物料和元素平衡要求,误差侦破的结果为仪表故障的排除等提供了参考依据;数据校正则提高了生产效率。