面向旋翼无人机的高压输电线在线检测方法

面向旋翼无人机电力巡线的高压输电线在线检测对算法实时性、鲁棒性要求高的问题,提出了一种基于边界搜索和Radon变换(BSRT)的高压输电线识别算法.分析了高压输电线在图像中的边界贯穿特征,提出了以图像四条边界作为起始点的搜索策略,给出了边界约束下的直线特征Radon变换能量函数和求解方法.复杂度分析结果表明本算法与经典的Radon算法相比,复杂度降低了一个数量级.以人工合成图像和无人机实际航拍图像,对本算法、Radon算法和LSD算法在实时性和有效性方面进行了实验对比分析,实验结果表明,本算法的处理速度较Radon算法有很大的提高,与LSD算法的处理速度基本处于同一量级,但本算法的高压输电线检测精度大幅优于传统的Radon和LSD算法.理论分析及实验结果证明,提出的BSRT方法有效地解决了经典Radon算法的高复杂度和LSD算法的复杂背景高敏感性的问题,具有较好的应用价值.     

基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波及其在旋翼飞行机器人容错控制的应用

提出一种新颖的基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法,用来进行参数以及状态的联合估计.针对旋翼飞行机器人执行器提出一种执行器健康因子(Actuator health coefficients,AHCs)的故障模型结构,应用自适应UKF对AHCs参数进行在线估计,将联合估计的状态以及故障参数引入基于模型的反馈线性化控制结构,组成完整的容错控制系统.提出的自适应UKF算法以及容错控制结构经过中科院沈阳自动化研究所ServoHeli-20旋翼无人智能平台数学模型进行仿真试验验证,效果良好.     

多目标追逐问题的一种混合整数线性规划解

研究多车辆多目标追逐的路径规划问题.提出两个基于混合整数线性规划 μmixed integer linear programming, MILP) 的多目标追逐 μmulti-target pursuit, MTP) 模型:就近追逐和"一对一"使能追逐.在两个MIP追逐模型中,小车运动的状态方程考虑为具有线性阻尼的质点动力学方程.采用整数变量描述小车与障碍物的相对位置信息,提出 "目标膨胀尺寸"的概念来描述对目标的追逐,定义小车的"追逐方向".采用选取整变量的等高面法求解MILP追逐问题,并给出初始内点整变量的确定方法.最后给出仿真试验1对两个多目标追逐模型进行对比研究,仿真试验2证实了算法的效率.     

基于单通道sEMG分解的手部动作识别方法

表面肌电信号(Surface electromyography,s EMG)已广泛应用于手部动作识别。为提高动作识别精度,研究者往往需要采集多个通道s EMG信号,从而增加应用复杂性,针对这一情况,提出一种基于单通道s EMG分解的手部动作识别方法。使用单通道电极采集人体上臂肌肉s EMG,将其分解为6个运动单元动作电位序列,过程包括:二阶差分滤波、阈值计算、尖峰检测、分层聚类;然后,提取绝对值积分、最大值、非零中值、半窗能量等特征,并采用主元分析法降维;最后,利用支持向量机分类识别5种不同手部动作,精度达到80.4%。而采用未融合s EMG分解的传统方法,动作识别精度仅有约70%。     

自适应鲁棒H2控制及其在小型无人直升机航向控制中的应用

提出了一个新的鲁棒控制方法并将其应用到小型无人直升机的航向控制中.给出了直升机的非线性航向动力学模型并进行简化,然后线性化为具有仿射不确定性的线性模型.针对这个线性模型,基于线性矩阵不等式方法提出了具有自适应机制的鲁棒H2反馈控制器.这种设计方法可以降低固定增益控制器所固有的保守性,提高控制效果.数字仿真验证了设计方法的可行性.     

多飞行机器人吊运系统研究进展及挑战

多飞行机器人吊运系统是指由多个旋翼飞行机器人、吊绳及单个悬挂负载共同构成的具有空中操作能力的一类新型机电系统,具有灵活性强、地域可达性好、运输便捷、载荷能力强等显著优点.多飞行机器人吊运系统应用广泛,但是其建模与控制还存在诸多挑战.旋翼飞行机器人自身是一种复杂的欠驱动非线性系统,随着吊绳和负载的引入,系统的耦合性、欠驱动特性和非线性也会随之增加.为了全面对多飞行机器人吊运系统的研究进行综述,首先介绍了多飞行机器人吊运系统的常见构型,并对比分析了其优缺点;其次,从动力学建模、协调控制、实验三个方面介绍了多飞行机器人吊运系统的研究现状与挑战;最后,凝练了现存的关键科学问题,对其潜在的应用领域和未来的研究工作进行了探讨与展望.     

柔性机械臂基于观测的逆动力学轨迹跟踪控制

本文探讨了稳定逆动力学与基于观测的状态误差反馈镇定器集成实现柔性机械臂 末端轨迹跟踪的控制策略．基于观测器可以充分利用由稳定逆动力学生成的理想状态轨迹信 息,实现全状态误差的反馈镇定以消除末端轨迹跟踪的扰动误差．     

基于Myo旋转偏移估计与自适应校正的手势识别方法

在基于表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)的手势识别系统中, 针对Myo环形电极多次实验间旋转位置不同导致的识别精度降低问题, 提出了一种基于极坐标系的电极位置偏移估计与自适应校正的识别方法. 该方法首先建立相对于环形肌电传感器的极坐标系, 提出了极坐标系下活跃极角(Activation polar angle, APA), 用于估计实验中传感器相对于初始位置的横向旋转偏移角度; 进而建立基于偏移角度的线性变换模型, 在肌电信号特征空间内, 对电极偏移位置下的样本进行自适应校正. 在8 种常用手势识别应用中, 设计了两种实验范式: 利用传感器各通道数据循环平移模拟电极横向旋转偏移实验和肌电传感器在小臂肌肉上的真实旋转偏移实验. 结果均表明所提出方法的识别精度远高于未进行校正的模型识别精度. 因此, 所提出的电极偏移估计与自适应校正识别方法, 不仅有效提高了表面肌电交互系统识别的鲁棒性, 也降低了使用者在多次使用时训练成本与学习负担.     

接触作业型飞行机械臂系统的力/位置混合控制

针对飞行机械臂系统移动接触作业问题,使用了一个力/位置混合控制框架,用以控制飞行器系统持续可靠地接触外部环境同时保持一定大小的接触力,并实现在接触过程中的期望轨迹跟踪.首先将作业空间分成2个子空间--约束空间和自由空间,并分别进行力控制和位置控制.对于力控制问题,证明闭环无人机系统是一个类弹簧-质量-阻尼系统,然后在约束子空间中设计逆动力学控制器来实现接触力控制.自由飞行空间中的运动控制依靠轨迹规划和位置控制器来实现.最后,开发了基于六旋翼飞行机器人的单自由度飞行机械臂系统,在飞行状态下进行接触墙面并跟踪倾斜直线轨迹的实验.结果显示本文所使用方法能够保证在平稳移动的同时控制期望的接触力.     

一种移动机器人在三维动态环境下的路径规划方法

提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的.