27、新兴计算方法在表面和圆度测量中的应用

新兴计算方法在表面和圆度测量中的应用

1 引言

拟合、滤波、参数化和不确定性确定是任何表面纹理或圆度分析的核心。从实施角度介绍这些主题,希望能对学生们和实践者都有所帮助。涵盖的主题包括在工业中非常常用的几种方法,还有一些新兴的方法。表面和圆度计量学是一个活跃的研究领域,新的计算方法不断被引入。本文将简要概述计算表面和圆度计量学研究的几个领域。

2 参数提取

确定功能相关参数是表面纹理分析的关键方面。在过滤表面轮廓或区域图的基本前提中,不同的表面波长带以不同的方式影响功能。在全部轮廓上计算的参数可能不会编码功能,而在狭窄带宽上计算的相同参数则可能明确地做到这一点。基于表面波长的过滤和参数化通常在工业界被接受和实践,但这并不是识别功能相关参数的唯一方法。

2.1 基于滚动球的过滤技术

一种基于滚动球的过滤技术,其中轮廓或区域图可以根据特征尺寸被划分为更细的带。参数可以在轮廓或区域图的这种划分上进行计算。滚动球过滤技术的核心思想是通过模拟一个球体在表面上滚动,从而确定哪些区域对功能影响最大。以下是具体的操作步骤:

  1. 定义球体半径 :选择一个合适的球体半径,这个半径取决于你想要检测的特征尺度。
  2. 滚动球体 :在表面轮廓或区域图上滚动球体,记录每次滚动后的接触点。
  3. 提取特征 :根据球体的接触点,提取出具有特定特征的区域,如高峰、低谷等。
  4. 计算参数 :在这些提取出的区域上计算所需的参数,如平均深
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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