基于Hough变换的直线跟踪方法

文中提出一种基于Hough变换的直线跟踪新方法,该方法利用Hough变换中的点线对偶性原理,将在图像空间中对直线的跟踪转化为在参数空间中对点的跟踪,把参数空间中的点作为特征点,在参数空间中的特征窗口内跟踪特征点,由最小二乘法得到匹配的特征点。文中还给出了该直线跟踪方法的几何解释,即在参数空间中的矩形特征窗口内搜索匹配点,实际上是在图像空间中以原点为中心的扇环范围内搜索匹配的垂足。合成图像序列和真实图像序列实验结果表明,该方法取得了较好的跟踪结果。

基于矢量空间的直线跟踪算法

目前大多数直线跟踪算法基于传统的正交网格———直角系统。本文提出一种基于矢量空间的直线跟踪算法 ,它适用于正交与非正交网格系统 ,且算法在实现过程中采用了整数运算 。

基于模糊快速滑模的农用牵引车辆直线路径跟踪控制

为解决无人驾驶牵引式农机在非结构化环境中作业时直线跟踪精度低、上线速度慢、抗干扰能力差等问题,提出了一种基于模糊快速滑模控制的农用牵引式车辆直线路径跟踪控制方法。首先利用车辆运动学模型与参考路径建立牵引车辆直线路径跟踪误差模型,并提出一种基于模糊参数整定的快速滑模直线路径跟踪方法,解决了滑模控制算法的控制器抖振与机具快速上线问题。通过Lyapunov稳定性分析可知,所设计控制方法可保证牵引机具跟踪参考路径,同时铰接角收敛至零。最后,基于Simulink仿真与实车试验对该控制方法的有效性与优越性进行测试。田间实车试验表明,使用本文控制方法时,拖车和挂车最大路径跟踪横向误差分别为0.11、0.12 m,拖车和挂车跟踪误差方差分别为0.0013、0.0015 m^(2);相较于传统基于等速趋近律设计的滑模控制器,上线时间提升约58%,最大跟踪误差减小约66%。

基于级联方法的欠驱动AUV全局Κ指数3维直线跟踪控制

采用非线性系统级联方法,提出一种欠驱动自主水下航行器的3维直线跟踪控制算法,首先将3维直线跟踪误差模型分解为水平面运动受垂直面运动扰动的级联结构;然后分别设计俯仰角指令和航向角指令,进一步将平面直线跟踪模型分解为位置跟踪误差受俯仰角/航向角跟踪误差扰动的级联结构,并设计了俯仰角和航向角的跟踪控制律,通过逐级应用级联系统稳定性理论证明了3维直线跟踪误差的全局κ指数稳定性;最后通过数学仿真验证了所提出跟踪控制算法的有效性。

基于模糊控制的无人水面艇直线路径跟踪方法

针对直流电机驱动固定双桨的无人水面艇,提出一种基于模糊控制的直线路径跟踪方法;利用无人水面艇到目标路径的垂直距离以及无人水面艇的实际航向与给定路径方向的差值来确定无人水面艇的当前状态,根据模糊推理的方法实时调整左右两侧推进电机的输入电压,进而改变无人水面艇的运动状态,实现无人水面艇自主直线路径跟踪;模糊控制器采用双输入双输出的控制结构,无需建立精确的控制器模型,在无人水面艇初始位置相对于跟踪直线的不同位置关系情况下进行了仿真实验,并与PID控制器的性能进行了比较,仿真结果表明:在初始航向偏差角较大时,如2π/3、π时,该方法克服了采用固定参数PID控制方法时出现的大迴转现象;在初始航向偏差角较小时,如π/4、3π/7、π/2时,该方法在超调量以及调节时间方面的直线跟踪性能优于固定参数PID控制方法。

