基于视觉跟踪与自主导航的移动机器人目标跟随系统

针对在移动机器人跟随目标的过程中目标消失的情景,提出了基于视觉跟踪与自主导航的机器人目标跟随系统。将机器人跟随问题分为目标在机器人视野内时的常规跟随和目标消失后的自主导航两种情况。对于常规跟随,通过卡尔曼滤波器预测目标运动状态,采用行人重识别网络提取外观特征,通过数据关联融合运动信息和外观特征后进行目标跟踪,再通过伺服控制进行跟随。对于自主导航,基于目标消失前与机器人的相对位置,采用自主导航算法,使机器人移动到目标消失位置附近进行搜索,来提高对目标的跟随成功率。将提出的算法在OTB100公开测试集和机器人应用场景下的跟随测试集中进行评估,并在移动机器人平台上进行实验,结果表明,机器人可以在不同照明条件、背景行人较多的环境中跟随目标,验证了所提算法的稳健性和有效性,同时可满足实时性要求。研究结果可为机器人在目标消失后再跟随问题的研究提供参考。

ESM检测机器人工作空间分析与优化方法

以六轴机械臂在电子设备电磁兼容检测近场成像(Emission Source Microscopy, ESM)领域中的应用需求作为研究目标,讨论了在给定末端天线姿态条件下机械臂的工作边界的分析与优化方法。在D-H模型的基础上利用蒙特卡洛法分析末端执行器的工作空间,并证明上述空间存在一个不可达球域。为进一步确定该不可达球域的特征与机械臂构件之间的关系,将对偶四元数分析方法引入机械臂逆解分析中。通过DoE方法确定机械臂不同结构参数对不可达球域尺度的影响权重。以上分析方法在Elfin5六轴机械臂上进行了检验,证明可以在给定末端姿态的条件下提供机械臂的扫描可达区域与参数优选方案。

基于人体体型差异的机器人运动系统设计

机器人与人类的交互在人们的日常生活中越来越普遍。该文针对目前机器人在人机交互过程中不能区分交互对象的缺陷,设计了一种基于人体体型差异的机器人运动系统。该系统的设计以YOLO-V5检测算法作为人体检测器,并配合RealSense深度摄头获取机器人与人之间的距离;以SimDR算法获取骨骼的关键点坐标,结合距离信息判断人体身高,并依据身高将人分为三种体型,使机器人根据不同体型的人做出三种不同的运动行为。该系统已在机器人平台上进行实验,实验结果满足机器人运动差异化表达的预期,并且系统具有良好的实时检测性能。

基于时变向量场的多无人机编队集结控制方法

编队集结是无人机编队飞行的必要条件.固定翼无人机由于其速度可变范围有限,难以通过单一的速度调整的方式构成编队.本文提出了一种以路径调节为主、速度调节为辅的无人机编队集结策略,根据各无人机到达集结位置的最短预估时间确定集结时间.并提出一种时变向量场的构造方式,将水平机动的思想与时变向量场相结合,根据无人机的飞行状况通过时变向量场实时调整路径长度,同时调整自身速度,使各无人机都能在集结时间到达集结位置,且速度和航向角保持一致,从而实现编队集结.随后证明了系统的收敛性,并分析了实际情况中避撞问题的处理.论文用某型无人机的大偏差非线性数学模型对所提的编队集结方法进行了验证,证明了所提方法具有较好的实用性.

时间协同多无人机编队航迹规划

传统导弹武器科研实验时采用单无人机供靶的方式,在空域、人力资源紧张的条件下系统完备性差,同时也难以适应新型抗多目标武器科研实验的需求。因此,提出了一种基于时间协同的无人机编队航迹规划,将整个无人机编队飞行系统分为单机航迹规划层、实时在线多机协同规划层,单机航迹规划层采用基于Dubins的几何规划算法,并输出每架无人机4条可飞行路径至多机规划层,实时在线多机规划层采用基于路径长度最短、时间最小的最优算法解算出每架无人机的最优路径以及飞行速度,并提出绕圈等待他机的控制策略。仿真结果表明,使用该方法控制的多无人机系统能实现同一时刻到达各自的指定目标点的任务,即完成时间协同。

无人靶机及其自主控制技术发展

靶机是一种用于模拟空中机动目标的军用飞行器,在对空武器的研制、检验及部队的战训等方面具有非常重要的作用。经过近半个世纪的发展,中国已研制开发了覆盖低空、低速到高空、高速的各型靶机,在靶机总体及其飞行控制技术等领域取得了显著的进步。本文系统回顾了无人靶机及其控制技术的发展历程,深入分析了靶机的类型、自主控制的主要内容,并对新一代靶机总体及飞行控制的发展趋势进行展望。

基于化学反应优化的多无人机地面移动目标协同观测航迹规划

随着无人机技术的飞跃式发展,利用无人机跟踪地面目标在军事和民用领域得到了广泛的应用.鉴于目标所在环境以及运动状态的不确定性,单一无人机已不能胜任日益复杂的应用环境,利用多无人机协同跟踪目标成为改善目标跟踪任务鲁棒性的一种有效手段.本文针对多无人机协同跟踪观测航路难以求解的特点,提出了一种基于进化算法的近似求解方法,以解决多无人机对被跟踪目标观测航路的时空优化问题.本文通过分析与机身以固定安装角连接的传感器在地面有效观测区域模型,提出了包括目标观测时间和航路安全在内的控制方案,并采用了一种基于化学反应优化(chemical reaction optimization,CRO)理论框架的启发式求解策略,规划无人机的最优协同观测航路.仿真的结果表明,本文所提出的方法能够实现多无人机协同跟踪地面移动目标的要求,在满足无人机性能约束和飞行安全的情况下,具有更长的对目标监测时间.