组合导航滤波算法研究

当今社会,卫星导航已经广泛应用于各个领域,然而单一的导航系统由于具有固有的缺陷远远满足当前对导航定位的需求。组合导航系统可以利用多种导航系统的优点,大大规避了单一系统的缺点,成为未来导航模式的大势所趋。本文通过阅读大量文献,以GPS/INS组合导航为例,概要介绍了其滤波算法的主要研究方向和领域,并着重以神经网络辅助卡尔曼滤波进行了研究分析。

基于卷积神经网络的楼梯识别

深度学习发展至今已经在诸多领域展现出卓越的性能,利用卷积神经网络进行图像识别是当前深度学习的重要应用之一。运用卷积神经网络对大量楼梯图片进行网络训练,使机器人在识别楼梯或类似障碍物时能自主攀爬。采用当前主流深度学习框架Caffe,使用卷积神经网络AlexNet和ResNet对楼梯图片集进行训练和测试。实验得出,ResNet的识别准确率为96.5%,AlexNet识别准确率为92.3%,相较而言,ResNet性能优于AlexNet,可以为机器人对楼梯的自动识别提供一些参考。

凝聚班子共识共谋发展大计

习主席反复强调:“坚持在其位、谋其政、尽其责,真正把全部心思和精力用在干事创业上,做到为官一任、造福一方。”一届班子、一任领导在一个单位、一个岗位,长则五六年,短则两三年,如何凝聚班子共识、推动部队建设,是经常摆在各级班子面前一道很现实的课题。—凝聚共识谋发展重在同心,同心才能同向。班子成员大多经过“大浪淘沙”,素质全面、能力过硬,都能独当一面、堪为大用。要把大家的心聚在一起,做到同向发力,不仅需要高超的领导艺术,尤其需要从思想上政治上加强引领。