婉约与豪放同色 诗情与生活齐飞——浅析《风把往事从军营吹过》和《精确些,瞄吧》的艺术特色

我国古代就有边塞诗、从军诗，且不乏脍炙人口千古传颂的佳篇。军旅诗因题材的限制，往往令人望而却步，也惟其题材独特，而格外让人喜爱。《风把往事从军营吹过》和《精确些，瞄吧》这两首当代军旅诗承传了古代佳作之神韵，同是立足于书写当代军人的风貌，又各有自己的独特风格，可谓体现了军旅诗的两种审美取向。

微光数字观瞄镜的强杂光抑制技术研究

针对观瞄镜强杂光干扰问题,提出一套完整的强杂光抑制技术方案。首先,对物镜内表面采用绒布消光;然后,在软件图像处理上结合使用相邻图像累加积分、直方图统计和宽动态灰度增强等算法完成强杂光抑制;在天空照度为1×10^(-3)lx以下的野外暗夜环境下,加入强杂光干扰后进行实验测试。实验结果表明,该技术方案能有效完成强杂光抑制和图像细节增强,提升图像质量。软件算法在FPGA(Field Programmable Gate Array)平台上运行,2 ms内完成图像处理工作,满足实时性要求。

应用于运动平台光电跟瞄系统的惯性参考单元研究综述

目标的变化和任务的拓展对光电跟瞄系统提出了快速机动的要求,从地基平台到车载、船载、机载、星载等运动平台是光电跟瞄系统的重要发展趋势。基于惯性参考单元(Inertial Reference Unit,IRU)的视轴稳定方式是克服运动平台高频扰动,实现光电跟瞄系统微弧度甚至亚微弧度级跟瞄的主要技术手段。针对运动平台光电跟瞄系统精确指向对载体基座扰动抑制的需求,分析和对比了IRU的各种技术方案,特别介绍了利用低噪声、宽频带惯性传感器敏感角扰动,并通过反馈控制实现视轴惯性稳定的系统方案。从此类IRU系统的工作原理出发,阐述了系统的两种工作模式及功能特点,建立了系统数学模型。然后,介绍了IRU的国内外研究进展及发展方向,指出惯性传感、支承结构和控制系统是决定IRU稳定能力的关键因素,梳理了三项关键技术的研究动态。最后,总结了IRU的空间应用情况,并结合目前的应用需求对其未来应用领域进行了探讨。

基于预瞄模型的农机路径跟踪模糊PID控制方法

为提高农机路径跟踪控制性能,提出一种基于预瞄模型的模糊PID控制方法。以农机预瞄模型中的预瞄航向角偏差为输入、前轮转角为输出构建农机路径跟踪PID控制律,再将预瞄航向角偏差作为航向角变化量的目标值引入农机运动学模型,得到能够适应速度变化的前轮转角基础值,并替换PID控制律中的比例部分,最后使用模糊控制实时动态调整控制参数。CarSim与Simulink联合仿真分析表明,当初始横向偏差3 m时,在作业速度1.5、2.0和3.0 m/s情况下,农机上线时间分别为10.85、8.35和5.15s。与传统预瞄控制相比,该方法在确保跟踪精度的同时能够显著提高系统的响应速度。

基于自适应预瞄路径的非连续曲率轨迹跟踪控制方法

针对智能车辆在复杂道路工况下跟踪效果不佳的问题,在考虑车辆转向安全的前提下,提出了一种非连续曲率轨迹跟踪控制策略。基于道路曲率、车速指标的影响,设计一种改进的预瞄误差模型,结合安全速度约束建立自适应预瞄控制器,以五次多项式拟合得到预瞄路径及道路曲率,并根据预瞄式位置几何原理,设计驾驶员转向模型,推导前轮转角方程。通过Matlab/Simulink、Carsim、Prescan搭建联合仿真平台,选取双移线、非连续曲率轨迹、连续换道工况进行对比实验。结果表明:在以上工况下,文中提出的控制算法能实现预瞄路径随外界条件变化自适应调节,在保证车辆行驶稳定性、安全性、适应性的同时,跟踪精度分别提高了55.34%、65.86%、46.00%。

