5、缩小ACAS - Xu系统占用空间并实现认证:基于混合机器学习的解决方案

缩小ACAS - Xu系统占用空间并实现认证:基于混合机器学习的解决方案

1. 引言

随着航班流量的增加,飞机碰撞风险也在上升。为应对这一问题,标准化组织定义了新一代机载防撞系统ACAS X,其目的是使任何入侵者远离本飞机的期望范围。

1.1 ACAS Xu概述

在ACAS X家族中,ACAS Xu专为无人机、城市空中交通和空中出租车设计,具备水平自动冲突解决能力。该系统基于一组查找表(LUT)实时解决冲突,这些LUT是离线计算得出的,其大小经过精心选择,以满足实时性(每秒必须做出决策)和安全级别(不应发生任何碰撞)的要求。

本飞机计算以下六个参数来访问表格,以估计每种可能建议的碰撞概率,并选择使该概率最小的建议:
- ρ (ft):本飞机到入侵者的距离
- θ (rad):相对于本飞机航向的入侵者角度
- ψ (rad):入侵者相对于本飞机航向方向的航向角
- vown (ft/s):本飞机的速度
- vint (ft/s):入侵者的速度
- τ (s):垂直间隔丢失前的时间

23个LUT提供了前一个建议(pa)和下一个建议之间的过渡成本。有五种建议:COC(无冲突)、SR(强右转)、SL(强左转)、WR(弱右转)和WL(弱左转)。当本飞机处于COC状态时,可继续执行任务;处于其他状态时,则需根据计算出的状态启动转弯。

参数 含义
ρ 本飞机到入侵者的
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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