世界时与协调世界时差值（difference between universal time and coordinated universal time， UT1-UTC）是地球定向参数（Earth Orientation Parameters， EOP）的重要组成部分，其高精度和快速预测对GNSS气象学、人造卫星精密轨道...
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世界时与协调世界时差值（difference between universal time and coordinated universal time， UT1-UTC）是地球定向参数（Earth Orientation Parameters， EOP）的重要组成部分，其高精度和快速预测对GNSS气象学、人造卫星精密轨道确定等实时应用领域至关重要。传统UT1-UTC预报方法在中长期预测中精度衰减明显，难以满足北斗导航系统及战争环境的精确制导等的高精度需求。提出一种融合地球流体有效角动量（effective angular momentum， EAM）信息的轴向分量x3数据与EOP14 C04序列的卷积长短期记忆神经网络（convolutional long short-term memory， ConvLSTM）模型预报UT1-UTC的新方法。实测数据分析结果发现，EAM轴向分量x3和UT1R-TAI数据具有强相关性，其振幅和相位具有一致的频谱特性，说明EAM轴向分量x3是UT1-UTC的主要激发源。和参与第二届EOP预报比赛（second Earth orientation parameters prediction comparison campaign， 2nd EOP PCC）的各家精度进行对比，在90～360天的中长期预报跨度中，ConvLSTM模型预报精度最优，改善幅度为30.27%～92.44%。对比Bulletin A，时间跨度为60天、180天和360天的中长期预报精度分别提升41.46%、70.07%和59.43%，证实了ConvLSTM新方法能够显著改善UT1-UTC的中长期预报精度。研究成果对EOP的自主确定与实时应用、人造卫星精密轨道确定等领域至关重要。
在ORB-SLAM(oriented fast and rotated brief-simultaneous localization and mapping)框架的基础上,采用半直接视觉里程计(semi-direct visual odometry,SVO)法和稠密直接法替代特征点法,并利用慕尼黑工业大学SLAM数据集进行测试和对...
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在ORB-SLAM(oriented fast and rotated brief-simultaneous localization and mapping)框架的基础上,采用半直接视觉里程计(semi-direct visual odometry,SVO)法和稠密直接法替代特征点法,并利用慕尼黑工业大学SLAM数据集进行测试和对比。结果表明,SVO和ORB-SLAM在单目模式下的平均解算时间分别为31.1 ms、20.5 ms,RGB-D模式下的平均解算时间分别为39.5 ms、32.5 ms。某些条件下SVO解算的轨迹精度可以达到甚至高于ORB-SLAM。
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