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本發(fā)明涉及一種捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)模擬器的設(shè)計(jì)方法，首先基于預(yù)先設(shè)定好的運(yùn)動(dòng)軌跡參數(shù)，根據(jù)運(yùn)動(dòng) 學(xué)原理，生成載體坐標(biāo)系相對(duì)導(dǎo)航坐標(biāo)系的角速度和加速度;其次利用方向余弦矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到 IMU 坐標(biāo)系相對(duì)導(dǎo)航坐標(biāo)系的 IMU 真值數(shù)據(jù);然后在此真值數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上添加所需真實(shí)運(yùn)動(dòng)和 IMU 傳感器 誤差，得到切合仿真場(chǎng)景需求的 IMU 數(shù)據(jù);最后利用 IMU 坐標(biāo)系下的添加真實(shí)運(yùn)動(dòng)后的 IMU 

本發(fā)明公開了一種顧及道路交叉路口轉(zhuǎn)向的公路大件運(yùn)輸線路優(yōu)化方法，包括:步驟 1，基于原始 道路圖層數(shù)據(jù)構(gòu)建道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型;步驟 2，基于道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型構(gòu)建道路轉(zhuǎn)角權(quán)重輔助網(wǎng)，并對(duì) 道路轉(zhuǎn)角權(quán)重輔助網(wǎng)中輔助邊賦權(quán)重;步驟 3，基于道路轉(zhuǎn)角權(quán)重輔助網(wǎng)生成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，考慮路徑交 叉口轉(zhuǎn)向總權(quán)重和路徑總長(zhǎng)度設(shè)置目標(biāo)函數(shù)，采用最短路徑分析法分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，獲得最優(yōu)路徑;步 驟 4，結(jié)合轉(zhuǎn)角方向?qū)⒉襟E 3 獲得的最優(yōu)路徑反推到道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型中，獲

本發(fā)明公開了一種基于靜態(tài)紋理模型聚集的動(dòng)態(tài)紋理識(shí)別方法，提出了識(shí)別動(dòng)態(tài)紋理并不需要對(duì)整 個(gè)復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)過程建模，可以繞開對(duì)運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行數(shù)學(xué)建模這一瓶頸，直接將動(dòng)態(tài)紋理視為若干幀靜態(tài) 紋理圖像的聚集，從而將其轉(zhuǎn)化為靜態(tài)紋理分類問題，最后通過聚集靜態(tài)紋理模型識(shí)別動(dòng)態(tài)紋理。而關(guān) 于靜態(tài)紋理識(shí)別目前有很多成熟有效的算法。本發(fā)明利用現(xiàn)有的靜態(tài)紋理模型算法，將其拓展至動(dòng)態(tài)紋 理識(shí)別的應(yīng)用，建立基于靜態(tài)紋理模型聚集的動(dòng)態(tài)紋理識(shí)別框架，推動(dòng)了動(dòng)態(tài)紋理識(shí)別技術(shù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn) 了高效快速識(shí)別動(dòng)態(tài)紋理。

本發(fā)明公開了一種針對(duì)網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)變化的不間斷爬蟲系統(tǒng)構(gòu)建方法，本發(fā)明在數(shù)據(jù)抽取的過程中，并 不依賴于具體的標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)，而是通過計(jì)算的方法來尋找目標(biāo)節(jié)點(diǎn);利用節(jié)點(diǎn)剪枝和相似哈希的方法鎖定 標(biāo)題節(jié)點(diǎn);然后，迭代計(jì)算相關(guān)節(jié)點(diǎn)的上下文主題相關(guān)度值 TTR，得到目標(biāo)抽取模塊的節(jié)點(diǎn);最后，使 用正則表達(dá)式以及庫(kù)匹配的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)間和新聞來源的信息的獲取，在庫(kù)匹配的過程中，使用了庫(kù)動(dòng) 態(tài)增長(zhǎng)的方法;同時(shí)，在目標(biāo)抽取節(jié)點(diǎn)下的剩余節(jié)點(diǎn)中，過濾掉所有噪聲節(jié)點(diǎn)，便得到網(wǎng)頁(yè)文本的正文 信息;本發(fā)明提供的技術(shù)方法主要應(yīng)用

本發(fā)明公開了一種顧及非局部特性與時(shí)空變化的遙感數(shù)據(jù)時(shí)空定量融合方法，基于非局部濾波，利 用移動(dòng)窗口技術(shù)，首先選取相似像元，用基于小窗口運(yùn)算的經(jīng)驗(yàn)型公式篩選相似像元，并在此基礎(chǔ)上二 次篩選相似像元，以相似像元為中心的鄰域矩陣的相似度以及其與中心像元的相對(duì)距離衡量權(quán)重大小， 考慮時(shí)空變化，針對(duì)區(qū)域主要特征，選取相應(yīng)的方式加權(quán)，最終融合得到中心像元的反射率值。本發(fā)明 利用高空間分辨率數(shù)據(jù)與高時(shí)間分辨率數(shù)據(jù)的互補(bǔ)信息，顧及非局部特性與時(shí)空變化，融合得到