点线光流预测机制的图像序列运动直线跟踪

目的针对复杂场景图像序列中运动直线特征的提取、跟踪问题,提出一种基于点、线光流预测机制的图像序列运动直线跟踪方法。方法首先根据图像直线的表达式定义点、线光流基本约束方程,由基本约束方程推导出关于点光流与直线光流对应关系的3个重要推论。然后依据点、线光流对应关系,利用图像序列中直线特征上的像素点光流计算直线光流的估计值并根据直线光流阈值筛选图像序列运动直线。最后由筛选出的运动直线及直线光流估计值计算直线的预测坐标并在Hough域内进行跟踪匹配,得到图像序列运动直线跟踪结果。结果通过合成及真实图像序列实验验证,本文方法能够准确地筛选出图像序列中感兴趣的运动直线,并对运动直线进行稳定地跟踪、匹配,直线跟踪结果未产生干扰直线的误匹配,直线跟踪时间消耗不超过12 s。结论相对于传统的直线跟踪、匹配方法,本文方法具有较高地直线跟踪精度和较好的鲁棒性,更适用于复杂场景下的运动直线跟踪、匹配问题。

基于模型预测控制的欠驱动AUV直线路径跟踪

文中采用模型预测控制的方法,研究有输入约束的欠驱动自主水下航行器(AUV)的直线路径跟踪控制问题。前人多采用简化的线性系统模型,文中分别采用线性模型预测控制、线性时变模型预测控制和非线性模型预测控制3种算法对非线性系统进行研究,得出这些算法的性能对比。仿真结果表明,无论哪一种模型预测控制算法都可以在满足系统约束的条件下实现AUV的直线跟踪,且非线性模型预测控制的快速性和稳定性均优于线性模型预测控制。因此,模型预测控制算法具有较强的可靠性及鲁棒性。

固定双桨驱动的无人水面艇自主直线路径跟踪系统

针对直流电机驱动固定双桨的无人水面艇，介绍了一种自主直线路径跟踪系统，该系统由岸基监控系统和艇载控制系统组成，具有自主航行和遥控航行两种工作模式，可在自主航行出现危险时切换到遥控模式，保证航行安全。岸基监控系统通过数传电台与艇载控制系统通信，向艇载控制系统发送控制命令，接收并显示其传回的状态信息；艇载控制系统以工控机为主控单元，进行数据采集与解算，与岸基监控系统通信，并为直线路径跟踪控制算法提供程序接口；GPS双天线高精度测向定位系统为直线路径跟踪控制算法提供位置和航向信息，直线路径跟踪控制算法根据距离偏差和航向偏差计算出左右两侧电机电压，进而控制无人水面艇航行。实验分别采用了PID、模糊控制和模糊PID三种控制方法，系统实际水上实验表明，在风力2~3级，晴到多云天气条件下，无人水面艇对目标路径的最大跟踪误差小于0.6 m。

时变漂角下USV直线路径跟踪控制器设计与验证

为了解决"蓝信"号无人水面艇在真实海洋环境中的直线路径跟踪的精确控制问题,在考虑到实际航行中存在时变漂角的情况下,设计并验证了一种基于LOS制导算法的无人水面艇直线路径跟踪控制方法。以"蓝信"号无人水面艇的操纵运动模型及辨识的参数为基础,将LOS制导算法与模糊自适应PID航向跟踪控制相结合,设计了一种考虑时变漂角的无人水面艇直线路径跟踪控制器,仿真结果验证了该方法的可行性。最后,通过蓝信号无人水面艇在大连海事大学凌水校区外部海域的实船实验,验证了该方法应用在实际工程中的正确性和有效性,降低了真实海洋环境下实际航迹跟踪过程中时变漂角对航迹跟踪控制精度的影响。

