基于在线地图路径循迹的山地城市绿色开放空间步行可达性衰减

【目的】精准客观地评估山地城市绿色开放空间的步行可达性,揭示实际可达性与理论可达性之间的衰减状态,为山地绿色开放空间服务能力优化提升提供依据与参考。【方法】以重庆市渝中区为研究范围,依托ArcGIS平台和高德地图应用程序接口(application programming interface,API),引入路径循迹法,从实际步行路径出发量化可达性,并通过对比实际可达性与理论可达性来分析城市整体及绿色开放空间的可达性衰减状态。【结果】1)渝中区绿色开放空间步行可达范围整体衰减面积比为43.19%,且5 min、10 min、15 min阈值内可达范围的衰减面积比分别为32.12%、46.49%、46.30%;2)绿色开放空间衰减程度不均衡,衰减程度大于60%的绿色开放空间有16个,衰减程度最高为87.71%;3)山顶、各级台层和滨江楔形绿色开放空间的高衰减比例相对更高。【结论】进一步从选址、环境和本体3个方面总结衰减原因,并从步行可达性视角提出增量、串联、渗透的山地城市绿色开放空间优化建议,为客观评估山地城市绿色开放空间步行可达性提供思路,对山地城市绿色开放空间服务效能提升具有重要的现实意义。

汽车变曲率路径循迹H_(∞)回路成形鲁棒控制

针对汽车曲线行驶时曲率半径改变更易引起车辆偏离预定轨迹的问题,提出了一种基于H∞回路成形的鲁棒控制方法以提高汽车轨迹跟踪性能。首先,对汽车动力学模型进行处理,使模型具备广义干扰控制系统形态,利用传递函数运算间接求解获得所需的输出变量;其次,选定标称受控对象给出标称条件,据此设计鲁棒控制器使闭环系统各反馈回路获得理想的奇异值,满足系统性能指标和鲁棒稳定性要求;最后,验证汽车在变曲率曲线路径上的循迹能力。结果表明:在固定鲁棒控制器作用下汽车具备稳定的抗干扰能力,当系统参数在合理范围内变化时,汽车行驶的横向偏差量均控制在0.2 m以内。

基于Levy-AVOA优化模糊PID的动力定位船舶循迹控制研究

为了提高动力定位(DP)铺缆船在铺设海底电缆时的路径循迹能力,设计非洲秃鹫算法优化模糊PID的船舶控制器(AVOA-Fuzzy-PID)。船舶运动数学模型采用三自由度,加入风、浪、流作用力模拟海况,以船舶的位置和姿态矢量与实际值的差值作为控制器输入。在传统PID控制器基础上加入模糊控制,根据模糊控制规则寻求K_(p)、K_(i)、K_(d)的调整变化量ΔK_(p)、ΔK_(i)、ΔK_(d)与e和de间的关系,自动调节参数,加强控制器稳定性,使船舶沿规划路径向目标位置航行。采用非洲秃鹫算法结合Levy飞行策略计算船舶模型,通过确定每组最优秃鹫、秃鹫饥饿率、探索和开发4个阶段,并在开发阶段引入Levy飞行策略,增强全局搜索能力,确定秃鹫食物源最优位置,防止结果陷入局部最优,提高计算结果精确性。仿真结果表明,结合AVOA算法的模糊PID控制器能够提高船舶路径跟踪效率,使其跟踪过程较为平顺。通过对比PSO、GA和SSA算法优化Fuzzy-PID控制器参数可以看出,AVOA对K_(p)、K_(i)、K_(d)参数整定收敛速度较快,控制器适应度值较低,寻优精度较高,能够使船舶沿规划路径航行。

考虑多变路况的机器人循迹优化教学实验

在教学中为了使学生更好地理解模糊控制理论,设计了在模糊控制下的机器人路径循迹优化实验,利用课堂教学与翻转课堂相结合的授课模式,展显智能控制的突出优势,同时也解决理论与实践相分离的问题。通过对模糊控制及传统PID控制下机器人对多复杂路径的跟踪循迹对比,加深学生对模糊控制的理解。实验证明,该控制方法不仅能降低系统的循迹误差,还可帮助学生更好地理解模糊控制理论。

基于标志物的无人机光伏巡检方法研究

针对光伏巡检效率低下、定位精度差、巡检容易遗漏、自动化程度低的问题,本文提出了一种依据地面标志物的无人机光伏巡检的高效方法。首先规划了无人机巡检系统的整体实现方案,接着设计了独特的三角地面标志物,通过特征匹配技术对标志物进行目标识别,以此校正无人机的初始位置和方向,然后根据全局阈值法与电池板特征,进行图像分割并提取出巡检路径,最后设计了无人机巡检过程中的转向和停止策略。实验结果表明本巡检系统满足高精度高效光伏巡检要求。

汽车碰撞测试靶向移动平台研制与试验

通过搭建开发一辆汽车碰撞测试软目标靶向移动平台系统用于评估这项碰撞技术。可用于汽车碰撞测试环境,整个系统包括测试平台机械结构、控制系统、导航系统和远程控制系统控制。其机械结构可耐汽车碾压,整机通过差分GPS定位实现位置系统闭环控制,利用位置指令与参数调节实现移动平台的姿态矫正和速度控制。最终确保移动平台具有以规定速度、按照规定路线行驶,最终达到指定目标位置。同时,在行驶过程中具备能够完成碰撞试验的能力。

基于PID算法对智能车自动控制的研究与实现

本设计以摄像头为传感器,利用电机和舵机来控制智能车的方向及速度,旨在研究并实现PID控制算法。其间设计并建立了简略的数学模型,进行相应数学公式的推导,同时通过相关软件进行仿真,结合实际参数,研究PID算法的原理。其目的是将PID算法与智能车车模相结合,使智能小车能够正常并稳定地沿着路径行驶。

基于物联网的无人快递车驱动控制研究

针对无人快递车在校园及小区等已知规划路径条件的行驶问题,文中概述基于物联网无人快递车的驱动及控制方法,并从底层硬件电路设计和控制软件设计两个角度进行分析,提出一种更为有效的无人快递车路径循迹方法和应用思路。对于硬件电路方面,概述一种更为高效、安全的设计方案;对于软件控制方面,概述一种双PID闭环控制方法,在路径量化数据已知的条件下实现更平稳、路径跟随更流畅的控制效果。经测试结果表明,该驱动和控制方法可以使无人快递车更安全、准确地实现循径运动。

基于S12X单片机智能小车控制系统设计

本文介绍基于16位微控制器MC9S12XSl28的智能小车控制系统设计,通过随动舵机激光传感器阵列实时检测道路信息,驱动轮光电编码器检测小车运动速度,应用软件开发平台Codewarrior实现路径循迹控制算法,达到对智能小车方向和运动速度的协调与准确控制。