基于ARM的太阳跟踪控制系统设计

为了改进对太阳的跟踪精度,提高太阳能的利用率,设计了一种基于ARM的新型的太阳跟踪控制系统;该系统利用32位ARM嵌入式微处理器芯片LPC2290作为控制器,通过程序对跟踪机构水平、俯仰两个方向的控制,实现对太阳的全跟踪;并在此基础上利用安装在跟踪机构上的角度传感器,对跟踪机构进行定时的误差校正,改进跟踪的精度;通过试验阶段的运行分析,此设计跟踪精度能够满足碟式太阳能热发电的需要,系统性能稳定,成本较低,功能扩展性强,具有较高的实用价值.     

高精度星载点目标轨迹跟踪系统设计

一种高精度星载点目标轨迹跟踪系统,利用拟合点目标轨迹曲线的方法将点目标位置数据简化成多项式系数的数据包,由地面测控系统发送至星上遥感器指向控制单元。指向控制单元与时间管理单元解析数据包中时间参数与系数参数,控制指向镜机构进行运动,对点目标轨迹进行自主跟踪。此方法提高了跟踪系统的跟踪精度,减轻了目标跟踪时总线通信压力。经过试验验证,系统的跟踪精度远优于传统的目标跟踪方法,可进行推广使用。     

基于STM32的太阳自动跟踪控制系统的设计

针对步进电机在自动跟踪运行过程中失步引起的控制系统跟踪精度降低的缺点,文中设计了以ARM Cortex-M3STM32为微控制器,光电编码器为位置反馈元件的新型数字闭环控制系统;该系统根据太阳的高度和方位信息,结合实时天气状况,以PWM调速方式驱动电机,控制跟踪机构的水平、俯仰两个方向运动,实现对太阳位置的全跟踪;实验结果表明,此系统跟踪精度误差在0.5°以内,较传统的开环控制跟踪系统可以明显地提高系统的跟踪精度,且性能稳定、功能丰富、成本较低。     

基于ARM7的太阳自动跟踪简易控制系统设计

为了提高太阳能利用率,设计了一种基于ARM7的太阳自动跟踪简易控制系统;该系统利用32位ARM嵌入式微处理器LPC2131为控制器,采用光电跟踪和定时跟踪相结合的控制方式;以步进电机作为驱动机构,通过控制跟踪的机构水平、俯仰两个方向运动,实现对太阳的全跟踪;仿真和试验结果表明,该控制系统的跟踪精度误差在1°以内,能够满足太阳自动跟踪的需要,且性能稳定、功能丰富、成本较低,可以为太阳能飞行器的太阳自动跟踪控制工程研制提供参考依据。     

跟踪雷达自适应带宽的数控伺服系统

介绍了以步进电机为执行元件的跟踪雷达伺服系统。该系统利用数字信号处理芯片精确控制系统的二维运动速度,可以在稳定安全的开环控制情况下实现较高的运动目标追随闭环控制精度。由于此跟踪雷达伺服系统实现数字化的控制,可以根据角度定向灵敏度性能,将目标跟踪经验公式和模糊控制原理方便的结合起来,达到系统带宽和跟踪精度的最佳状态。     

AMAUKF应用于无人机跟踪目标再捕获研究

无人机(UAV)在使用滤波器对目标跟踪时常遇到目标丢失情况,然而在目标丢失时使用一步估计代替估计值会对跟踪精度造成较大影响,鉴于此,将自适应衰减记忆滤波(AMAF)理论应用于无迹卡尔曼滤波(UKF)以提高再次捕获目标后的跟踪精度;新的滤波器命名为自适应衰减记忆卡尔曼滤波(AMAUKF);在此基础上设计了滤波流程和计算机仿真实验,结果表明新的滤波器不但缩短了收敛步长,而且提高了跟踪精度。     

一种提高海洋雷达高度计重跟踪估值精度的处理方法

重跟踪处理可以从雷达高度计接收的海洋回波信号中提取精确的测量信息,传统的海洋高度计重跟踪模型中没有考虑到仪器对回波信号的影响,这种影响造成回波波形与重跟踪模型的偏离,从而降低了重跟踪的参数提取精度。提出了一种利用点目标响应和加权窗进行海洋高度计重跟踪的新方法,该方法考虑了仪器对回波波形的影响因素,在此基础上重新构造了重跟踪的信号模型,使回波波形与重跟踪模型曲线之间符合更好,从而提高了参数提取的精度。利用该方法对SZ-4高度计的数据进行了处理,并将处理结果与同期测量的ERS-2高度计数据进行对比,对比结果显示该方法显著改善了参数提取的效果。     

超声电机驱动的目标视觉跟踪系统设计与实现

设计了一种超声电机驱动的目标视觉跟踪系统.该系统通过对摄像头采集到的图像进行处理,对目标进行识别、提取其位置信息,在此基础上,利用模糊-PID控制方法经超声电机控制摄像头的偏转角对目标进行实时跟踪.实验结果表明:对超声电机采用这种复合控制的方法可以使跟踪系统获得较好的控制性能,其跟踪的快速性达到约0.2s,精度在±6mm以内.     

