里程计 การใช้

• 12 ： 10分时，你有看了一下里程计数器，它显示12357公里。
• 本文详细推导了里程计的速度误差方程。
• 摘要提出了一种新的将视觉信息和里程计数据相融合的方法。
• 白炽灯泡和光纤利用使光平行打入到里程计指标。
• 旋转计数器，里程计一种用来表明移动距离的测量轮子转数的仪器
• 我看了一下里程计,他说得没错,确实是4英里,我还坚信是20英里呢。
• 于连：作为一个成年人，也就意味着有一辆里程计标为210行驶的时候却不超过60的汽车。
• 为了纠正里程计的定位误差,本文采用了迭代近邻点( icp )算法。
• 12 ： 05时你看了一下仪表盘上的里程计数器，它显示这俩车已经行驶了12345公里。
• 软体也能够表现如当他们分散扩散在这根里程计针的部分底部时，光亦有一些通量损失了。
• 摘要利用里程计辅助捷联惯导系统构成一种完全自主式的车载组合导航系统。
• 摘要利用里程计辅助捷联惯导系统构成一种自主式组合导航系统。
• 在slam过程中,更新里程计数据,从而使机器人创建出高精度的地图,并且在全局定位时大大提高了定位精度。
• 用捷联惯导系统解算出的速度和里程计所测量的速度之差作为观测量，利用闭环卡尔曼滤波技术进行误差估计与校正，并给出了仿真结果。
• 用捷联惯导系统解算出的速度量和里程计所测量的速度量之差作为组合导航系统卡尔曼滤波器的观测量，利用闭环卡尔曼滤波技术进行误差估计与校正，并给出了系统仿真结果。
• 最后,本文将改进的特征点匹配技术与循环一致性检验技术相结合,实现了一个面向月球车应用背景的视觉里程计。
• 本文从底层传感器开发着手,到上层数据融合算法的实现,完成了一个包括里程计、加速度计和电子罗盘的多传感器系统的设计与开发,并结合视觉定位系统用kalman滤波的方法实现了融合定位。
• 本论文的主要工作如下:设计了一种新的更适用于机器人足球赛的全向反射镜面,该镜面由水平等比镜面和垂直等比镜面组合而成,能够使机器人近处一定范围内水平场地上的物体成像分辨率不变,远处物体成像高度上变形较小;选择了一款基于1394接口的数字摄像机,并完成其数据采集程序开发;针对全景图像设计了图像处理算法,能够快速有效的实现图像颜色分割和图像特征提取,完成目标识别;根据全景图像的成像特性,设计了一种新的用于直线检测的快速hough变换算法,能够实时的提取出场地的白色标志线,并在此基础上设计了完全利用全向视觉信息的基于标志线的机器人自定位方法;最后设计了一种基于全向视觉信息和里程计信息的montecarlo定位方法,给出两种方法的定位结果,并分析实验结果,给出结论。
• 针对小管道在役检测的特点，提出了将舱体设计为工字形，采用简单可靠的“鼠标工作原理”设计里程定位系统，并在支撑臂上采用增力机构，以提高里程计数的精确性和可靠性。
• 由于航位推算的精度与航程和航向的精度直接相关，因此，论文讨论了用里程计、水速表、引擎转速或加速度计等获取里程的方法，用航向保持器和数字磁罗盘组合的方法获取航向角的方法(初始寻北由数字磁罗盘来完成) ，这为采用数据融合方法提高航程和航向精度打下了基础。