基于双预瞄纯追踪算法的丘陵山区农机差分导航系统研究

针对丘陵山区农业机械因体积小、种类多,难以无人作业改造的问题,搭建基于双预瞄纯追踪算法的丘陵山区农机差分导航系统,完成导航系统结构、路径规划策略和追踪控制器的设计。使用Ntrip DTU和北斗定位板卡完成差分定位。采用平滑转向方式,提出适用于丘陵山区的全局路径规划策略,可有效适配不同转弯半径的农机,减少地头区域。设计双预瞄纯追踪模糊控制器,开展与纯追踪控制器的对比仿真试验,并搭建试验样机完成测试。实际测试结果显示:控制器在追踪直线时,在s=2.9 m处收敛,在之后的直线追踪中平均绝对误差保持在0.01 m;在追踪曲线时,两段弯道最大误差分别为0.08 m和0.75 m,平均绝对误差0.04 m。

基于优化预瞄距离的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

实现快速、准确的轨迹跟踪控制是自动驾驶技术发展的核心任务。为此,本文建立了车辆预瞄偏差动力学模型,基于模型预测控制算法构建了以前轮转角为控制量的轨迹跟踪控制器,以实现结合车辆状态和参考轨迹设计预瞄距离优化方法,提高跟踪精度。综合考虑车辆跟踪控制的准确性和行驶稳定性设计目标函数与约束条件,搭建CarsimSimulink联合仿真平台,验证算法的有效性,在双移线工况下进行不同车速的仿真试验,探索预瞄距离对控制结果的影响并设计预瞄距离优化方法。结果表明:与无预瞄距离优化相比,本文设计的轨迹跟踪控制器能够实现高精度控制,在车辆中高速行驶时,横向位移平均误差小于10 cm,航向角平均误差小于1°,并使车辆稳定性显著提升。

基于轴距预瞄的虚拟轨道列车主动悬架控制策略

针对虚拟轨道列车垂向振动问题,基于轴距预瞄原理设计了一种列车主动悬架控制策略.首先,考虑线性滤波白噪声路面不平度激励,建立了列车—路面耦合振动模型;其次,结合列车轴距预瞄信息,利用线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian, LQG)控制理论设计了列车主动悬架LQG控制器,并基于自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)对控制器的权重系数进行优化;最后,研究了列车在随机路面和脉冲路面激励作用下的垂向振动特性.仿真结果表明,本文所设计的列车主动悬架控制策略能明显降低列车在随机路面和脉冲路面激励作用下各节车体的垂向振动,且针对不同等级路面和车速工况,均有良好的鲁棒性,有效提高了虚拟轨道列车的乘坐舒适性.

基于改进预瞄控制模型的车道保持系统设计

为解决扭矩控制的车道保持(LKA)系统鲁棒性不高、受车辆制造一致性以及路面激烈干扰影响大的问题,采用神经网络技术、Autofix算法及预瞄反馈控制理论,利用预期轨迹决策和跟随PID控制算法设计了一套基于角度控制的车道保持系统。基于Carsim/Veristand/MATLAB搭建了硬件在环仿真试验平台,通过虚拟仿真验证了该车道保持系统设计的有效性与准确性。基于GB/T 39323—2020、CN-CAP—2021、Euro-NCAP—2022并结合实车调试及用户关注场景对车道保持系统的测试要求,通过仿真及实际场景对比验证得出以下结论:相对于扭矩控制的LKA系统,在相同使用场景下,使用角度控制的车道保持系统具有较好的车道保持能力、稳定性、适应性和鲁棒性。

制动工况下含预瞄信息的主动悬架变权重LQG控制

为提高车辆在制动工况下的乘坐舒适性,建立1/2车辆主动悬架制动模型。针对传统LQG控制器中的权重系数难以确定的问题,以车辆的各项性能指标为约束条件,利用改进的粒子群算法对不同路面等级下的控制器权重系数进行优化。在此基础上,将最优控制与轴距预瞄控制相结合,基于线性系统二次型最优控制理论,设计制动工况下包含预瞄信息的主动悬架变权重LQG控制器。仿真结果显示:相比于固定权重的LQG控制,变权重LQG控制能够更好地适应路面等级的变化,有效改善悬架的性能。此外,含预瞄信息的变权重LQG控制和无预瞄信息的变权重LQG控制相比于被动悬架,车身垂直加速度均方根分别优化51.2%、43.9%,车身俯仰角加速度均方根分别优化42.7%、18.0%。由此可知,含预瞄信息的主动悬架变权重LQG控制能够使车辆获得更好的舒适性,且整体振幅也得到明显降低。