基于KLD采样的自适应粒子滤波目标跟踪算法

标准粒子滤波算法用于无线传感器网络运动目标跟踪时,非高斯噪声环境会降低其跟踪精度和计算效率。针对该问题,结合多传感器测量模型和Kullback-Leibler距离(KLD)采样方法,提出一种自适应粒子滤波算法。在满足预设阈值条件时,引入补偿函数对重要性概率密度函数(IPDF)进行迭代更新,同时利用具有自适应退火参数的模拟退火算法使粒子快速接近高似然区域。在此基础上,结合KLD采样动态调整粒子规模,在保证跟踪精度的同时减少运算量。仿真结果表明,与KLD-PF算法相比,该算法的IPDF分布接近真实后验概率密度分布,跟踪精度较高,能够在不同参数的非高斯噪声下进行有效跟踪。     

基于物联网技术的双轴联动跟踪式光伏发电系统

针对传统光伏发电系统发电效率低、太阳光跟踪定位不够准确的问题,基于物联网技术,设计一个双轴联动的跟踪式光伏发电系统。首先,选用双轴式光伏支架和光电跟踪方式作为技术基础,构建一个基于光伏发电的双轴自动跟踪系统,该系统中的主控制器选用PLC进行控制,通过双轴式光电对太阳光进行跟踪和定位;然后对系统硬件部分和软件部分进行具体设计,系统硬件部分主要对跟踪机构和控制电路进行设计,软件部分则利用光线传感器对跟踪机构的数据进行实时跟进。实验结果表明,双轴跟踪方式的发电量更高,相较于固定跟踪方式高出了35%左右,且本系统对太阳光的跟踪定位更加准确,说明此系统可进一步提升光伏发电效率,实现节能环保和可再生资源的有效利用。     

基于FPGA的高帧频图像跟踪系统设计

针对高速运动的导弹末端制导、弹道实验或机载武器姿态跟踪中目标图像模糊及跟踪精度较低的问题,给出一套基于CMOS高帧频图像传感器与FPGA的高速图像跟踪系统。在FPGA中采用流水线方式,设计了的图像采集模块、乒乓高速缓存模块、图像处理及跟踪控制模块,采用动态阈值分割法获取目标,计算出目标形心偏移图像视场中央的偏移量,依据二维视场的偏移量控制云台跟踪目标。实验结果表明,该系统能够有效获得高帧频图像传感器数据,数据读出速率可达80Mb/S,提高了系统跟踪精度。     

基于高增益观测器的AUV水平面轨迹跟踪控制

通过研究欠驱动自治水下机器人（AUV）在水平面的运动规律,针对欠驱动AUV水平面轨迹跟踪控制中的非完整约束、模型中的耦合性和非线性、海流干扰、跟踪精度问题进行了深入的研究,运用高增益观测器结合反步控制方法对欠驱动AUV轨迹跟踪进行有效控制。定义了AUV的地面坐标系和船体坐标系,并完成了地面坐标系向船体坐标系的转换,建立了欠驱动AUV的水平面运动学模型和动力学模型。为欠驱动AUV所提出的高增益观测器结合反步控制方案,在保证跟踪系统稳定性的前提下,可以有效地提高跟踪精度,能够消除外界干扰对控制效果的影响,并使得控制输入满足实际工程的应用约束条件。控制方法的稳定性均采用Lyapunov稳定性理论加以证明,并通过数值仿真验证了所设计控制器的有效性。     

基于ARM的直流电机位置伺服系统设计

针对图像跟踪中对转台响应快、定位精度高的要求,设计了以ARM和轴角转换芯片组成的位置伺服控制系统。系统使用轴角转换芯片采集旋转变压器反馈的位置信息,通过IR2130驱动MOSFET功率管构成的H桥电机驱动电路,采用带有速度前馈加速度前馈的PID调节算法实现了直流电机位置伺服控制。试验结果表明该控制系统能够满足图像跟踪中对转台快速性和准确性的要求。     

基于PIR Sensor的单目标跟踪系统的设计与实现

针对基于热释电红外传感器的人体跟踪系统在实际环境中,由于受环境噪声和硬件参数影响而误差较高的问题,本文提出了一种基于热释电红外传感器PIR Sensor(Pyroelectric Infrared Sensor)的高精度人体目标跟踪方案。该方案首先对检测区域内运动人体热辐射的红外信号特征进行了提取,然后利用PIR Sensor定位节点自身几何参数和探测数据,得到初步定位结果。最后通过Kalman滤波算法对初步定位结果进行滤波处理并更新目标的状态信息,实现对检测区域内人体目标的定位与跟踪。实验表明,该系统的跟踪误差与同类跟踪系统相比降低了71.96%,证明了该系统具有较高的跟踪精度。     

