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针对工作面液压支架姿态传统接触式测量方法存在的传感器数量多、故障率高、解算误差大、可视性差等问题,建立了一种基于支架运动机理的液压支架姿态视觉测量模型,提出了一种基于深度视觉原理的液压支架支撑高度与顶梁姿态角测量方法,并搭建了测量系统.该测量方法通过在液压支架顶梁上布设RGB-D相机,利用深度视觉技术获取液压支架底座彩色信息和深度信息并实现二者数据流的同步,通过ORB算法和FLANN算法实现底座特征点的快速提取与匹配,基于空间3D-3D的ICP模型估计相邻时刻相机位姿变化,结合液压支架姿态视觉测量模型设计姿态解算算法完成支撑高度和顶梁姿态角参数解算.测量实验结果表明:该方法液压支架姿态参数解算速度快,稳定性好,实现了液压支架内部姿态的非接触实时性监测,同时该姿态解算算法可保证液压支架支撑高度测量绝对误差在10 mm左右,顶梁姿态角测量绝对误差在2°以内,精度上能够满足井下液压支架姿态监测精度需求;此外,该方法减少了支架上传感器的数量,降低了安装与维修成本,为实现工作面综采设备运行位姿状态信息的精准感知与动态监测,以及智能化工作面的精准实时控制提供了技术支撑. 相似文献
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区别于传统光纤传感器、图像识别和Kinect深度图像的旗语动作识别方法,提出了一种基于9轴姿态传感器的旗语动作识别方法.该方法通过佩戴在手腕处的9轴姿态传感器来采集旗语动作的3轴加速度、3轴角速度以及3轴磁偏角数据;在运用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)分类模型的基础上对其中的数据进行预处理,并通过分类识别算法对其进行改进;在数据预处理阶段,利用小波分解与重构函数对采集到的9轴数据进行高频去噪和低频信息提取,通过时间序列加窗进行分割处理,对各动作样本进行维度和长度统一;在特征提取阶段,采用构建的双卷积层、单池化层、单全连接层网络模型对重构数据进行特征提取;在分类识别阶段,提出一种CrossEntropy-Logistic联合损失函数来对5种动作进行迭代训练.实验结果表明,所提方法利用detcoef小波分解与重构函数对信号进行低频细节系数提取并采用一维CNN对降噪后的数据进行特征提取,通过CL联合损失函数对预测损失值和预测概率进行融合,分析所得到的训练准确率与测试准确率,在与各类方法的对比中取得了最高值,其平均训练识别率可达99%以上,测试准确率可达94%. 相似文献
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针对刚性航天器在姿态跟踪控制中存在的系统不确定及外界干扰等问题,提出了一种预定义时间滑模控制器(PTSMC).首先,给出了以四元数为姿态参数的航天器姿态跟踪控制系统,利用误差四元数和误差角速度设计了预定义时间滑模面.然后,考虑了航天器系统的不确定性和外界干扰设计了一种非保守上界的PTSMC,并通过边界层技术降低了系统抖动.最后,通过设计Lyapunov函数,证明了所提出的控制器的预定义时间稳定性和系统收敛时间上界的非保守性.仿真结果表明,刚性航天器的姿态跟踪误差精度可达1.5×10-6 rad,角速度跟踪误差精度可达2×10-6 rad/s.与现有的预定义时间控制器相比,所提出的控制器的稳定时间上限是更加非保守的,与传统PD控制和非奇异终端滑模控制相比,所提出的控制器具有更高的跟踪精度和鲁棒性.通过3自由度气浮平台的姿态跟踪实验进一步说明了控制方案的有效性,其中角度跟踪误差小于0.1 rad,位置跟踪误差小于0.2 m. 相似文献
7.
针对无人机在轨姿态控制系统误差较大的问题,提出基于干扰观测器的无人机在轨姿态控制系统设计.选择 STK53F406V 作为微处理器的芯片,存储器选用 AY54GN178M 芯片,通过 TIM 时钟输入捕获命令进行脉冲调制信号的采集与存储.系统软件采用干扰观测器来分析无人机姿态控制中的干扰频域,从干扰的种类、精度、动态性能和飞行模式等方面对系统进行正弦波的干扰分析,将扰动与系统的控制参数控制在同一个范围内,实现对飞行状态的修正和扰动频率的正确估计.实验结果表明,基于干扰观测器的无人机姿态控制系统的抗干扰性强,耗时较短,控制性能较好. 相似文献
8.
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针对大质量机动再入飞行器和高载荷条件,提出一种爆炸螺栓捕获器设计方案,并对爆炸螺栓的分离捕获过程进行了仿真计算;设计了可捕获可靠性试验,利用空气炮模拟爆炸螺栓分离冲击;通过高速、低速边界捕获试验,对捕获可靠性进行了评估。结果表明:捕获器设计方案及仿真计算正确,单个捕获器的捕获可靠度达到0.9999。 相似文献
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针对现有潜航员作业姿态识别分析方法中识别过程繁琐、识别精度低的问题,提出基于卷积姿态机的潜航员作业姿态识别分析方法. 对人体姿态特征进行结构化编码,构建空间及投影坐标系进行解析,定义肢体角度计算公式与肢体特殊状态判断流程. 通过搭建潜航员作业姿态识别算法,实现作业姿态RGB图像空间特征与纹理特征的提取,输出潜航员作业姿态关节点、肢体角度与状态数据. 通过采集潜航员作业姿态图像构建潜航员作业姿态样本数据集,对所提方法进行应用验证. 在算法测试中,识别算法的PCK指标值达到81.2%. 在应用验证实验中,算法识别关节点的平均准确率达到87.7%. 该方法在潜航员作业姿态识别分析上是可靠的,可以有效地识别与分析潜航员作业姿态中的危险因素. 相似文献