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1.
针对定位数据的统计特性未知且易受异常值干扰而影响协同目标跟踪性能的问题,提出一种重尾非高斯定位噪声下的鲁棒协同目标跟踪方法. 该方法假设定位噪声服从多元学生t-分布,建立联合估计目标状态与定位噪声参数的贝叶斯模型. 针对目标状态与噪声分布参数相互耦合而难以计算联合后验分布的问题,应用变分贝叶斯推断原理和平均场理论对后验分布进行解耦,将目标状态与定位噪声参数的联合后验分布估计问题转化为最优化问题,以交替优化的方式实现系统参数的在线递推估计. 对提出的协同目标跟踪方法进行测试. 仿真结果表明,当定位数据中存在未知的野值噪声时,提出的协同跟踪算法具有较好的鲁棒性. 相似文献
2.
针对存在未知扰动条件下板球系统的轨迹跟踪控制精度不高的问题,研究了一种基于指令滤波的误差反步控制方法。首先,建立板球系统模型,引入二阶指令滤波器,滤除小球位置和速度状态变量的噪声干扰。其次,逐步选取李雅普诺夫函数,设计误差反步控制器,克服系统受到的外界干扰,实现对输入信号的渐进跟踪控制。最后,通过李雅普诺夫理论证明系统稳定性。仿真结果表明,该控制器能够有效抑制干扰,精确地完成轨迹跟踪任务。 相似文献
3.
电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物,常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此,提出了一种相对角度估计方法,基于常规电力线目标检测与识别算法,并结合电力线相对角度估计,从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法,提出的相对角度估计方法容易训练易收敛,计算量小,适用于实时性要求较高的应用场合。 相似文献
4.
在微生物诱导CaCO3沉淀技术的基础上,利用Matlab软件建立一维流动注浆模型,在离子层面对模拟注浆的砂柱进行分析和计算,并着重对砂柱后期强度的关键影响因素Ca2+浓度进行追踪,以期从理论方面对注浆效果进行进一步的优化和深入研究.结果表明:注浆模型能够灵活追踪Ca2+浓度随时间的变化,检测砂柱任意位置的Ca2+浓度;钙源为0.75、1.00 mol/L的CaCl2溶液时的注浆效果更优;数值模拟与试验结果吻合较好,可以为利用沙漠砂快速固结形成的高强度材料来建造沙漠公路路基提供有效的参考和依据. 相似文献
5.
针对无人机自动跟踪目标过程中需要规避障碍物的问题,设计一种将跟踪制导律与改进人工势场法相结
合的航迹规划算法。对人工势场法进行适应性改进,建立无人机动力学模型,阐述定距离跟踪制导律的设计方法,
并采取加权求和与运动学约束的方式将定距跟踪制导律与人工势场法二者结合。仿真实验结果表明:该策略具备有
效性和可行性。 相似文献
6.
针对当前轧钢企业智能工厂及智能物流的建设,介绍了“黑灯库房”在山钢日照公司冷轧厂轧后库和成品库的应用情况;主要对无人行车的硬件组成及关键技术,如防碰撞技术、智能扫描定位系统、吊具防摇摆技术、智能吊具系统等,进行了详细阐述,并对库管系统及其功能进行了介绍。实际应用表明,采用“黑灯库房”不仅能够带来良好的经济效益,而且库存周转更快、更高效,在安全上提供了更强有力的保障,使山钢日照公司智能制造水平有了较大提升,为下一步智能梦工厂的实现打下了良好的基础。 相似文献
7.
常规旋翼无人机大都采用共线设计,只能产生竖直方向的推力,极大地限制了旋翼无人机在涉及物理交互任务时的应
用。 针对此问题,研究了一种双倾斜式全驱动六旋翼无人机,采用旋翼转轴非共线的设计方法,可以实现位置与姿态的独立控
制。 提出了一种抑制抖振的改进型积分滑模控制器,并与 PID 控制器、积分反演控制器和传统积分滑模控制器进行对比。 仿真
结果表明,所提出的改进型积分滑模控制器能够实现旋翼无人机位置与姿态的独立控制,并能够有效克服自身模型参数的不确
定性以及外部的风场扰动完成定点悬停与复杂的轨迹跟踪。 实物样机实验结果表明,该设计的全驱动旋翼无人机在长距离横
向运动时能够保持水平姿态, 俯仰角和滚转角误差控制在±2°以内。 相似文献
8.
主流的目标跟踪算法只使用可见光(RGB)图像进行跟踪任务,当跟踪场景的光照条件较差时,表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能.针对单一模态目标信息存在缺失的问题,在Siam-FC网络模型以及红外—可见光图像融合思想的基础上提出了双模态权值自更新孪生网络目标跟踪方法.根据红外图像可以采集运动目标热信息的特点,有效利用了红外和可见光图像在目标跟踪领域的互补优势;使用较浅的特征提取网络AlexNet即可提取到运动目标具有鲁棒性的特征,在保证跟踪精度的同时提高了跟踪模型的跟踪速度.在公开数据集OTB2015和红外—可见光数据集RGB-T210进行实验,结果表明提出的目标跟踪算法在各种跟踪场景下都取得了较好的跟踪效果. 相似文献
9.
10.
近年来无锚框的目标检测算法逐渐被应用于SAR舰船检测,其中FCOS算法摆脱了对锚框参数设置的依赖,对多尺度、多形态舰船检测的鲁棒性更好,但仍存在两个问题:第一、该算法直接进行逐像素点回归,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确;第二、其中特征金字塔对低层特征利用仍有不足导致小目标大量漏检。针对上述问题基于FCOS进行改进,通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,同时增强了舰船特征表达能力。通过引入更多特征并增加跳跃连接改进特征金字塔,提高了低层特征利用率。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验结果表明,平均准确率(mAP)相比FCOS分别提高9.5和3.4个百分点,相比其他主流舰船检测算法分别提高3.6和1.0个百分点,充分验证了所提算法的有效性。 相似文献