风浪流干扰及参数不确定欠驱动船舶航迹跟踪的滑模鲁棒控制

针对欠驱动船舶的模型参数不确定和外界风浪流干扰问题,为实现水平面的航迹跟踪控制,提出了一种基于上下界的滑模控制方法.首先利用反步法将控制器的设计分解为运动学回路和动力学回路.其次,在运动学回路中为实现位置跟踪误差的收敛,根据期望航迹与当前位置信息,设计船舶的纵向与侧移参考速度,并视为镇定位置误差的虚拟控制律;在动力学回路中,将虚拟控制律作为新的跟踪目标,利用滑模方法设计实际控制律实现对参考速度的跟踪控制,最终实现了欠驱动船舶的跟踪控制.最后对有无干扰下的欠驱动船模分别进行了仿真实验,仿真结果证明了控制律的有效性.

改进的混合高斯自适应背景模型

混合高斯背景模型是背景建模领域最常用的构建算法,针对该方法在实际应用中的缺陷,提出了2点改进措施:像素过滤方法和按背景演变过程进行划分的自适应学习率方法.像素过滤方法记录某点像素值在一个短时间段内的变化情况,对其进行统计分析,根据均值和方差过滤掉快速运动目标的动态干扰像素,增强算法的鲁棒性;新的自适应学习率方法将背景的形成过程划分为4个阶段,对不同的阶段使用不同的学习率,加速背景的形成和消退.应用改进后的算法在两段街道监控视频中同原算法进行了对比实验.实验结果表明,改进方法在视觉效果上有着显著提高,背景形成迅速、清晰.改进方法增强了算法的抗干扰能力,提高了背景的形成和切换速度,可以作为基础算法应用于相关视觉处理之中.

基于光轴约束的机械臂运动学标定方法

为了提高机械臂的绝对定位精度,本文提出一种基于光轴虚拟约束的运动学参数标定方法。建立基于虚拟直线约束的运动学误差模型;本文在相机光轴的约束下,使用基于图像的视觉控制方法,使机械臂末端标定板的固定特征点依次到达光轴的多个位置;根据运动学模型计算特征点的对齐位置差,并使用迭代最小二乘法求解运动学参数误差。设计了Reinovo六自由度工业机械臂的运动学参数标定实验,对于随机产生的测试点,标定前的平均对齐误差为1. 50 mm,标定后降至0. 72 mm,机械臂末端的定位精度提高了52%,实验结果验证了该方法的有效性。

最小误差阈值分割法的改进算法

最小误差阈值分割法在图像分割中有广泛的应用。本文对二维最小误差阈值法及其快速算法(在这里称为原算法)进行了改进,对原最小误差阈值法的阈值求取公式进行了变形,并采用查表的方法,将二维阈值的求取转化为两个一维阈值的求取,简化了计算,将算法的时间复杂性由O(L2)降到O(L)。本文的实验结果表明该分解算法可以在保证原算法良好抗噪性的前提下,计算阈值所需要的时间更短,利用的空间更小,且该方法可以得到与原算法相同的分割阈值。

舰载机着舰风险动态多属性决策

为解决传统着舰指挥官对于舰载机进舰过程风险描述的局限性,提出了一种基于优势保有度的着舰风险三角模糊语言变量多属性动态决策方法.分析相邻时刻决策结果的逻辑连续性,阐释动态多属性决策及其保有性概念,定义基于面积比例的三角模糊数可能度计算公式,通过计算基于优势保有度的排序向量实现舰载机着舰风险评测.算例分析表明,具有保有性的排序向量增加了各分量之间的区别,弥补了原计算方法排序分量过于相近的不足.基于优势保有度的动态决策方法可以解决传统静态决策过程中排序分量相同时不可决策的问题,决策结果与实际落点分布情况相符,证明决策方法在舰载机着舰风险评估中应用的合理性.

采用改进的尺度不变特征变换算法计算物体旋转角度

改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方向的角度值进行特征匹配。然后,计算出每对匹配的SIFT特征点的主方向角度之差,得到特征点的旋转角度;采用迭代自组织聚类的方法分析得到的特征点旋转角度数据,依据类内方差和类内样本数目,选取正确的样本类。最后,选用该样本类的均值作为物体的最终旋转角度。实验结果表明,该方法在图像畸变不大时的误差在3°以内,即使在部分遮挡的情况下,也能较好地计算出旋转角度。在时间复杂度增加不大的情况下,使SIFT算法具有了计算旋转角度的功能,拓宽了应用方向。

