并得出如下结论:1)非线性小二乘方法可以很好地回避多阵测量不确定点问题,避免状态估计对先验知识的要求,可以作为光学浮标联合定位的主要方法。2)滑窗时间设置与目标机动的快慢有关,反应了浮标阵目标机动识别和要素估计精度的矛盾:滑窗时间越大,对定向定速目标估计精度越高,但定位惯性较大,对机动目标定位的灵敏度越弱;滑窗时间小则会影响定位精度,但对机动目标的灵敏度高。实际工程化过程中可根据无人水下航行器的航行速度范围选择滑窗时间。3)浮标布置为正多边形,可使目标在视界的机动形式不会对定位精度造成较大影响,定位的平均效果好,因此当不确定目标在视界内的航向时,建议浮标按照正多边形布置，静安区的光学定位厂家。4)实际工程中设备误差大多以多种形式呈现，静安区的光学定位厂家,部分设备在技术上的误差难以用正态分布来近似，静安区的光学定位厂家,可能以均匀分布近似或在统计学上表现出较强的“厚尾效应”,多种误差叠加的系统总体指标采用数学解析的方法进行分析相当困难,此时可采用蒙特卡罗仿真的手段获得系统的数值指标为后续工程化提供较为详细的数据支撑。中山光学定位仪器公司，位姿科技（上海）有限公司；静安区的光学定位厂家

    近些年来，机器人行业发展迅速，机器人被广泛应用于各个领域尤其是工业领域，不难看出其巨大潜力。与此同时，我们也必须认识到机器人行业的蓬勃发展，离不开先进的科研进步和技术支撑。以下，我们将盘点机器人前沿技术，供大家参考。1.软体机器人——柔性机器人技术柔性机器人关阀门柔性机器人技术是指采用柔韧性材料进行机器人的研发、设计和制造。柔性材料具有能在大范围内任意改变自身形状的特点，在管道故障检查、医疗诊断、侦查探测领域具有广泛应用前景。2.机器人可变形——液态金属控制技术英国科学家通过编程控制液态金属液态金属控制技术指通过控制电磁场外部环境，对液态金属材料进行外观特征、运动状态准确控制的一种技术，可用于智能制造、灾后救援等领域。液态金属是一种不定型、可流动液体的金属，目前的技术重点主要集中在液态金属的铸造成型上，液态机器人还只是一个美好的愿景。3.生物信号可以控制机器人——生肌电控制技术意大利技术研究院研发的儿童机器人iCub生肌电控制技术利用人类上肢表面肌电信号来控制机器臂，在远程控制、医疗康复等领域有着较为广阔的应用。

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    以保证浮标上的光学装置测量目标时姿态角的稳定性,测量目标方位时存在的随机误差用Δβobsr表示,设为测量目标方位的一倍均方差即°。浮标利用光学传感器测量目标时,提取的方位信息可能为船干舷和桥楼的任何位置,因此可能存在光学模糊误差,假设测量真方位为βik,真距离为rik,船长为Ls,此时目标舷角QMik如图2所示。图2光学浮标测量光学模糊误差示意图位置测量误差时间测量误差时间测量误差主要是由从浮标节点发送和主浮标节点接收的嵌入式计算机处理时间、传输延迟以及无线自组织网络调度延迟引起,无线自组织网络采用令牌环式时分多址协议进行调度[13],浮标节点序号由母船分配,主浮标出水后以5s为周期向从浮标发送同步信号,各从浮标接收到同步信号后,按照节点序号的时隙发送自身位置和探测目标信息,节点令牌持续时间为s,随机误差s图3光学浮标测量时分多址原理图3联合定位流程及浮标分布结构多光学浮标联合定位信息流程如图4所示。母船分配浮标序号后部署多个有动力浮标入水,浮标入水后向母船规定的位置航行。若从节点浮标先出水,则等待主浮标的同步码信号,主浮标出水工作后按照约定的周期广播同步码。

