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摘要
针对增强现实系统中电磁跟踪测量值存在较大误差，现有空间坐标校正方法所采用的采样方法工作量大，且系统对新工作环境适应性差的问题，提出一种定长连续采样方法，设计基于双流结构的BP神经网络集成学习模型的坐标校正方法，并提出一种电磁跟踪系统在新场景部署过程中的快速评估方案。该方法根据测量值误差分布规律进行样本空间划分，生成子神经网络模型池；根据子模型匹配规则分别估计测量点的距离与坐标值；进行融合计算得到空间坐标校正值。实验结果表明，该方法能有效提高电磁跟踪系统空间坐标的校正精度，并能增强系统的抗干扰能力。
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