谷歌的cartographer就是通过submap做的闭环。但实现复杂，可以借鉴的地方实在不多
“隐形衣”浙大刚做出来的，一块材料可以将铅笔一部分隐形，原理可以看2006年Pendry的Controlling Electromagnetic Fields
”这个问题时，我必须停下来仔细思考一下。如同Justice Potter Stewart曾经说过的那样：“所见即所知”。但工程师每天都在处理这一课题，我应该能够更加出色地胜任这一任务。最终我想出以下这些要点：传感器融合包含以下介绍的各种技术：* 平衡各种传感器的优势和劣势，利用单独部件获得更大的计算能力；* 充分利用以下优势，提高计算结果的质量和噪声级：（1）传感器数据之间的已知数据冗余；（2）系统传递函数、动态和/或动力学的知识。 通过观察一个例子，你会发现这其实非常有趣！ 加速度传感器可以返回包括惯性加速度和重力在内的被测量。当它们没有运动时，可以成为非常出色的倾斜仪。但它们无法探测到重力矢量的旋转情况。磁力计在探测地球磁场的时候，也有着类似的问题。但将二者结合在一起，你就可以将二者的优势进行互补，从而获得此前单独使用时无法获得的优势。 MEMS陀螺仪用于测量角旋转，通常可以快速响应旋转的变化。随着时间的延长，它们也通常会出现相当大的偏移和漂移现象。磁力计可以提供一种方式，来抑制这些偏移和漂移。反之，陀螺仪的数据可以作为复查磁场干扰的有用工具。 你会看到上述这些技术应用在各种各样的iPhone和Android传感器应用之中，如今你可以将它们下载到自己的手机内。有时，你还可以看到开发人员也在应用这些技术！ 我喜欢向人们展示的传感器融合应用之一便是“3D罗盘”应用，这种增强现实应用的技术融合了磁力计、加速度传感器和GPS信息，不仅可以为你展示你所在的位置，而且还可以显示出你当前的视野。这种应用屏幕可以提供当前的摄像头视图，还可以利用虚拟罗盘进行叠加，以同样的方式映射出你所面对的方向，并且放慢你当前的位置。非常有趣！ 我希望大家能够在未来的几个月内看到像这样更具创意性的应用出现。 在未来的几年内，我们将会看到以算法为基础发展起来的应用，它们可以根据研究对系统的行为进行建模，包括系统内传感器的静态噪声级。利用预测的数值比较被测量，通常它可能会将从表面上看似噪声的信号进行提炼整理。 低成本MEMS和固态传感器正在推动多年前受制于成本的消费电子产品和应用不断取得了进展。我们非常幸运，我们在微观层次上所解决的大部分传感器融合问题，在30多年前已经被美国宇航局(NASA)和航天部门在宏观层次上得到了解决。由于加入了飞思卡尔的传感器团队，我必须重新温习我的数学和控制理论，并且购买了大量的教科书。
机载LiDAR(Light Laser Detection and Ranging)是激光探测及测距系统的简称。它集成了GPS、IMU、激光扫描仪、数码相机等光谱成像设备。其中主动传感系统(激光扫描仪)利用返回的脉冲可获取探测目标高分辨率的距离、坡度、粗糙度和反射率等信息，而被动光电成像技术可获取探测目标的数字成像信息，经过地面的信息处理而生成逐个地面采样点的三维坐标，最后经过综合处理而得到沿一定条带的地面区域三维定位与成像结果。在不同的文献中机载LiDAR的称呼不同，主要有机载激光测高(airborne laser altimetry,ALA)；机载激光地形测绘(airborne laser topographic mapping,/airhorne laser terrain mapping,ALTM)；机载激光测量系统(airborne laser mapping,ALM)；机载激光扫描测量系统(airborne laser scanning,ALS)；激光测高(laser altimetry)。激光雷达(Light Detection and Ranging ,LIDAR)技术在各个方面迅速发展，相对于其它遥感技术，激光雷达技术是遥感技术领域的一场革命。但目前激光雷达数据主要应用于基础测绘、城市三维建模和林业应用、铁路、电力等。在过去十年，作为精确、快速地获取地面三维数据的工具已得到广泛的认同。据统计，截至2001年7月全球约有75个商业组织使用60多种类似的系统，从1998年起，以每年25%的速度递增。加拿大Optech公司生产的ATLM和SHOALS、瑞士Leica公司的ALSSO、瑞典的TopoEyeAB公司生产的TopEye、德国IGI公司的LiteMapper、法国TopoSys公司的FalconⅡ等是当前较成熟的商业系统。