    直肠超声图像实时增强现实指导机器人辅助腹腔镜直肠手术：概念研究证明目的由于位置较低，低位直肠手术往往需要采取谨慎的措施。手术能否成功，在很大程度上取决于外科医生确定直肠清晰远端边缘的能力。这对于使用机器人辅助腹腔镜手术的外科医师来说是一个挑战，因为通常隐藏在直肠中，且机器人外科手术器械不能为组织诊断提供实时的触觉反馈。本文介绍了机器人辅助直肠手术基于术中超声的增强现实手术指导框架的开发和评估。方法框架的实现包括校准经直肠超声（TRUS）和内窥镜摄像头（手眼校准），生成虚拟模型，通过光学定位导航系统/光学追踪，将其记录在内窥镜图像上，并将增强视图在头戴式显示器上显示。实验验证设置旨在评估该框架。结果评估过程产生的TRUS校准平均误差为，内窥镜相机手眼校准的比较大误差为，整个框架比较大RMS误差为。在直肠影像的实验中，我们的框架将指导外科医生准确定位模拟和远端切除切缘。结论该框架是根据实际临床情况与Atracsys的临床合作伙伴共同开发的。实验方案和较高的精度展示了在手术流程中无缝集成此框架的可行性。 辽宁光学定位仪器公司，位姿科技（上海）有限公司；

    据悉，来自瑞士苏黎世大学和苏黎世理工大学的研究人员开发出一种称为漫反射光学定位成像(diffuseopticallocalizationimaging,DOLI)的新技术，利用它可以高分辨率、无创观察小鼠大脑深部的微血管。该技术具有的分辨率，可看到深层组织，为观察大脑功能提供了强大的光学工具，在研究神经活动、微循环、神经血管耦合和神经退化方面具有广阔的应用前景。相关研究发表在近日的美国光学学会期刊Optica上。光学成像历来在生物发现中发挥着重要作用，是显微观察的支柱。虽然各种荧光显微镜和断层扫描技术都能够进行体内深层组织成像，但光学衍射和生物组织的强光子散射所施加的基本物理障碍限制了可实现的分辨率和深度。突破光学衍射障碍是通过超分辨率方法实现的，例如随机光学重建显微镜和光定位显微镜。这些基于随机分子的定位或荧光团的选择性失活，允许以前无法实现的亚细胞结构细节可视化。通过利用点扩散函数(pointspreadfunction,PSF)的深度依赖性，进一步实现了三维成像，例如，由柱面透镜或双平面检测形成。然而，另一个基本的分辨率和穿透障碍源于组织折射率的微小不均匀性造成的光散射。所谓的光扩散势垒在很大程度上决定了“弹道”光子可用于高分辨率成像的比较大深度。

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    这可能为提供多云解决方案的初创公司提供机会。然而，到目前为止，采用多云策略的公司仍然倾向于依赖一个供应商作为他们的主要提供者。随着他们的业务不断发展，大型云提供商通过其平台(如AmazonNeptune、GoogleAutoML等)提供一系列的大数据、数据工程和机器学习工具，通常都制定了激进的定价策略，因而相互竞争越来越激烈，这一切都是为了吸引更多的开发者，因为他们真正的商业模式是数据存储。随着此类工具的范围和成熟度不断提高，这对数据技术领域产生了重大影响，可以说，初创企业更难与之竞争，至少在广阔的、横向的机遇面前就是如此。每年在大型云供应商会议上发布的产品公告列表(如AWSre:Invent)会给初创企业带来巨大的冲击波，因为他们将云供应商与数十家风投支持的初创企业直接竞争。看看公众市场如何应对即将到来的Elastic(一家开源软件企业)IPO将是一件有趣的事。然而，只要初创企业有足够的差异化，他们还是有很多机会的。在这个领域中，很多企业都在快速扩展，在生态系统的基础设施和分析部分中有许多特别有趣、快速增长的部分，包括流/实时、数据管控和数据结构/虚拟化。人们对人工智能的兴趣激增。

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