基于模糊PID的无人水面艇直线路径跟踪

针对固定参数PID方法在无人水面艇直线路径跟踪控制中出现的大迴转问题,提出一种基于模糊PID的直线路径跟踪方法。在系统中增加模糊推理模块,利用航向与跟踪直线之间的偏差角以及无人艇位置与跟踪直线之间的距离误差,根据模糊推理的方法动态地调整PID参数。通过PID控制器实时调整左右两侧推进电机的输入电压,实现对给定直线路径的自主跟踪。仿真结果表明,在初始航向偏差角较大时,该方法克服了采用固定参数PID控制方法时出现的大迴转现象;在初始航向偏差角较小时,该方法在超调量以及调节时间方面的直线跟踪性能优于固定参数PID控制方法。

基于有限时间控制的欠驱动水面船舶直线航迹跟踪

针对存在风、浪、流时变干扰的三自由度欠驱动水面船舶轨迹跟踪问题,根据有限时间控制对系统的不确定性和外界干扰具有鲁棒性的特点,提出了一种基于有限时间和Backstepping复合的非线性控制方案.对欠驱动水面艇运动学和动力学建模,通过简化将航迹跟踪转化控制系统的镇定问题,从而获得欠驱动水面艇的控制模型.采用干扰观测器实时观测外界未知干扰进行补偿控制,有效抑制了风、浪、流时变干扰的影响.设计了Backstepping+有限时间控制律,采用Lyapunov稳定性定理保证误差一致有界,提高系统鲁棒性和收敛性.仿真结果表明,所设计的控制器能够实现欠驱动船舶对直线路径的精确跟踪,且具有较强的鲁棒性.

基于半直接方法的序列影像直线特征跟踪匹配算法

针对序列影像相邻帧间相对运动较小的特点,提出了一种基于半直接方法的序列影像直线特征跟踪匹配算法。首先,选取关键帧进行点特征和直线特征的提取与匹配;然后,利用运动恢复结构算法对直线上的特征点进行重建;接着,通过反向合成图像对齐算法实现相邻帧的直线特征点的跟踪和摄像机相对位姿估的计;最后,由跟踪特征点实现对直线特征的跟踪匹配。采用两组不同的序列影像数据对算法进行了验证,实验表明所提算法能够实现序列影像直线特征的准确跟踪匹配,并能同时估计得到摄像机的位姿;摄像机的位姿估计误差随着帧数的增加而累积。文中还提出了一种新的序列影像直线特征跟踪匹配算法,该算法仅利用直线上的稀疏特征点就可实现对相邻影像间的直线特征的准确跟踪匹配,并能估计得到摄像机的运动轨迹。但是,该方法存在累积误差,需要进一步改进。

移动机器人视觉导航中基于Hough变换的直线检测与跟踪

移动机器人的视觉导航有多种方法,本文主要在直线信息丰富的室内环境中,对移动机器人导航采用基于Hough变换的直线检测与跟踪的方法,实验仿真结果表明,该方法是可行的。

风帆助航船舶直线航迹跟踪的自适应非线性迭代滑模控制

针对风帆助航船舶易受风、浪等因素的影响产生航线偏离的特点,提出一种自适应非线性迭代滑模直线航迹跟踪控制方法。该方法利用双曲正切函数设计系统状态的非线性迭代滑动模态,采用模糊系统对滑模控制参数进行优化,增强控制器的自适应能力。通过定义一种控制量抖振测量变量和自适应启发评价函数,对模糊系统的结构参数进行在线调整,很好地抑制控制量的抖振。将该控制器应用到风帆助航船舶直线航迹控制领域中,结果表明,该控制器能有效地处理风、浪等外界扰动,跟踪控制性能良好,具有较强的鲁棒性。

基于Takagi-Sugeno模糊神经网络的欠驱动无人艇直线航迹跟踪控制

研究一类欠驱动无人艇的直线航迹跟踪控制问题,提出了一种自适应T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络控制方法。首先在神经网络体系结构中设计前件网络匹配T-S模糊控制器的模糊规则前件,设计后件网络进行T-S模糊运算推理从而生成模糊规则后件;其次基于梯度下降法原理,设计了T-S模糊规则参数的优化学习算法;然后结合BP神经网络的误差反向传播原理和梯度下降法,设计了模糊神经网络体系误差的反向传播迭代算法,用于高斯隶属度函数参数的学习优化;最后设计了基于T-S模型的模糊神经网络控制器,并通过仿真实验验证了所提出方法和所设计控制器的有效性。