本發(fā)明提供后向散射優(yōu)化的森林復(fù)雜地形校正及樹高反演方法、系統(tǒng)，地形校正包括針對(duì)森林場(chǎng)景 的極化干涉 SAR 圖像，根據(jù)森林場(chǎng)景的兩層散射特點(diǎn)，構(gòu)造兩層結(jié)構(gòu)的相干模型，并對(duì)地形引起的參 數(shù)變化進(jìn)行校正；結(jié)合地形仿真和植被仿真，建立植被與地形之間的定量描述關(guān)系；最后結(jié)合距離多普 勒幾何校正方式和歸一化輻射校正方式進(jìn)行校正；樹高反演包括針對(duì)不同樹種之間的結(jié)構(gòu)和分布的差異， 提出樹種多樣性因子，對(duì)不同的樹種的植被高度分別進(jìn)行估計(jì)然后獲得整個(gè)森林場(chǎng)景的樹

本發(fā)明提出了一種基于操作轉(zhuǎn)換的文本編輯實(shí)時(shí)協(xié)同方法，本發(fā)明首先通過產(chǎn)生的本地操作發(fā)送到 其他站點(diǎn)，然后通過因果接受找出與該操作具有并發(fā)關(guān)系的操作；對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到該操作在該站點(diǎn)的 執(zhí)行形式，并將該操作加入到執(zhí)行隊(duì)列，完成協(xié)同編輯；本發(fā)明能夠支持在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多用戶實(shí)時(shí)對(duì)同 一文本進(jìn)行協(xié)同編輯；本發(fā)明能夠支持實(shí)時(shí)協(xié)同編輯工作，即所有的用戶最終得到一致的結(jié)果的，并且 結(jié)果是用戶想要的；本發(fā)明應(yīng)用到實(shí)時(shí)協(xié)同編輯中不需要全序控制；不僅能夠做到結(jié)果一致，而

本發(fā)明公開了一種基于遙感影像的特征函數(shù)空間濾值回歸模型并行化方法，本發(fā)明針對(duì)遙感影像數(shù) 據(jù)回歸建模過程中變量空間自相關(guān)性對(duì)模型的影響，提出采用特征函數(shù)空間濾值方法，通過將影像進(jìn)行 分塊，利用搭建的并行計(jì)算集群進(jìn)行分布式計(jì)算，最后將分塊計(jì)算的結(jié)果返回給主節(jié)點(diǎn)匯總，通過對(duì)比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評(píng)價(jià)參數(shù) MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗(yàn)證基于 遙感影像的特征函數(shù)空間濾值并行方法在空間統(tǒng)計(jì)回歸建模中能夠消除空間

基于衛(wèi)星定位的農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)技術(shù)的系統(tǒng)。 一、項(xiàng)目分類 重大科學(xué)前沿創(chuàng)新 二、成果簡(jiǎn)介 農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)技術(shù)是智能農(nóng)機(jī)裝備的核心技術(shù)，可顯著提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、資源利用率和土地產(chǎn)出率。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)從2004年起，在國(guó)內(nèi)率先開展了基于衛(wèi)星定位的農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)技術(shù)的系統(tǒng)研究，突破了十項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，取得了三大創(chuàng)新成果：1．突破了復(fù)雜農(nóng)田環(huán)境下農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)高精度定位和姿態(tài)檢測(cè)技術(shù)；2．創(chuàng)新提出全區(qū)域覆蓋作業(yè)路徑規(guī)劃方法、路徑跟蹤復(fù)合控制算法、自動(dòng)避障和主從導(dǎo)航控制技術(shù)，提高了農(nóng)機(jī)導(dǎo)航精度、作業(yè)質(zhì)量和作業(yè)效率；3．創(chuàng)制了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)線控裝置和農(nóng)機(jī)北斗自動(dòng)導(dǎo)航產(chǎn)品。 在新疆等十省區(qū)累計(jì)推廣農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)產(chǎn)品2679套，已獲授權(quán)發(fā)明專利17件，制定技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)1件，發(fā)表學(xué)術(shù)論文46篇（SCI/EI 33篇）。培養(yǎng)博士9人和碩士17人，博士后2人，其中1人獲2008年全國(guó)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)。項(xiàng)目成果總體達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平，其中水田自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)和主從導(dǎo)航作業(yè)居國(guó)際領(lǐng)先水平，打破了國(guó)外技術(shù)壟斷，保障了我國(guó)農(nóng)機(jī)導(dǎo)航裝備的自主安全可控，引領(lǐng)了我國(guó)農(nóng)機(jī)導(dǎo)航技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，為我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)提供了重要支撐。 該成果榮獲2020年度國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。

