导读:本文包含了运动数据估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:惯性导航系统,全球卫星导航系统,卡尔曼滤波,车辆运动状态
运动数据估计论文文献综述
郭维[1]（2017）在《基于INS/GPS数据融合的大客车运动状态估计方法研究》一文中研究指出随着人们对汽车安全性能要求的不断提高,汽车主动安全控制系统成为研究的热点。汽车主动安全控制系统通过获取汽车行驶过程中的状态参数对车辆的稳定性进行控制。由于车载传感器的测量精度和生产成本等因素的限制,一些汽车运动状态参数无法利用车载传感器准确测量得到,因此,通过状态估计来获取汽车的运动状态信息是一种行之有效的方法。本文在总结国内外学者对汽车运动状态估计研究的基础上,结合国家自然科学基金项目,利用估计算法对车辆运动状态信息进行估计。由于目前对汽车运动状态估计的研究主要针对乘用车,很少针对大客车,因此,本文以大客车为研究对象,研究过程中先进行仿真试验,然后利用INS/GPS系统进行实车试验,利用状态估计算法对大客车行驶过程中的一些重要状态信息进行估计。论文首先对INS惯性导航系统和GPS系统的基本组成和工作原理进行了深入研究。其次,建立客车二自由度车辆模型,采用经典卡尔曼滤波估计算法对大客车的横摆角速度和质心侧偏角进行估计,将估计值与相同工况利用车辆动力学仿真软件TruckSim得到的仿真值进行对比分析,以验证线性条件下估计算法的有效性。由于二自由度车辆模型不能全面描述车辆的动力学特性以及经典卡尔曼滤波只能适用于线性系统的不足,建立了七自由度车辆动力学模型以及Dugoff轮胎模型,分别采用扩展卡尔曼滤波(EKF)估计算法和无迹卡尔曼滤波(UKF)估计算法对大客车的纵向车速、侧向车速、横摆角速度、质心侧偏角和车轮垂直载荷进行估计,将EKF估计值和UKF估计值与相同工况利用TruckSim得到的仿真值进行对比分析,以验证EKF算法和UKF算法的有效性和准确性,并比较两种算法的估计精度。最后,利用INS/GPS系统进行实车试验,根据试验测量值,采用UKF估计算法对大客车的纵向车速、侧向加速度和横摆角速度进行估计,并与测量值进行比较,以验证在实车试验条件下UKF算法的有效性。(本文来源于《长安大学》期刊2017-04-27）
谷蔷薇[2]（2016）在《基于2D/3D图像数据融合的空间目标运动估计方法》一文中研究指出为清除空间垃圾,延长卫星寿命,实现废弃卫星在轨零部件回收,面向非合作目标的在轨服务任务成为各国研究重点。针对非合作目标的接近、捕获等操作是在轨服务的基础,目标运动参数获取是实现上述操作的前提条件。由于目标表面结构与运动状态未知,为实现目标运动参数估计,考虑到敏感器体积,精度,采样频率等因素,采用多视觉敏感器融合测量方法。因此本文以非合作目标在轨服务为背景,研究基于2D/3D视觉相机数据融合的空间目标运动估计方法。首先,针对目标表面叁维重建过程中3D相机外参数校正问题,充分利用深度测量数据,在正交投影模型基础上,建立关于外参数姿态矩阵的优化目标函数。考虑到3D相机测量误差较大,为提高算法鲁棒性,确保取得全局最优解,采用凸优化方法将优化函数转化为线性不等式约束下的线性凸优化问题,采用内点法求解,得到3D相机参数,并给出全局收敛性证明。仿真表明该方法能较快收敛且具有较高的鲁棒性。其次,针对目标表面叁维重建过程中2D/3D数据融合问题,为提升3D图像分辨率,结合同场景高分辨率2D灰度图像,推导基于置信度的联合双边滤波方法。为保持原深度图像中边缘信息,考虑到同场景灰度图像与深度图像常具有相似的不连续性,可将灰度图像像元灰度加入滤波函数中,建立联合双边滤波函数。同时为保证分辨率提高后深度图像精度,考虑到深度图像中深度突变即边缘区域测量误差较大,基于深度图像梯度,建立置信图,推导建立基于置信度的联合双边滤波函数。仿真验证该方法具有优秀的边缘保持能力和较高的精度。利用Kinect随机拍摄室内场景,本方法能有效实现深度图像分辨率提升,完成场景叁维重建。最后,针对空间非合作目标运动参数估计问题,建立叁维场景流计算方法。利用某两帧叁维场景重建信息,考虑不同应用场景,在平面光流算法推导的基础上,在满足光照条件不变,目标刚体和小运动假设下,加入深度方向运动方程,推导全局场景流算法和局部场景流算法。建立场景流优化函数,利用Jacobi迭代方法求解,实现从帧间叁维场景变化恢复目标运动状态。仿真表明该方法能有效恢复场景或场景内目标特征点运动,实现对非合作目标运动信息的快速测量。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2016-06-01）
