采用自适应观测器的共轴多旋翼无人机鲁棒控制

针对共轴多旋翼无人机输入受限和不确定性问题,提出了一种基于自适应观测器的鲁棒控制方法。首先建立了包含不确定性的共轴十二旋翼无人机位置和姿态数学模型,在位置回路鲁棒控制律的设计中,引入辅助观测器来补偿输入受限的影响;然后在姿态回路鲁棒控制律的设计中,引入自适应观测器来抑制不确定性的影响,从而实现共轴多旋翼无人机的全局渐近稳定。仿真结果表明:提出的鲁棒控制律具有更优的稳定性、准确性和快速性,位置和姿态的最大跟踪误差分别仅为0.05 m和0.2°,能够在更短的时间内实现对共轴多旋翼无人机的鲁棒控制。

产品关键装配约束代理的分层分级方法研究

提出了一种基于关键装配约束的分层分级方法,通过重新调整产品的工程材料清单(EBOM),降低了一个复杂机械产品装配序列规划的难度.首先阐述了如何调整产品初始EBOM为装配材料清单(ABOM)的分层分级思想,通过分析关键装配约束代理的选择标准及表达形式,定义了共轴线约束和共平面约束两种分层分级法则,通过这些法则可以实现把那些满足特定共同特征的零部件归类为同一个特殊装配结构体节点;然后说明了产品分层分级算法的实现流程;最后通过一个实例应用测试了该方法的有效性及实用性.结果表明该方法可以很好地集成在虚拟装配系统中用于解决实际的装配问题.

顾及短基线同轴约束的指向性观测相机原型

针对相机大视场感兴趣目标分辨率不足的问题,提出短基线同轴约束模型并设计主从相机原型,大视场相机用于监视整个视场,主动相机用于对目标区域进行指向性高清观测。基本过程为:(1)利用短基线同轴约束模型简化相机外参矩阵,并构建大视场相机与主动相机间的映射关系,通过三角函数计算主动相机初始控制参数;(2)在近距离场景下,对主动相机控制参数进行补偿。实验结果表明,相机只需一次离线标定即可适应各种场景。观测目标与大视场相机距离3~10 m的近距离场景下,目标在主动相机图像中的实际位置与理论位置误差在30像素以内;远距离场景的有效距离内,误差在6像素左右。计算单一目标点对应主动相机控制参数的时间不超过0.2 ms。原型对目标场景、目标深度无依赖性,且用于较远目标观测时相对于其他方法在精度与时效性方面具有较高优势。