前馈控制在光电跟踪系统中的应用研究

为了提高光电跟踪系统的跟踪性能,对前馈控制技术进行了研究。首先,介绍了光电跟踪系统的组成,对伺服控制中的跟踪环路进行了原理性说明;其次,给出了前馈控制技术的理论分析,通过在速度环输入端引入前馈信息,可减小系统跟踪误差;再次,通过Matlab软件进行了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性;最后,在某型光电跟踪系统中进行了试验,表明加入前馈控制有效提高了光电跟踪系统的跟踪精度。     

基于CPCIE的并行光电跟踪控制系统

光电跟踪系统作为外场中重要的目标观测与实时定位设备,有着不可忽视的作用。然而,随着目标机动性能的增加,对目标的实时响应就成了制约跟踪系统性能的关键。因此,采用更高性能的处理器和并行处理等手段来提高系统带宽、获得更好的实时性不失为一种好的方法。文章以PCIE总线为架构,以FPGA为协处理器实现数据的共享和分流,用两片DSP作为主要运算单元,搭建一个双路并行伺服控制系统,分别用来控制光电跟踪系统垂直轴和水平轴的两台伺服电机,替代以往的PCI总线架构和单片DSP同时控制垂直轴和水平轴电机的控制系统。采用上述结构不但大大提升了系统总线带宽,提高系统响应,还能克服单片DSP资源不足问题,更好地协调垂直轴和水平轴之间的相互配合。     

基于FPGA的光电跟踪控制系统设计

为了提高光电跟踪控制系统可靠性和实时性,设计了一种基于FPGA的控制系统.该控制系统以一块FPGA芯片为核心,主要完成传感器信号处理,控制算法实现,脉宽调制方波生成,与上位机通信等任务.采用Xilinx公司的ISE7.0平台进行开发,并用层次化和模块化的方式进行设计.实验结果表明这种设计方法使系统以比较低的成本获得了很高的处理速度,从而提高了系统的性能.     

光电跟踪伺服系统先进控制策略概述

光电跟踪系统中的伺服控制技术是实现高精度跟踪的关键技术之一。系统自动化程度的提高,为先进控制策略的实现提供了必要条件。本文综述了国内外光电跟踪系统中的伺服控制技术,希望为该方向的工程研究提供基本的技术支持与参考。     

光电跟踪仪目标捕获过程控制技术研究

在分析光电跟踪仪性能特点的基础上,探讨了目标捕获过程控制技术,基于自适应原理提出了相对速度截止控制方法,经实验验证,效果明显,具有工程实用价值。还介绍了基于位置预计的过程控制方法,并对两种方法及其应用环境进行了比较。     

单片机模块化控制及其在光电跟踪系统中的应用

基于工作实际经验提出了单片机模块化控制思想和模块化控制在光电跟踪系统中的应用，重点介绍了一个模块化控制应用的实例及其硬件设计，方案和软件设计思想。     

非线性速度估计器在光电跟踪系统中的应用

高质量的速度反馈信息对光电跟踪系统的跟踪精度有着非常重要的影响。由于受传感器物理限制以及从价格上考虑,通常采用光学编码器并同时为系统提供位置信息和速度信息,因此如何从光学编码器的位置信息中获取高质量的速度信息就显得尤为关键。首先从传统的编码器位置信号差分求速出发,介绍了非线性跟踪-微分器的原理,在此基础上提出了一种非线性速度估计器,同时讨论了如何选择该控制器的设计参数。基于某光电跟踪系统伺服控制结构,并采用抗积分饱和PI控制器作为三环回路控制器,分别对采用非线性速度估计器和向后差分方法的伺服系统进行仿真分析,并进一步在实验平台上进行实验。仿真和实验验证,采用非线性速度估计器的系统比采用向后差分的系统,在稳态性能和跟踪精度上都有明显的提高。     

非线性跟踪微分器在光电吊舱跟踪系统中的应用研究

针对光电吊舱跟踪过程中出现的滞后或超调问题,引入非线性跟踪微分器,实现跟踪微分器PD控制。详细介绍了非线性跟踪微分器的实现原理,建立了基于跟踪微分器PD位置控制模型,既可对给定信号进行滤波,避免引入噪声,又能为给定阶跃输入信号安排过渡过程,减少调节时间,实现输入信号平滑,避免控制系统过冲。仿真试验表明,同传统PD控制相比,非线性跟踪微分器PD控制跟踪精度提高近5倍。     

卡尔曼滤波在跟踪运动目标上的应用

在多关节机器人跟踪运动目标过程中,图像处理的主要内容包括图像的识别和目标轨迹的判定,需要在整个视觉空间进行搜索和匹配。这是一个典型的全局搜索问题,耗时较长、实时性较差,难以实现运动目标的快速跟踪。针对多关节机器人跟踪运动目标过程中存在的彩色图像数据量大、处理时间长,从而影响实时性的问题,采用线性卡尔曼滤波将全局搜索转化为局部搜索,减少搜索空间、加快匹配速度。通过实验可知,匹配时间由原来的157 ms降低到20 ms。实验结果证明了该方法的有效性。     