赵亮[3]（2014）在《基于环视SAR数据的雷达运动参数估计》一文中研究指出环视合成孔径雷达主要用于在导弹精确末制导中进行景象匹配,而雷达的运动参数是实现精确制导的关键因素之一。雷达运动参数可以由GPS和IMU直接测得,也可以通过从实测数据中估计得出。由于环扫SAR雷达平台具有运动速度快、非匀速运动和大斜视等特点,因此对成像质量要求比较高。而现有GPS和IMU测得的雷达运动参数一般很难满足成像精度要求。本文研究基于雷达回波数据的运动参数估计方法,通过利用多普勒参数估计和图像匹配等技术对运动参数进行精确估计,以适应环扫SAR高分辨率成像和精确制导的要求。本文的主要思路如下:第一章绪论回顾了SAR的发展历史,介绍了国内外在SAR领域的发展情况,介绍本文研究内容“环扫SAR成像及环扫SAR参数估计”的背景并且简要说明本文的主要工作。第二章详细介绍一种经典的大斜视SAR成像算法,即线性距离-多普勒算法,这是本文环视SAR成像处理的基础。第叁章提出了一种基于多普勒中心估计的雷达运动参数估计方法,并分析了该方法在不同条件下的参数估计性能。第四章提出了一种基于SAR图像匹配技术的雷达运动参数估计方法,并且对该方法进行了误差分析和性能评估。第五章结束语对全文的工作进行了总结,并指出了下一步需要继续研究的问题。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2014-12-01）
赵大威,丁福光,谢业海,杭栋栋,边信黔[4]（2014）在《利用船舶运动数据估计海浪方向谱的研究》一文中研究指出有效的利用海浪方向谱的信息能够为船舶安全航行和动力定位控制提供帮助,传统的海浪谱估计方法使用波浪浮标等不能随船安装的仪器,不能用于作业中的船舶。对动力定位船舶进行定点作业情况下的海浪方向谱估计进行研究,提出一种基于船舶运动响应数据估计当前海浪方向谱的方法,采用多维AR算法估计船舶运动交叉谱,采用遗传算法求解海浪方向谱的最优参数,并对4种海况情况进行了仿真实验,验证了该方法的有效性。(本文来源于《哈尔滨工程大学学报》期刊2014年10期）
阳昕,陶永耀,熊江[5]（2014）在《浅谈视频编码中运动估计数据存取的新方法》一文中研究指出针对视频编码中运动估计计算量大的问题,提出了一种实现运动估计时的搜索窗数据存取的组织方法,用以在一定程度上减小数据传输占用带宽资源,全面提高了视频编码系统的性能,并且节省了成本。(本文来源于《中国科技信息》期刊2014年10期）
朱惠[6]（2013）在《HEVC运动估计模块的数据流分析以及VLSI设计》一文中研究指出2013年1月26日,新一代视频编码标准HEVC（High Efficiency VideoCoding）被正式提出。HEVC的制定的目标是在保持相同的视频质量的条件下，使得视频的压缩率能够提升一倍。为了实现这一目标，HEVC的编码标准中引入了许多新的技术，诸如可变块与四叉树的编码结构等等，使得HEVC运算的复杂的显着增加。其中，运动估计模块在资源消耗上占据了很大的比例。如何对HEVC中的运动估计模块的硬件设计空间进行分析便是本课题的研究内容。本课题首先通过运动估计算法的分析，提出分离算法中的残差值与SAD累加两大部分，使得基于块匹配的运动估计算法能够适应于HEVC所提出的的可变块运算，并通过层次化的算法展开和变换重新组织其数据流。然后针对所提出的数据流建立了相对应的硬件模型，并在硬件模型与数据流之间建立了一个量化的代价函数。最后通过代价函数的分析获得了一个优化后的运动估计数据流调度策略。本课题对优化后的数据流调度策略设计了一个VLSI的硬件架构，并进行了功能仿真。使用TSMC90nm工艺库完成了逻辑综合，可以稳定运行在330MHz并且最大可支持HEVC中的全高清4K×2K，30帧/秒的视频编码的运动估计运算。(本文来源于《上海交通大学》期刊2013-12-01）