基于速度平滑距离的高精度测量方法研究

随着卫星定位以及测定轨精度的提高,需要研究厘米量级的高精度测距系统。针对现有测控系统测量距离值存在较大随机误差的问题,提出了一种基于速度对距离值进行平滑的方法,以减小测距随机误差。为了保证速度的解算精度,给出了一种基于三阶锁相环路的跟踪接收方案,并对环路跟踪精度、速度平滑时间选择及优化等进行分析和仿真。仿真结果表明,新提出的接收方案和速率平滑距离方法能够实现对不同动态目标信号的有效跟踪,有效降低距离测量的随机误差,可为高精度航天测控系统提供一种解决思路。     

Fast RGB-D people tracking for service robots

Service robots have to robustly follow and interact with humans. In this paper, we propose a very fast multi-people tracking algorithm designed to be applied on mobile service robots. Our approach exploits RGB-D data and can run in real-time at very high frame rate on a standard laptop without the need for a GPU implementation. It also features a novel depth-based sub-clustering method which allows to detect people within groups or even standing near walls. Moreover, for limiting drifts and track ID switches, an online learning appearance classifier is proposed featuring a three-term joint likelihood. We compared the performances of our system with a number of state-of-the-art tracking algorithms on two public datasets acquired with three static Kinects and a moving stereo pair, respectively. In order to validate the 3D accuracy of our system, we created a new dataset in which RGB-D data are acquired by a moving robot. We made publicly available this dataset which is not only annotated by hand, but the ground-truth position of people and robot are acquired with a motion capture system in order to evaluate tracking accuracy and precision in 3D coordinates. Results of experiments on these datasets are presented, showing that, even without the need for a GPU, our approach achieves state-of-the-art accuracy and superior speed.     

Tracking a moving object via a sensor network with a partial information broadcasting scheme

Tracking a moving object is one of the key applications of wireless sensor networks (WSNs) for facility management, logistics, healthcare, etc. The quantitative relationship between tracking accuracy and resource consumption is crucial for designing a WSN-based tracking system. A partial information broadcasting scheme (PIBS) is developed as a decentralized tracking strategy in this paper, where only a part of the nodes broadcast their tracking estimation results to their neighbors. The relationship between tracking accuracy and resource consumption is quantified with this scheme. Two broadcasting policies are proposed by balancing the residual energy among sensors and reducing time delay, where the “Randomly Broadcast” (RB) policy takes energy consumption as a first priority and the “Good Estimates Broadcast First” (GEBF) policy consider time delay first. Both of them can be implemented as a decentralized tracking strategy. It is shown that the PIBS with RB or PIBS with GEBF can reduce required resources with minor degradation in tracking accuracy in comparison with the centralized tracking strategy. The finite sensing range of a sensor node is considered and a node activation scheme with variable activation radius is introduced for energy saving. The activation radius is adjusted to guarantee tracking coverage with trade-off between tracking accuracy and resource consumption. The analytical conditions on tracking coverage and the bounds on tracking accuracy are obtained. The numerical experiments demonstrate that this activation scheme outperforms the existing schemes.     

基于舵机的户用太阳自动跟踪装置

采用全电路控制双轴光电跟踪方式,并以舵机连锁作为机械驱动机构,设计了一种小型的户用太阳自动跟踪装置。本装置机械结构简单,便于安装;跟踪灵敏度高,成本很低;装有西限位开关,使跟踪装置在傍晚光线变暗时自动返回到初始状态,便于次日跟踪。实际使用及测试结果表明,安装本装置可使太阳能电池板平均发电效率提高38.7%。     

人体三维运动实时跟踪与建模系统

提出了一种新的人体三维运动实时跟踪与建模系统设计方法,并基于此实现了一套鲁棒的参考应用系统.针对人机交互等对跟踪精度要求不是很高的应用场合,系统在跟踪精确性和简易性与可推广性之间做了很好的折中.系统使用多个摄像头采集图像,实时计算场景深度信息,然后结合使用深度和颜色信息进行人体跟踪.应用一个简易的人体上半身三维模型,并使用基于颜色直方图的粒子滤波算法对头部和手部进行跟踪,从而恢复出模型的各个参数.系统以人脸检测和人手肤色聚类算法为初始化方法.大量实验证明,该系统能在复杂背景下进行人体上半身的跟踪和三维模型恢复,能进行完全自动的初始化,有较强的抗干扰能力和自动错误恢复能力.系统在2.4GHz PC机上能以25帧/秒的速度运行.