基于非线性动态逆滑模的纵向着舰系统设计

通常发生的舰载机进舰着舰事故中,大多数是由于舰载机纵向航迹控制不好导致的。因此,针对着舰过程中的舰载机非线性运动模型,考虑舰尾流扰动的影响,提出了一种基于非线性动态逆的滑模控制方法,应用在纵向着舰系统的3个控制回路的设计中,来解决精确控制飞行轨迹的问题,并进行了航迹纠偏测试。最后,仿真结果表明,所设计的纵向着舰系统具有较强的鲁棒性和快速跟踪性,提高了舰载机着舰航迹精度,减少了下滑轨迹误差,满足了美国海军安全着舰指标要求。

舰载机着舰侧回路混合H_∞/H_2模型参考LPV控制

针对舰载机对中着舰过程中,滚转速率与侧滑角运动之间存在固有耦合的问题,特别是在低攻角的情况下,这种耦合导致滚转速率与侧滑角符号方向相反,并有较大侧滑,严重降低了飞机的飞行品质,分散了飞行员对中着舰操控过程的精力.推导出了一类具有参考模型H∞/H2LFT(linear fractional transformation)的控制方法来解决这类耦合的侧向控制问题,H2控制不仅可抑制噪声干扰,还可降低通道间的耦合,实现着舰过程的解耦控制,使飞机的操纵响应满足参考模型的期望飞行品质,减少飞行员的工作负荷.对于着舰过程中由攻角变化而产生模型的大范围变化情况,采用线性变参数方法可解决这类具有模型不确性的参数依赖时变系统的精确控制问题.此外文中采用多Lyapunov函数的切换控制,进一步提高了闭环系统的整体性能.

考虑载荷突卸的舰载机弹射起飞动力学分析

为了分析舰载机弹射起飞过程中的动力学特点,建立了一种考虑前起落架载荷突卸的弹射起飞动力学模型.研究了在弹射开始时由于牵制载荷突卸而引起的前起落架沿着垂直方向的快速振动现象,并分析了该现象的动力学成因;研究了在弹射末端由于弹射杆载荷突卸而引起的前起落架的快速突伸规律,分析了各种参数对前起落架突伸的影响.结果分析表明:为了减小前起落架支柱受力的波动峰值,应适当增加弹射杆长度和牵制杆长度,及牵制杆最大破坏力值;但为了降低弹射起飞难度,应适当减小弹射杆长度.

基于速度变化空间的移动机器人动态避碰规划

研究了移动机器人对运动障碍物的动态避碰.针对以往速度障碍法在动态避碰应用中存在的问题,制订了相应的改进方法.综合考虑障碍物速度的动态变化和碰撞时间、碰撞距离,在速度变化空间中,基于避碰行为动力学原理,设计了新的优化评价函数,采用双障碍物检测窗口进行动态避碰规划.仿真实验表明,该方法有效地克服了避碰规划的保守性,提高了机器人运动的安全性,并能实现对运动目标的及时追踪.

Camera Link硬件接口电路设计

介绍了Camera Link接口的工作原理及Camera Link协议的主要内容,阐述了Camera Link硬件接口电路的设计方案.接口电路为图像采集卡的前端部分,主要功能为低压差分信号(LVDS)至CMOS/TTL(LVCMOS/LVTTL)信号的转换,相机控制和图像采集卡与相机间的串行通信.系统以FPGA为主控制器,通过实验实现了上述功能,完成了Camera Link接口相机图像的采集和显示.

基于扰动观测器的无人水面船鲁棒轨迹跟踪

为实现三自由度无人水面船(USV)在风浪流引起的海洋环境干扰下的轨迹跟踪,设计一种非线性扰动观测器(NDO)和动态面控制(DSC)的鲁棒控制器。首先,提出一种新的NDO来在线估计并补偿外界环境干扰。与传统干扰观测器不同,该扰动观测器具有有限时间收敛的特点;然后,在运动学回路中利用反演法设计虚拟控制律来镇定跟踪误差,并其通过一阶低通滤波器避免了由对虚拟控制求导而带来的计算复杂性,同时通过NDO对未知海洋干扰进行实时补偿,利用Lyapunov稳定性定理证明了USV闭环系统的误差信号半全局最终一致有界(SGUUB)。最终,仿真实验证明了所设计控制策略的有效性。

支持向量机改进序列最小优化学习算法

为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能,提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法,对传统SMO学习方法进行了多方面改进,从优化变量的选择和2个变量的优化方法分别提出具体可行的改进方法.改进后的SMO学习算法提高了学习速度,加快了网络收敛速度.基于改进SMO算法的仿真结果验证了改进SMO算法的有效性和优越性,并通过仿真,与原始算法进行了比较,显示了改进SMO算法的快速性.