陶永耀,熊江[7]（2013）在《多媒体处理器运动估计数据存取新方法》一文中研究指出针对多媒体处理时运动估计引起的巨大计算量的问题,提出了一种简化的运动估计方法,当更新搜索窗口的数据时,仅更新搜索窗口移动后发生变化的一列宏块数据,从而减少更新量,提高多媒体处理的运算性能。(本文来源于《中国科技信息》期刊2013年14期）
杭栋栋[8]（2012）在《基于船舶运动响应数据的海浪估计方法研究》一文中研究指出船舶动力定位技术在人们探索海洋过程中，正在起着越来越重要的作用。由实际情况可知，在动力定位船舶操作过程中，很多操作是为了抵消外部环境干扰对船舶位置和艏向所带来的影响。因此，能够实时获取动力定位船舶工作海域的海况信息（包括波浪方向、海浪有义波高等变量），进而将其作为控制器的浪前馈，使得动力定位控制器能够根据这些信息进行更有针对性的操作，对于减少操作过程中的能耗，更快的达到所要求的控制效果有很重要的意义。船舶运动响应的时间序列可以从船舶上安装的多种类型的传感器获得，本文在对这些时间序列作交叉谱分析的基础之上，结合船舶运动幅值响应算子及海浪方向谱，开展了基于船舶运动响应数据估计海浪的研究，主要研究内容如下：文中主要针对由海浪引起的船舶横摇，纵摇，升沉响应，因此首先对海浪进行了研究。文中对常用的长峰波海浪谱进行了研究，之后研究了能够对实际海面进行更加详细描述的短峰波谱，即海浪方向谱。对根据海浪谱进行海浪仿真的等能量法和等间隔法进行了研究，验证了等间隔法的有效性。建立了六自由度的船舶运动学和动力学模型，利用matlab的mss工具包，仿真了船舶在海浪激励下纵、横摇和垂荡的运动响应，获取在海浪干扰下的船舶的运动响应数据。从线性角度，对船舶运动响应幅值算子RAO进行了阐述。在得到运动响应时间序列之后，需要对其进行交叉谱分析。针对传统的谱估计方法存在的谱数据丢失和需要进行人为干涉等问题，提出了利用MAR模型计算交叉谱的方法。推导出基于MAR模型求取交叉谱的方法，求取了MAR模型建立过程中的模型参数，基于船舶仿真出的横摇，纵摇，升沉时间序列，利用MFPE和BIC两种最优阶数判据方法给出相应阶数，最后得到了船舶运动响应交叉谱。通过海浪方向谱与船舶运动响应幅值算子RAO，求得船舶运动响应的理论交叉谱。以对时间序列进行基于MAR谱分析得到的交叉谱作为目标谱，应用遗传算法对海浪方向谱参数寻优，不断调整海浪方向谱的参数，使理论交叉谱与目标谱之间的差距最小，该方法能够避免寻优陷入局部最优化。最后对设计的算法分别在中低海况下进行了仿真。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2012-12-01）
郑兆青,桑红石,黄卫锋,沈绪榜[9]（2007）在《用于H.264/AVC的D级数据重用整数运动估计VLSI结构》一文中研究指出本文提出了一种用于H.264/AVC的D级数据重用整数运动估计VLSI结构.提出的结构是在一种固定块尺寸运动估计VLSI结构基础上,利用交叉网络实现变块尺寸的计算,使用多bank的存储器组织方式,使片上存储器的读写规则简单,易于处理不同搜索范围和不同尺寸的视频的运动估计.提出的运动估计结构用Verilog HDL描述,使用HJTC 0.18μm工艺,用Synopsys DC做了逻辑综合.相比现有结构,该结构由于增加片上存储器,因此数据重用率高,大大降低了存储带宽需求;另外数据吞吐率高,能够满足高性能视频编码需求.(本文来源于《电子学报》期刊2007年10期）
