SLAM是Simultaneous LocalizationandMapping的缩写，意为“同时定位与建图 （同步定位与地图构建）”，是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向。它是指运动物体自身位置不确定的条件下，根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程,同时利用地图进行自主定位和导航。它主要用于解决机器人在未知环境运动时，如何通过对环境的观测确定自身的定位和运动轨迹，同时构建出周围环境的地图。
本文重点论述了EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波的理论基础,以 离散时间系统为主,介绍了各种滤波方法的递推公式,分析 了各种方法的特点,理顺了种种方法之间的区别和联系,阐 述了卡尔曼滤波方法在动态测量中的应用.
视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向，有着广泛的应用，如：视频监控，人机交互， 无人驾驶等。过去二三十年视觉目标跟踪技术取得了长足的进步，特别是最近两年利用深度学习的目标跟踪方法取得了令人满意的效果，使目标跟踪技术获得了突破性的进展。本文旨在简要介绍：目标跟踪的基本流程与框架，目标跟踪存在的挑战，目标跟踪相关算法，以及目标跟踪最新的进展等，希望通过这篇文章能让读者对视觉目标跟踪领域有一个较为全面的认识。
同时搭载差分卫星定位系统、惯性测量单元和街景全景相机的移动测量系统，可高效获取具有精确位姿信息的城市环境高分辨率街景图像，为建筑物立面结构实景三维精细建模提供了重要的数据源。由于地面遮挡、视野限制、影像畸变等因素，单视街景影像难以有效覆盖较大建筑物立面结构。本文提出多视街景影像几何纠正与拼接方法，消除多视影像间的几何、曝光不一致性。利用谷歌开源街景影像数据实验，结果表明该方法可提高建筑物立面重建的纹理质量，同时也具有较高的几何精度。
GlobeLand30数据已被广泛应用于生态、环境、气候等研究领域，对其进行精度验证是保证GlobeLand30产品推广应用的首要前提。本文提出了一种基于众源地理数据的GlobeLand30人造地表精度验证方法：首先利用随机抽样的方法布设样本点，其次应用LDA （latent Dirichlet allocation）主题模型计算众源数据文档的地表覆盖主题，最后通过构建样本点与GlobeLand30数据产品之间的混淆矩阵，以实现人造地表数据的精度验证。研究区域为我国27个省级行政区，众源地理数据选用POI数据，对本文提出的方法进行了实例验证。结果表明：2000年和2010年的人造地表总体精度分别为87.63%和88.81%，这与GlobeLand30人造地表第三方评价精度86.97%相近，验证了本文方法的有效性。
基于PM2.5（Fine Particulate Matter）浓度、地表温度（Land Surface Temperature，LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、植被覆盖度（Vegetation Coverage，VC）、土地利用等数据，借助综合评价指数（Comprehensive Evaluation Index，CEI），本文对2000―2015年京津冀环境质量进行了评估。结果表明：京津冀整个地区，CEI呈逐步退化和退化的面积分别占34.88%和4.15%，主要位于东南部的天津，河北邢台、邯郸等地。京津冀城市建成区，CEI呈退化和逐步退化的比例分别达到54.80%和25.87%。46.76%和39.86%的城市扩张用地的环境质量分别呈现逐步退化和退化状态。京津冀？LST值呈现西北、东南低，中部高的分布态势，？PM2.5和？VC均呈现从东南向西北减小的趋势。相关分析表明？PM2.5、？VC和？LST的变化对城市建成区及其城市扩张用地的环境质量有显著影响，其中？PM2.5浓度变化是导致城市建成区及其扩张用地环境质量恶化的最主要因素。
基于全球船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）数据的船舶轨迹异常行为快速检测对于保障船舶航行安全、辅助安全监管具有重要意义。AIS数据具有容量大、更新频率快的特点，而当前AIS轨迹异常行为检测方法依赖于大量的训练样本与历史数据，实用性与普适性较差，难以用于船舶轨迹异常行为快速检测。为此，本文定义了船舶追踪、航速、航向、位置4种异常行为检测模型，提出了一种基于卡尔曼滤波的船舶AIS轨迹异常行为检测方法，实现了船舶AIS轨迹的异常行为快速检测与报警。实验选取经过我国东海部分地区3天的AIS数据，对实验结果的正确性与耗时进行分析，结果表明模型可以满足异常即时发现、即时处理的应用需求。
EKF的目的是使卡尔曼滤波器能够应用于机器人等非线性运动系统，EKF生成的状态估计比仅使用实际测量值更准确。在本文中，我们将简要介绍扩展卡尔曼滤波器，并了解传感器融合的工作原理。为了讨论EKF，我们将考虑一种机器人车（自驾车车辆在这种情况下）。如下图所示，我们可以在一个全局坐标系中为这辆车建模，坐标为：Xglobal、Yglobal和Zglobal（面朝上）。X_car和Y_car坐标属于以线速度（V）和角速度（ω）移动的车的坐标系。横向角（γ）测量汽车绕全局Z轴旋转的程度。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
“算”与“测”的深度融合，机理与数据的协同，如同人类双腿需协调迈步，唯有双轮驱动、优势互补，方能突破技术瓶颈，实现制造技术的跨越式发展。“算”与“测”的深度融合，机理与数据的协同，如同人类双腿需协调迈步，唯有双轮驱动、优势互补，方能突破技术瓶颈，实现制造技术的跨越式发展。“算”与“测”的深度融合，机理与数据的协同，如同人类双腿需协调迈步，唯有双轮驱动、优势互补，方能突破技术瓶颈，实现制造技术的跨越式发展。
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在全球信息化浪潮的影响下，依赖信息技术来改变城市发展蓝图的计划成为全球共识，1ms城市算网作为重要底座，逐步成为全球城市数字化转型的必然选择。纽约、新加披、伦敦等全球重点城市都在加速开展城市算网建设，助力城市智能化水平提升。全面开展数字化转型已经成为我国大中型城市“十四五”时期的一项重要任务，2023年，工业和信息化部等六部门发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出要建立算网监测机制，开展算力设施运载力评估，打造一批算网城市标杆。
为进一步提高工业领域能源利用效率，降低工业领域碳排放，工业和信息化部、国家发展改革委、市场监管总局联合发布煤制焦炭、烧碱、聚氯乙烯、纯碱、子午线轮胎、钢铁、铁合金冶炼、铜冶炼、铅冶炼、锌冶炼、电解铝、工业硅、水泥熟料、聚酯涤纶等14个行业能效“领跑者”企业名单。为充分发挥能效“领跑者”企业的引领带动作用，引导行业企业全面对标达标优标、赶超能效“领跑者”，我们分行业梳理了能效“领跑者”企业典型做法和先进经验，供参考借鉴。
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