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  • 简介:以火灾统计数据中的火灾发生起数为研究对象,利用时间序列分析中的差分自回归移动平均模型对城市火灾进行预测。以北京市2000~2006年火灾数据为例,建立了乘积季节模型,进而预测了北京市2007年月火灾发生起数,并与实际值相比较,发现该模型预测结果较为准确,可用于对火灾作短期预测,预测结果可为消防部门的决策提供科学依据。

  • 标签: 城市火灾 时间序列 ARIMA模型 乘积季节模型
  • 简介:针对移动机器人在室内环境下难以获取GPS定位信息,仅靠自身惯导不能得到精确位姿的问题,提出了一种基于RGB-D传感获取三维环境点云,对连续点云提取特征并进行配准的移动机器人6自由度位姿估计方法.首先通过RGB-D传感获取环境深度图像,根据特征提取算法提取点云特征;然后以特征点为配准点,运用随机一致性采样(RANdomSAmpleConsensus,RANSAC)算法对点云进行初配准,剔除部分错误匹配点,获得初始变换矩阵;最后采用改进的迭代最近点(IterativeClosetPoint,ICP)算法进行精配准,获得点云间的最终变换矩阵,实现位姿估计.实验结果表明:该方法有效地提高了大规模点云配准效率,得到了较精确的位姿估计信息.

  • 标签: 6自由度位姿估计 点云配准 RGB-D传感器 迭代最近点算法