俯仰力矩下带有预瞄信息的汽车主动悬架H_(2)/H_(∞)控制研究

主动悬架相比于被动悬架多了一个可以产生主动作用力的装置,在路面不平工况中有效调节刚度和阻尼,提高车辆底盘的减振性能和乘坐的舒适性能。结合轴距预瞄信息并借鉴线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)原理,建立了俯仰力矩作用下的半车主动悬架模型,并分别设计了传统H_(2)/H_(∞)状态反馈控制器和带有预瞄信息的H_(2)/H_(∞)状态反馈控制器,对主动悬架进行多目标优化控制,在时域的层面上分别对2种控制器的性能进行仿真试验,结果表明2种控制器均能够有效优化主动悬架的性能参数,但带有预瞄信息的H_(2)/H_(∞)状态反馈控制器优化能力更加突出。

基于视觉感知的半主动悬架预瞄控制

针对半主动悬架系统在典型离散路面行驶时引起的车身振动问题,提出了一种基于视觉感知的预瞄控制策略。首先,结合YOLOv5目标检测和双目视觉技术实时获取典型路面特征和距离信息。其次,根据当前车辆状态信息,设计了一种集预瞄模糊前馈和自抗扰反馈于一体的半主动悬架控制系统。最后,在典型离散路面工况下,通过Matlab/Simulink进行仿真实验。实验结果显示,基于视觉预瞄的控制策略能显著提升半主动悬架系统的减振性能,进而增强车辆的乘坐舒适性和操控稳定性。

基于预瞄时间自调整控制智能车辆横向轨迹跟踪研究

提出了一种基于预瞄时间自调整控制的四轮转向(4ws)智能车辆横向轨迹跟踪算法.针对轨迹跟踪精度问题,建立了预瞄时间自调整控制驾驶员模型,调整预瞄时间,采用滑模控制对前轮进行控制.针对跟踪过程中行驶稳定性较差等问题,后轮转向采用横摆角速度反馈控制策略.在Carsim与Simulink联合仿真平台下进行单移线工况下的仿真,仿真结果表明:预瞄时间自调整控制在低速时的跟踪精度比固定预瞄时间控制提升55%,高速时提升5%.后轮转向采用横摆角速度反馈控制的质心侧偏角比采用前馈控制在低速时减小了21%,高速时减少了54%,验证了所提出的控制算法,提高了转向过程中的行驶稳定性和横向轨迹跟踪能力.

基于预瞄前馈的半主动悬架滑模控制

悬架系统的性能优劣影响着汽车的平顺性,为提高悬架系统性能,选用半主动悬架替换传统的平顺性不足的被动悬架,以簧载位移和簧载加速度作为评价指标,提出一种包含预瞄控制、模糊控制和滑模控制的混合控制策略,结合卡尔曼状态观测器,通过建立二自由度半主动悬架模型对所设计的控制策略进行验证分析.仿真结果表明,与被动悬架相比,在所建立的路面模型下行驶时车身簧载位移能够及时跟踪到期望值,车身簧载加速度均方根值降低了12.6%,改善了汽车平顺性.

基于预瞄时间的斯坦利控制算法

斯坦利算法以前轮中心为误差基准,缺乏人类前视驾驶特性,导致方向频繁修正。同时,当前自动驾驶仿真方法与平台在拟真度上的局限,难以有效验证算法改进的实际效果。文章提出了一种最优预瞄理论与斯坦利控制算法相结合的“预瞄-斯坦利”控制算法,首先基于Carla仿真平台,创建了虚拟组合导航模块和车辆控制器局域网(CAN)通信模块;然后,建立了自动驾驶域控制器在环的仿真平台,并将“预瞄-斯坦利”算法部署在自动驾驶域控制器中进行了在环测试;最后进行了真实物理场景下的实车测试验证。结果可知,一方面通过对比硬件在环仿真和实车测试结果中的“斯坦利-实车”与“预瞄-斯坦利-实车”横向误差,表明了“预瞄-斯坦利”算法整体误差小于斯坦利算法;另一方面对比“预瞄-斯坦利-仿真”与“预瞄-斯坦利-实车”横向误差,验证了所创建的硬件在环系统的准确性和拟真度。