赵乘麟,刘江云,赵云辉[10]（2007）在《视频数据存储方式及运动估计算法的内存访问效率》一文中研究指出通过分析常用运动估计算法的内存访问模式,揭示出他们在通用计算机和数字信号处理器上使用时存在的效率问题,以及造成此问题的原因,并提出一种新的内存访问效率高的视频数据存储方式即迭瓦式存储方式。研究结果表明:使用新的视频数据存储方法,解决了跨缓存线访问数据的问题,并显着降低了运动估计过程中的高速缓存跑靶率;对全搜索算法,在算法本身不做任何改动的情况下,其运动估计过程速度提高28%。因此,迭瓦式存储方式的使用,可以有效地加速运动估计过程。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2007年03期）
运动数据估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为清除空间垃圾,延长卫星寿命,实现废弃卫星在轨零部件回收,面向非合作目标的在轨服务任务成为各国研究重点。针对非合作目标的接近、捕获等操作是在轨服务的基础,目标运动参数获取是实现上述操作的前提条件。由于目标表面结构与运动状态未知,为实现目标运动参数估计,考虑到敏感器体积,精度,采样频率等因素,采用多视觉敏感器融合测量方法。因此本文以非合作目标在轨服务为背景,研究基于2D/3D视觉相机数据融合的空间目标运动估计方法。首先,针对目标表面叁维重建过程中3D相机外参数校正问题,充分利用深度测量数据,在正交投影模型基础上,建立关于外参数姿态矩阵的优化目标函数。考虑到3D相机测量误差较大,为提高算法鲁棒性,确保取得全局最优解,采用凸优化方法将优化函数转化为线性不等式约束下的线性凸优化问题,采用内点法求解,得到3D相机参数,并给出全局收敛性证明。仿真表明该方法能较快收敛且具有较高的鲁棒性。其次,针对目标表面叁维重建过程中2D/3D数据融合问题,为提升3D图像分辨率,结合同场景高分辨率2D灰度图像,推导基于置信度的联合双边滤波方法。为保持原深度图像中边缘信息,考虑到同场景灰度图像与深度图像常具有相似的不连续性,可将灰度图像像元灰度加入滤波函数中,建立联合双边滤波函数。同时为保证分辨率提高后深度图像精度,考虑到深度图像中深度突变即边缘区域测量误差较大,基于深度图像梯度,建立置信图,推导建立基于置信度的联合双边滤波函数。仿真验证该方法具有优秀的边缘保持能力和较高的精度。利用Kinect随机拍摄室内场景,本方法能有效实现深度图像分辨率提升,完成场景叁维重建。最后,针对空间非合作目标运动参数估计问题,建立叁维场景流计算方法。利用某两帧叁维场景重建信息,考虑不同应用场景,在平面光流算法推导的基础上,在满足光照条件不变,目标刚体和小运动假设下,加入深度方向运动方程,推导全局场景流算法和局部场景流算法。建立场景流优化函数,利用Jacobi迭代方法求解,实现从帧间叁维场景变化恢复目标运动状态。仿真表明该方法能有效恢复场景或场景内目标特征点运动,实现对非合作目标运动信息的快速测量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
运动数据估计论文参考文献
[1].郭维.基于INS/GPS数据融合的大客车运动状态估计方法研究[D].长安大学.2017
[2].谷蔷薇.基于2D/3D图像数据融合的空间目标运动估计方法[D].哈尔滨工业大学.2016
[3].赵亮.基于环视SAR数据的雷达运动参数估计[D].南京航空航天大学.2014
[4].赵大威,丁福光,谢业海,杭栋栋,边信黔.利用船舶运动数据估计海浪方向谱的研究[J].哈尔滨工程大学学报.2014
[5].阳昕,陶永耀,熊江.浅谈视频编码中运动估计数据存取的新方法[J].中国科技信息.2014
[6].朱惠.HEVC运动估计模块的数据流分析以及VLSI设计[D].上海交通大学.2013
[7].陶永耀,熊江.多媒体处理器运动估计数据存取新方法[J].中国科技信息.2013
[8].杭栋栋.基于船舶运动响应数据的海浪估计方法研究[D].哈尔滨工程大学.2012
[9].郑兆青,桑红石,黄卫锋,沈绪榜.用于H.264/AVC的D级数据重用整数运动估计VLSI结构[J].电子学报.2007
[10].赵乘麟,刘江云,赵云辉.视频数据存储方式及运动估计算法的内存访问效率[J].中南大学学报(自然科学版).2007