基于DSP的双桨无人艇直线路径跟踪设计与方法

文章根据双桨无人水面艇的运动特性,提出了一个基于双桨无人艇的直线路径跟踪方法。介绍了使用该控制方法的控制结构,并基于DSP嵌入式平台,提出了该控制方法的软件设计思路。

有横摇约束的欠驱动船舶航迹跟踪预测控制

针对欠驱动水面船舶在直线航迹跟踪中受到强烈的风、浪、流时变干扰影响时出现大幅度的摇荡运动的情况,采用自适应卡尔曼状态估计和鲁棒预测控制,提出一种具有横摇角约束的控制器综合设计方法。建立时变干扰作用下的仿射切换系统模型及测量模型;基于扩展状态的自适应卡尔曼滤波方法,对船舶模型的状态和随机干扰力矩进行估计,并对估计的干扰力矩进行前馈补偿。考虑船舶的真实状态与卡尔曼观测状态之间存在观测误差,将控制器与观测器综合考虑,提出一种基于状态观测器和H_2/H_∞混合性能指标的直接约束鲁棒预测控制,在性能指标与控制器设计中直接利用观测状态;将状态约束、鲁棒稳定性约束、性能指标转化为LMI(线性矩阵不等式)的凸优化问题。理论证明了所设计闭环系统的一致有界稳定性,并且通过仿真验证了控制器能实现直线航迹鲁棒跟踪,在保证横摇角在约束范围内,对干扰有着有效的抑制作用。

基于MPC的无人驾驶车辆的轨迹跟踪

为了更加好的实现线性时变模型预测控制算法的低速直线轨迹跟踪控制效果验证,该文采用Matlab/Simulink搭建基于运动学模型的线性时变模型预测控制算法,通过实际曲线与理想曲线仿真对比分析,从而有效证明该控制算法能够保证无人驾驶车辆在一定工况下具有良好的稳定性和安全性,为无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法的研究奠定了一定的基础。

有横摇角约束的欠驱动船舶航迹跟踪协调控制

针对欠驱动船舶航向与舵减横摇之间存在强耦合的情况,基于预测控制策略设计了有横摇角约束的直线航迹跟踪鲁棒控制器,实现航向与舵减横摇的协调控制.在Serret-Frenet坐标系下定义船舶的直线航迹跟踪误差,根据舵角工作范围划分建立航向与横摇动力学的切换仿射模型.采用干扰观测器在线估计海、浪、流干扰和线性化建模误差,设计前馈控制补偿量,提高系统鲁棒性.分析欠驱动船舶的非最小相位特性,通过输出重定义选择预测控制目标函数的性能加权矩阵,变换出新的最小相位系统;基于状态空间预测和滚动优化获得解析的预测控制律,采用线性规划保证横摇角在指定的范围内.仿真结果表明,设计的控制律实现航向误差和航向角协调收敛,保证横摇角满足约束.

一类非完整多机器人跟踪控制

近年来,移动机器人技术已得到世界各国的普遍关注.机器人的跟踪控制更是成为机器人系统研究的热点.本论文研究一类非完整多机器人的跟踪控制,提出一种循环跟踪方案.车辆之间的交互以合作行为出现,组内的小车最终会以恒定的速度和固定的相对间距在一个圆圈内运动.跟踪控制方案可确保最终的车辆轨迹的有界性,与其他车辆可能会发散到无穷大的循环跟踪控制方案相比,此方案会随着车辆总数的增加,形成更稳定的平衡多边形.利用MATLAB仿真,验证了理论结果的正确性.