预测滤波技术在光电跟踪系统的应用

概述了目标跟踪系统应用滤波预测技术的目的、意义、方法，分析了有限记忆最小平方滤波、α-β-γ滤波、Kalman滤波的工作原理、性能及优、缺点。讨论了各种滤波器在雷达、红外、遥测等目标跟踪系统的发展和应用情况。     

视频运动目标跟踪系统设计

文设计了一种可应用于静止背景下进行动态视频目标跟踪的系统。首先通过CCD摄像头采集动态图像序列,然后通过图像格式转换、中值滤波、边缘检测以及匹配跟踪对采集到的动态图像序列进行处理,最后得出运动目标的位置信息。本文所设计的系统与传统的基于PC机的视频运动目标跟踪系统相比,具有更快的图像处理速度和更高的实时性。     

基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪

针对信噪比低、背景和噪声干扰严重的红外图像,根据图像序列中运动目标的帧间相关特性以及噪声的不相关理论,基于OpenCV（Open Soure Computer Vision Library）计算机视觉库,提出了一种弱小目标的检测算法,并对检测到的目标进行了跟踪。采用能量累积的方法得到背景,然后从原始图像中去除背景,提高信噪比;利用目标的帧间相关特性以及运动信息去除噪声;最后通过Kalman滤波算法来对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明:该检测算法能有效地从序列图像中提取出弱小运动目标,跟踪算法也能实时地进行跟踪并在目标被遮挡时准确地预测出目标位置。     

光电跟踪系统几种次优非线性卡尔曼滤波性能比较

为在光电目标跟踪中选择性能最优的非线性卡尔曼滤波提供参考依据,对光电跟踪系统中应用广泛的扩展卡尔曼滤波、无迹滤波和中心差分滤波3种滤波方法,分别在二阶常速、三阶常加速模型和"当前"统计模型下实现的性能进行仿真实验对比和分析。比较和分析结果显示无迹滤波的性能要明显优于另外两种方法;"当前"统计模型下的滤波精度要高于另外两种模型。     

光电跟踪系统高速运动目标快速跟踪算法

为了解决光电跟踪系统中高速运动目标快速识别、准确定位的问题,在深入研究相关跟踪算法的基础上,提出了一种基于分块模板相关跟踪与自适应波门相结合的快速跟踪算法,该算法利用分块矩阵与大模板矩阵之间的关系,得出了在四分块的情况下,计算量为原来的1/4,搜索范围为原来的4倍,大大提高了计算速度和搜索范围,且具有原始相关算法的高的跟踪精度,可以实时快速的跟踪上高速运动目标。     

视颇监控系统中运动目标跟踪算法研究

针对Camshift跟踪算法无法适应目标的高速运动、背景复杂和遮档的情况,提出了一种改进算法.将Kim算法和卡尔曼滤波状态预测引入,用Kim算法提取运动目标区城信息,根据以往目标位置点的信息对当前帧中目标的可能位置预测,解决了传统Camshift算法的一些局限.实验表明改进算法在目标高速运动、遮档情况下,仍能进行有效跟...     

无迹卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的研究

无迹卡尔曼滤波(UKF)是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算,在不对非线性方程线性近似的条件下,达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上,对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出,无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度,与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较,无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。     

虚拟现实系统中人的头部运动与跟踪研究

为了克服虚拟现实系统中的视觉延迟现象,在对各种头部运动规律测试结果分析研究的基础上,提出人的头部运动是具有高斯-马尔可夫特性的随机过程,建立了头部运动的随机数学模型,设计了基于卡尔曼滤波和测量数据预处理技术的头部未来位置预测算法.理论分析和仿真检验都表明,该算法明显地提高了预测精度,减缓了图像的抖动和对操作者头部运动的限制,有效地减少了视觉延迟.     

基于Kalman滤波器运动目标跟踪的火灾监测方法

针对目前通常采用的火焰信息特征检测方法无法有效排除环境变化产生的干扰,特别是光线变化易引发实时火灾监控出现误检的问题,提出了一种基于Kalman滤波器运动跟踪算法的火焰检测方法,同时利用颜色、圆形度等特征和信息进一步确认火灾。不同干扰条件下的测试结果表明,利用文中提出的算法进行火灾识别判断,具有响应时间短,抗干扰性强等优点,可满足实际使用需求。     

基于时间序列自适应建模的粒子滤波动态目标跟踪

在目标跟踪中为达到目标的运行模型与实际轨迹相符,本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法（TS_PF）。采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计。仿真实验表明在粒子滤波算法中采用时间序列自适应建模,能够...