用于确定可移动物体的精细位置值的方法和设备.pdf
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用于确定可移动物体的精细位置值的方法和设备.pdf
用于确定可移动物体的精细位置值z的位置传感器包括与所述传感器一起移动的激励单元和固定传感器单元(7),该传感器单元(7)同时发出共同描述该精细位置值的多个输出信号aE(z(t)),bE(z(t)),...。在校准模式下,在激励单元和校准单元(3)之间存在限定关系,并且从所述输出信号捕获幅度值组ΔaE(z),ΔbE(z),...,并从所述幅度值组形成平均值组AE(z),BE(z),...,该平均值组被供给校准单元(31),该校准单元(31)利用精细位置校准值μ(z)将所述平均值组转换成参考值AE(μ(z))
用于确定可自动移动设备的位置的方法.pdf
本发明涉及一种用于确定可自动移动设备的位置的方法,该设备优选具有电动的移动轮,其中,设备具有障碍识别装置,其中,从设备的预先计算出的假定第一位置出发进一步计算出大量可能的位置和定向(质点6)并在设备相应地移动后根据此时占据的第二位置借助光学单元的测量结果将此前产生的质点之一按照预先规定的考虑概率的选择算法假定为设备的新位置。本发明建议对质点进行如下评估:为所计算出的质点云的最大延伸配备坐标系的第一轴并由此出发检测质点在另一个、即第二坐标轴方向上的偏差,然后将质点全部投影到第一坐标轴内并为这样检测的质点分布
确定可移动的设备的位置.pdf
一种确定包括摄像头的可移动的设备的位置的计算机执行的方法。该方法包括以下步骤:使用摄像头捕获一段时间内的图像序列;对于来自图像序列的连续图像对,使用第一神经网络确定表明设备的运动的特征,该设备的运动在捕获该图像对的第一图像的时间与捕获该图像对的第二图像的时间之间;对于连续图像序列,使用第二神经网络从由第一神经网络确定的特征确定表明设备的位置的特征;以及对于连续图像序列,从由第二神经网络确定的特征确定设备的位置。
确定可移动的设备的位置.pdf
一种确定包括摄像头和至少一个惯性传感器的可移动的设备的位置的计算机执行的方法。在一段时间内捕获图像序列,并且第一神经网络从连续图像对确定表明设备的运动的特征。捕获表明设备的运动的数据,并且第二神经网络从数据确定表明设备的运动的特征。然后,第三神经网络从由第一神经网络确定的特征和第二神经网络确定的特征确定表明设备的位置的特征。设备的位置是从由第三神经网络确定的特征确定的。
用于确定运动物体的位置的方法和系统.pdf
本发明涉及一种用于确定运动物体相对于由一组几何表面建模的环境的相对位置的方法,所述一组几何表面根据环境中的参照系形成3D模型,该方法包括:在至少一个方向上测量从物体到环境的多个距离以便获得运动物体的参照系中的一组限定的点的步骤(10),评估所述一组点与环境的3D模型之间的差异的步骤,以及从所述差异确定运动物体在环境的参照系中的相对位置的步骤(20)。