1.痛點(diǎn)問題 協(xié)作機(jī)器人與人類共享工作空間，通過直接（即物理上）或間接地與人類交互共同開展操作任務(wù)。相比傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作機(jī)器人有更高的安全性和更易于編程的特點(diǎn)，能夠通過人類示教部署于各種不同的任務(wù)并靈活地與人類配合。隨著傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人帶來的效率提升趨于飽和，能夠安全配合人類的協(xié)作機(jī)器人能夠進(jìn)一步提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益。然而，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人存在以下兩大痛點(diǎn)問題。 問題一：安全和效率之間的權(quán)衡一直是人機(jī)交互中未系統(tǒng)解決的開放性問題。當(dāng)存在人機(jī)直接接觸時(shí)，為了保證人的安全，現(xiàn)有的協(xié)作機(jī)器人是通過中止正在進(jìn)行的任務(wù)、順從人的干預(yù)以保證安全；然而，不論人是有意地干預(yù)（即工人直接抓取機(jī)械臂來引導(dǎo)其任務(wù)）還是無意地接觸機(jī)器人，都將造成機(jī)器人暫停手頭工作；直到人類停止干預(yù)，機(jī)器人才能繼續(xù)執(zhí)行它的任務(wù)。雖然這種人機(jī)協(xié)作方式能夠保證機(jī)器人與工人合作的安全，但因?yàn)闄C(jī)器人需要在不同的工作模式之間切換，其工作效率將會(huì)受到影響。 問題二：如何提高人的示教效率為協(xié)作機(jī)器人的另一大痛點(diǎn)問題。協(xié)同機(jī)器人多用于能夠靈活拆裝的生產(chǎn)線，以適應(yīng)新的任務(wù)，因此新任務(wù)的編程效率很大程度上決定了工作效率。基于人類示教的編程方式具有自然、本能的優(yōu)勢(shì)，能夠直接傳遞人類的操作技巧與經(jīng)驗(yàn)。其中，將示教軌跡參數(shù)化為可以編輯修改、適應(yīng)不同任務(wù)的形式是提高效率的核心問題。該示教軌跡不光應(yīng)該包含機(jī)器人末端的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，而且應(yīng)該包含同時(shí)調(diào)整的冗余關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，從而同時(shí)完成末端主任務(wù)與關(guān)節(jié)避障任務(wù)，以適應(yīng)工作環(huán)境。現(xiàn)有的示教方式未能結(jié)合離線示教與在線介入，因此無法適用于需要同時(shí)記錄機(jī)器人末端和關(guān)節(jié)的示教任務(wù)。 2.解決方案 本項(xiàng)成果基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺感知技術(shù)，開發(fā)了混合交互接口與人機(jī)互補(bǔ)操作算法，以解決上述痛點(diǎn)問題。 ①對(duì)于問題一，本項(xiàng)成果提出了自適應(yīng)視覺控制與零空間阻尼控制的協(xié)作框架：在有限視場(chǎng)、未校正相機(jī)、關(guān)節(jié)奇異的情況下，保證了機(jī)器人在整個(gè)工作空間內(nèi)的全局穩(wěn)定性；在不影響機(jī)器人末端任務(wù)的前提下，允許人類專家隨時(shí)、安全地介入以改變機(jī)器人關(guān)節(jié)姿態(tài)，以應(yīng)對(duì)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化或突發(fā)事件，從而實(shí)現(xiàn)了安全與效率并重的人機(jī)協(xié)作方式。 ②對(duì)于問題二，本項(xiàng)成果構(gòu)建了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺感知的混合接口，讓人類專家可以在任務(wù)和冗余聯(lián)合空間進(jìn)行雙手演示，同時(shí)記錄機(jī)器人末端與機(jī)器人關(guān)節(jié)的數(shù)據(jù)。示教軌跡基于DMP方法進(jìn)行參數(shù)化，能夠根據(jù)不同任務(wù)所需的末端位置、關(guān)節(jié)角度、運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，在保證末端任務(wù)精度的同時(shí)完成關(guān)節(jié)的避障任務(wù)。 技術(shù)核心： ①基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)-觸覺感知的混合交互接口; ②用于雙手示教的機(jī)器人軌跡學(xué)習(xí)方法; ③自適應(yīng)全局穩(wěn)定控制算法。 預(yù)期產(chǎn)品：用于人機(jī)互補(bǔ)協(xié)同操作的設(shè)備與軟件 3.合作需求 1)資金需求：本項(xiàng)成果開發(fā)的人機(jī)互補(bǔ)協(xié)作平臺(tái)，在硬件與軟件研發(fā)階段需要資金投入，需約250-500萬(wàn)元人民幣； 2)孵化資源：公司研發(fā)所需辦公及研發(fā)場(chǎng)地、實(shí)驗(yàn)室、分析與測(cè)試實(shí)驗(yàn)室等； 3)團(tuán)隊(duì)：協(xié)作平臺(tái)開發(fā)團(tuán)隊(duì)、商務(wù)開發(fā)與合作團(tuán)隊(duì)、財(cái)務(wù)、法務(wù)等支持團(tuán)隊(duì)； 4)生產(chǎn)制造企業(yè)合作：提供人機(jī)協(xié)同操作的場(chǎng)景與需求，開展工廠真實(shí)環(huán)境的測(cè)試與部署； 5)基礎(chǔ)研究合作：與協(xié)作機(jī)器人、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、觸覺感知方向的國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)研究團(tuán)隊(duì)合作，開發(fā)新的交互設(shè)備與算法。