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EEPW首頁 >> 主題列表 >> k加權(quán)近鄰算法

基于Wi-Fi指紋定位的智能車仿生聲納SLAM算法研究

  • 針對(duì)基于SLAM技術(shù)智能車在室內(nèi)構(gòu)建二維經(jīng)驗(yàn)圖優(yōu)化問題，在RatSLAM的基礎(chǔ)上，采用仿生聲納系統(tǒng)代替視覺傳感器的BatSLAM模型和Wi-Fi指紋定位，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)的二維經(jīng)驗(yàn)圖優(yōu)化。本文在BatSLAM的基礎(chǔ)上，使用Wi-Fi指紋定位技術(shù)，離線階段構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，在線階段使用K加權(quán)近鄰算法實(shí)現(xiàn)在線指紋匹配，提高定位的準(zhǔn)確性和精度，從而改善經(jīng)驗(yàn)圖的失真問題。
  • 關(guān)鍵字： 同步定位  地圖構(gòu)建  Wi-Fi指紋定位  智能車  K加權(quán)近鄰算法  仿生聲納系統(tǒng)  202008  
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k加權(quán)近鄰算法介紹

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