简介:如果对一个简单图G的每一个与G的顶点数同奇偶的独立集I,都有G-I有完美匹配,则称G是独立集可削去的因子临界图.如果图G不是独立集可削去的因子临界图,而对任意两个不相邻的顶点x与y,G+xy是独立集可削去的因子临界图,则称G是极大非独立集可削去的因子临界图.本文刻画了极大非独立集可削去的因子临界图.
简介:摘要:随着智能时代的到来,智能无人系统如自动驾驶、机器人、无人机等受到了广泛关注和快速发展。在这些系统中,高精度、高可靠的定位定姿信息是进行有效环境感知、路径规划和运动控制的基础。因此,多源融合导航技术成为了实现智能无人系统自主化的核心技术之一。传统的GNSS/INS组合导航系统可以提供连续高精度的导航信息。然而,在GNSS信号受阻的环境下,该系统将退化为纯惯性导航,如果使用低成本的IMU,定位定姿误差将快速发散,无法满足要求。视觉惯性导航是智能无人系统中常用的导航技术之一。作为一种递推导航系统,它的定位和航向误差也会发散,并且容易受到外部环境视觉纹理条件的影响。虽然回环校正可以在一定程度上消除累积漂移,但在实际工作场景中很难获得修正信息。相比之下,多源融合导航技术同时利用视觉、惯性和GNSS定位信息,充分利用它们在导航能力方面的互补性,克服了仅使用单一或两种信息源导航的局限性。
简介:摘要:随着智能时代的到来,智能无人系统如自动驾驶、机器人、无人机等受到了广泛关注和快速发展。在这些系统中,高精度、高可靠的定位定姿信息是进行有效环境感知、路径规划和运动控制的基础。因此,多源融合导航技术成为了实现智能无人系统自主化的核心技术之一。传统的GNSS/INS组合导航系统可以提供连续高精度的导航信息。然而,在GNSS信号受阻的环境下,该系统将退化为纯惯性导航,如果使用低成本的IMU,定位定姿误差将快速发散,无法满足要求。视觉惯性导航是智能无人系统中常用的导航技术之一。作为一种递推导航系统,它的定位和航向误差也会发散,并且容易受到外部环境视觉纹理条件的影响。虽然回环校正可以在一定程度上消除累积漂移,但在实际工作场景中很难获得修正信息。相比之下,多源融合导航技术同时利用视觉、惯性和GNSS定位信息,充分利用它们在导航能力方面的互补性,克服了仅使用单一或两种信息源导航的局限性。
简介:摘要:随着智能时代的到来,智能无人系统如自动驾驶、机器人、无人机等受到了广泛关注和快速发展。在这些系统中,高精度、高可靠的定位定姿信息是进行有效环境感知、路径规划和运动控制的基础。因此,多源融合导航技术成为了实现智能无人系统自主化的核心技术之一。传统的GNSS/INS组合导航系统可以提供连续高精度的导航信息。然而,在GNSS信号受阻的环境下,该系统将退化为纯惯性导航,如果使用低成本的IMU,定位定姿误差将快速发散,无法满足要求。视觉惯性导航是智能无人系统中常用的导航技术之一。作为一种递推导航系统,它的定位和航向误差也会发散,并且容易受到外部环境视觉纹理条件的影响。虽然回环校正可以在一定程度上消除累积漂移,但在实际工作场景中很难获得修正信息。相比之下,多源融合导航技术同时利用视觉、惯性和GNSS定位信息,充分利用它们在导航能力方面的互补性,克服了仅使用单一或两种信息源导航的局限性。
简介:如果对一个简单图G的每一个与G的顶点数同奇偶的独立集1,都有G-I有完美匹配,则称G是独立集可削去的因子临界图.如果图G不是独立集可削去的因子临界图,而对任意两个不相邻的顶点x与y,G+zy是独立集可削去的因子临界图,则称G是极大非独赢集可削去的因子临界图.本文刻画了极大非独立集可削去的因子临界图.
简介:给出了对称的完全二部有向图K*m,n存在P2k-因子分解的充分必要条件为m=n≡0(modk(2k-1)).