基于双液晶偏振光栅的机载光电跟瞄平台技术研究

为实现新型机载光电跟踪平台轻量化、小型化与高精度化设计,提出一种应用于机载平台下的基于双液晶偏振光栅光束偏转机构的光电跟瞄方法。建立了基于视轴解耦的双液晶偏振光栅光束跟瞄反向公式模型,该模型只需输入跟踪点方位与俯仰角度坐标即可计算出两共轴光栅旋转位置,通过两共轴光栅的旋转来进行光束偏转;相比传统双棱镜光束偏转模型反向公式,该模型具有模型简单、运算快速、精度较高等优点;将基于视轴解耦的双液晶偏振光栅光束偏转反向公式模型与线性二次型调节器控制算法相结合嵌入控制板以实现跟踪功能。通过试验检测了系统跟踪性能结果表明:该双液晶偏振光栅跟踪模型在载体扰动的情况下可以实现目标跟瞄,在动态跟瞄实验中,采用视轴解耦与线性二次型调节器相结合的控制策略使得系统跟瞄精度得到明显提升,相比比例积分微分控制器系统方位与俯仰轴实时跟踪残差峰峰值均下降40%以上,在2°@0.5 Hz与5°@0.2 Hz载体扰动情况下双轴脱靶量均方根值综合统计数值分别达到328μrad与289μrad,验证了所提跟瞄模型的有效性。

基于预瞄LMPC的港口AGV路径跟踪控制

路径跟踪控制是港口自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)的一项关键技术,现有路径跟踪控制方法存在难以在U型弯道等具有较大幅度曲率突变的参考路径上保持较高精确性以及实时性较差等问题。为此以无预瞄线性模型预测控制(Linear Model Predictive Control,LMPC)为基础,将传统展开点改为AGV前方的预瞄展开点,提出了基于预瞄LMPC的港口AGV路径跟踪控制方法,并通过联合仿真将其与非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control,NMPC)、无预瞄LMPC进行了对比。仿真结果显示,预瞄LMPC精确性较高,位移误差不超过0.0602 m,精确性与NMPC相当,显著优于无预瞄LMPC,相同工况下该指标减小幅度可达93.25%;预瞄LMPC的实时性较好,每个控制周期内解算时间均不超过6.0203 ms,实时性与无预瞄LMPC相当,显著优于NMPC,相同工况下该指标减小幅度可达72.52%。

基于OpenMV的自动瞄靶电磁曲射炮系统设计

自动瞄靶电磁曲射炮系统是一种新型的火炮系统,其具有自动瞄准和射击功能。该系统可以在战场上实现对目标的快速、准确打击,提高了作战效率和战场态势感知能力。此外,自动瞄靶电磁曲射炮系统还具有较低的噪音和较低的热辐射,使其在现代战争中具有更强的隐蔽性。为了使自动瞄靶电磁曲射炮系统更高效、精准和智能化,文中基于OpenMV对自动瞄靶电磁曲射炮系统进行了设计,并在介绍设计的目的、意义的基础上,分别从系统设计整体思路、系统模块划分、系统接口设计、系统硬件设计、系统软件设计以及系统安全设计几个方面,对基于OpenMV的自动瞄靶电磁曲射炮系统设计的总体框架进行了阐述。

智能网联汽车预瞄控制算法评估方法研究

文章针对智能网联汽车的控制问题,提出一种预瞄控制算法评估方法,以路径跟踪精度、姿态控制稳定性作为实验指标,引入以轨迹误差评估和姿态误差评估为主的评估方式,并通过在不同水平路段行驶场景的仿真实验,分析它们各自的优势与局限性,以期为智能网联汽车与自动驾驶工程师的控制算法研发提供科学评估决策工具,帮助他们根据控制策略的性能特性和各自的应用场景需求,做出更加精准的算法选择,并进行必要的调整和优化,确保技术方案能够有效适应不同的工程环境。

基于Stanley单点预瞄的LKA融合控制算法研究

为解决在弯道干扰下车道保持辅助(LKA)系统跟踪精度低、行驶稳定性差的问题,文章针对装备LKA系统的车辆进行操纵稳定性方面的研究。建立了基于单点预瞄最优曲率模型和Stanley算法预瞄模型的目标转角模块,并通过控制转角权重模型允许对各个预瞄模型计算出的转角进行加权组合。通过其余控制模块的协同工作,确保了目标转角模块可以提供准确且适宜的转角指导,帮助车辆保持在车道中心,应对各种驾驶路况,实现最佳的转向响应。文章通过MATLAB/Simulink和TruckSim搭建了LKA系统的车辆仿真平台,通过设置不同的驾驶工况,研究不同车速、不同道路线型对轨迹跟踪性能的影响。联合仿真验证了算法有效性,结果显示,所设计的LKA融合控制算法模型在弯道干扰下表现出强鲁棒性、高跟踪精度和稳定性,在多种转向场景中保持了良好的性能和约束满足,确保了行车精确性和稳定性。