舰载机着舰侧回路时变风险权值矩阵线性变参数预测控制

针对舰载机钩索阻拦阶段,提出阻拦风险函数的概念和计算方法,通过离线计算获得时变状态权值矩阵和时变控制输入权值矩阵.采用时变状态权值矩阵可以实时调整各状态之间的变化关系,而时变的控制输入权值矩阵能够调整副翼和方向舵的输入峰值,避免出现输入饱和情况,提高横侧向自动着舰的效率和安全性.建立了时变的系统输出约束函数,增加了舰载机进舰阶段控制器的可解性.建立了基于状态偏差的舰载机横侧向着舰模型,针对舰载机上很多状态不能直接测量的特点,采用离线设计状态观测器的方法来估计舰载机的真实状态值,利用线性矩阵不等式求解系统最优解,通过舰载机自动着舰三维仿真模拟平台验证了算法的可行性.

一种基于改进趋近律的离散变结构控制方法

研究了使用离散指数趋近律方法设计的离散时间控制系统中存在的抖振现象。为了减小这种抖振现象,提出了一种改进的离散趋近律设计方法,而且给出了趋近律的参数选择原则。仿真结果表明:在使用该改进趋近律方法设计的离散时间变结构控制器的调节下,系统的运动状态最终趋近于原点,还可使系统状态保持步步穿越切换面,提高了控制系统的鲁棒性。

全景视觉非线性核相关滤波目标跟踪技术

为了实现全景视觉下目标跟踪,本文提出了基于非线性核相关滤波的全景视觉目标跟踪算法,该算法将岭回归与循环样本矩阵和经典的相关滤波联系在一起。通过核技巧,建立了非线性回归函数,解决了全景成像畸变的影响。通过在极坐标系下构造傅里叶形式的梯度方向直方图特征描述子(HOG),保证了全景目标的旋转不变性。针对全景成像特点设计自适应机制和基于极坐标表示的目标搜索机制。以OTB100库中存在平面内旋转情况的图像序列与原方法进行对比实验,本文算法跟踪精度提高13.5%。并在全景图像上进行实验,相比于原方法,本文算法能够实现有效全景视觉目标跟踪。

船载折反射全景视觉系统电子稳像算法

为解决船载全景视觉系统在视频采集过程中的图像晃动问题,提出了一种基于海天线的电子稳像算法。根据全景图像中海天线成像特点,提出了一种最优边缘估计算法计算海天线成像椭圆方程。建立了基于海天线的全景图像稳像模型,介绍了海天线稳像算法的实现,并给出了使用关键帧对稳像无效区域的重建方法。使用实际海洋环境下拍摄的海上全景图像序列进行了验证分析,实验结果表明:该算法对船载全景视觉系统采集的视频图像稳像快速、有效,平均计算时间小于50ms,实际应用效果良好。

全景图像海天线提取及舰船目标自动检测

为实现海洋环境下全景摄像机自动目标检测,提出了一种全景图像海天线提取算法及海天线上舰船目标检测方法;首先,分析了全景图像中海天线的成像特点,使用基于分区的自适应阈值Canny边缘检测算法进行边缘检测,并对海天线边缘进行双阈值梯度方向过滤;然后,对图像边缘进行细化,提出了基于最长曲线法的海天线边缘提取算法并进行椭圆拟合得到海天线边缘成像椭圆方程;最后,介绍了根据海天线椭圆方程对海天线上舰船目标进行检测的方法;使用3种不同海洋环境下拍摄的图像进行了实际测试,实验结果表明:该方法可有效地检测出复杂海天背景下的海天线及海天线上舰船目标,海天线提取成功率可达95%以上,对径向成像高度超过10个像素的目标识别成功率可达90%。

基于全景视觉的机器人回航方法

提出一种使用全景视觉系统引导机器人回航的方法.利用全景视觉装置采集出发位置(Home位置)的全景图像,使用SURF(Speeded-Up Robust Feature)算法提取全景图像中的特征点作为自然路标点.机器人回航过程中,将当前位置获得的全景图像与Home位置的全景图像进行特征匹配,确定自然路标点之间的对应关系.提出机器人旋转角度估算方法,消除路标点之间的错误匹配.分析路标点夹角的变化情况,推导出正确的回航方向,控制机器人回航.当路标点夹角达到阈值时,机器人旋转到初始时的方位角完成回航过程.实验结果表明,机器人的位置误差小于0.05m,方位角误差小于3°.本文方法无需使用人工路标和角度传感器,可以应用到服务机器人、足球机器人等领域.

多正则化形式的超分辨率图像重建

为了抑制超分辨图像重建过程中的振铃锯齿效应,本文提出一种多正则化形式的超分辨率重建算法。文章首先给出了图像降质模型并推导出了图像重构约束项。利用重构项直接对低分辨率图像进行重建,获得的高分辨图像会有锯齿和振铃效应。针对此问题,本文利用自回归模型和滤波器组先验来正则化重建过程。自回归模型用来恢复图像局部细节描述,与此同时本文利用自然图像块的聚类集来估计自适应自回归模型参数。滤波器组先验用来约束重建图像的边缘,使得获取的高分辨率的图像边缘更加锐利。最后通过实验定性与定量的分析,证实了本文算法优于其他具有竞争力的算法。