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就我所处的物联网领域，交通大数据是一个值得深挖的领域，尤其轻量化的webGL与传统的交通监控系统相结合，成为一个趋势，3D可视化技术很快将会普及化，赋能现代交通行业。WebGL是一款基于B/S架构的轻量级可视化前端技术，整个交通行业管理相关软件系统由传统C/S架构改造成B/S架构是大趋势，目前， 智能交通（ITS）有几个主流的三维可视化应用户场景：三维模型的360度全景浏览三维设备模型可视化的数据交互隧道辅助设施、设备健康管理内场机房设施设备维护交通路段突发应急事件演练以上均属于物联网可视化技术细分领域，三维数据中心可视化和应急事件预案可视化，都是优锘ThingJS的技术强项，也是资本一大热门项目，更多3D可视化项目案例了解一下：3D演示 - 3D交通隧道可视化场景案例 ThingJS 搜索 应急事件可视化请点击输入图片描述隧道内三维场景浏览请点击输入图片描述内场机房设施设备维护请点击输入图片描述隧道外部客观世界的可视化请点击输入图片描述WebGL三维可视化技术可以弥补二维交通场景管理的补足，三维世界最接近人的世界，加快交通场景协同管控，是有不错前景的技术方向。【官网注册 ThingJS】
可以的，我能写。按研究问题的大小不同可以把论文范文分、为论文范文。凡属国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文范文，称为论文范文。
激光雷达是向目标发射激光束信号，接收器根据接收到的反射信号与发射信号进行比较进行一定的运算处理后得到目标物体的相关信息，比如目标距离，目标方向、目标高度、目标速度等。激光本身具有非常精确的测距能力，测距距离精度可达到几厘米，激光雷达工作原理与船用雷达原理非常接近，它是以激光束作为信号源，发射到船体上，引起散射，一部分光波会反射回激光雷达接收器，激光雷达不断发送脉冲激光进行扫描目标船体，就可以得到船舶上船体的点云数据，由此数据就可以得到精确的三维立体图像，基于激光雷达的原理和其特性，现激光雷达技术已经广泛用在军事、农业、气象、医疗、水土检测、自动驾驶等领域，作为应用场景较为单一的河道内检测船舶的可行性非常高的。激光雷达检测船舶超高偏航 该传感器的点云密度可轻松超过128线激光雷达。面对反射率低至 10% 的物体，探测距离仍可达 320 米，可探测量程极限1000米，角度精度达 03°，光束发散角低至 12°（垂直）x 02°（水平），在工作时可射出多线激光同时进行高速非重复扫描，每秒可将多达 240,000 点的点云数据分布在约 15 度 FOV 里，仅需 100 ms 视场覆盖率即可达到 8%，点云密度超过市面上主流 128 线机械式激光雷达，传统的机械激光雷达需要旋转电子元件让其扫描范围实现360度覆盖。激光雷达的独特设计不使用此类移动部件，只使用旋转棱镜，与传统的机械激光雷达相比，此种设计使其激光雷达能够工作得更久、更可靠。下图为激光雷达扫描图以及覆盖率曲线图。激光雷达多线扫描激光雷达覆盖率曲线图激光雷达结构图在桥梁防船撞智能预警系统中，激光雷达技术可精准检测船舶的高度，长度、宽度。喜讯科技做了不少的案例工程。 桥梁防碰撞预警系统具有强大的数据处理能力、可对船舶的形态分析、三维重构、吨位计算、多源数据的融合输出船舶流量、航行状态的最终结果，报送给相关管理部门。激光雷达在于提供一种新的船舶超高与偏航检测手段，即可实现超高检测，同时有能实现偏航预警，实时性高，误判率低，检测精度高。激光雷达检测船舶航行状态
利用激光雷达技术提取古建筑的线性特征摘要：随着激光雷达技术的发展，激光雷达技术已经应用到了更广泛的领域。本文主要介绍了利用激光雷达技术提取古建筑的线性特征的原理和方法。运用激光扫描仪对古建筑物进行扫描，获取古建筑物表面的高清晰三维激光点云数据，然后利用三维点云数据和相应的建模软件制作出三角网模型和Nurbs模型，最后利用这两种模型来提取古建筑的线性特征。古建筑的线性特征主要包括立面图、平面图和剖面图。用三角网模型制作立面图；用三角网模型和Nurbs模型来制作平面图和剖面图。应用激光雷达技术制作的各种线性图效率高、精度好、真实性强，在古建筑物的保护和重建中具有一定的应用价值。
你不应该这这问吧
现代雷达、信号处理、北京邮电大学学报、光电子技术、电子技术应用、电子科技大学学报、光电子技术、电子技术应用、
地学类Top期刊，JCR地学大类1区、遥感小类2区该期刊的前身是荷兰ITC Journal, 2002年改由Elsevier出版发行, 2020年改为open access journal。该刊被中科院列为地学类Top期刊，JCR地学大类1区、遥感小类2区。2020年的影响因子为650, 在遥感类期刊排行榜中仅次于Remote Sensing of Environment (IF=085), ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (IF=319) 和IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (IF=855), 但高于同为open access journals的遥感类期刊Remote Sensing (IF= 509)和IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (IF=827)。投稿重点在激光雷达遥感、大规模点云处理、GeoAI、时空大数据解析、时间序列地球观测数据理解与变化检测等研究方向组织special issues。
几乎没有好投中的