腰痛(LBP)是所有年龄段成年人经历的常见状况。流行病学研究表明,50-80%的个体在其一生中至少经历了一次LBP(1)。非特异性LBP(NLBP),最普遍的LBP形式,没有特定的可识别病理性原因(2)。NLBP的后果超出了疼痛和有限的运动。nlbp也会影响腰椎的本体感受,并且前置感受的退化会加剧患者的症状(3)。NLBP的主要诱导因子是腰部稳定性和肌肉强度降低,脊柱稳定性和姿势控制不良是NLBP患者复发症状的重要病理机制(4,5)。NLBP患者的腰痛触觉和本体感受敏感性降低,感觉和运动缺陷进一步影响
摘要 — 为了实现长期自主导航中稳健、无漂移的位姿估计,我们在本文中提出了一种将全局位置信息与视觉和惯性测量融合在一起的紧耦合非线性优化估计器。与以前的松散耦合的工作不同,使用紧耦合方法可以利用所有测量之间的相关性。通过最小化包括视觉重新投影误差、相对惯性误差和全局位置残差的成本函数来估计最新系统状态的滑动窗口。我们使用 IMU 预积分来计算惯性残差,并利用该算法的结果有效地计算全局位置残差。实验结果表明,所提出的方法实现了准确且全局一致的估计,而优化计算成本的增加可以忽略不计。我们的方法始终优于松耦合的融合方法。与室外无人机 (UAV) 飞行中的松散耦合方法相比,平均位置误差减少了 50%,其中全局位置信息由嘈杂的 GPS 测量提供。据我们所知,这是首次在基于优化的视觉惯性里程计算法中紧密融合全局位置测量,利用 IMU 预积分方法定义全局位置因子。
在量子测量的定量特征中,熵减少和纠缠辅助的经典信息容量(也称为测量强度或信息增益,取决于不同的操作解释)起着重要作用。我们请读者参阅[16]、[15]、[6]、[11]、[12]和[2],在这些文献中,你也可以找到详细的综述和进一步的参考资料。在[10]中,我们研究了一类多模高斯近似联合位置动量测量(在量子光学中称为“噪声异差”)。特别是,对于这类测量,我们建立了熵减少的“高斯最大化”性质,从而可以明确计算这个量和相关的纠缠辅助容量。在本文中,我们对另一类重要的测量进行了类似的分析