在线低秩稀疏表示的鲁棒视觉跟踪

基于L₁最小化的鲁棒视觉跟踪算法（L₁跟踪算法）使用图像灰度值特征描述目标,忽略了模板间的结构信息,对目标外观变化的建模不够准确,导致跟踪准确度较低。而且L₁跟踪算法为了平衡跟踪速度和跟踪效果而采用分辨率较低的12×15图像块,难以获取足够的信息来表征目标。针对L₁跟踪算法的不足,该文提出一种在线低秩稀疏表示的视觉跟踪算法。首先,该算法充分利用主成分分析（PCA）基向量对目标外观变化的表示能力并考虑目标遮挡现象,以PCA基向量模板描述目标外观变化,以琐碎模板处理遮挡等异常噪声,从而将候选目标表示为PCA基模板和琐碎模板的线性组合。其次在目标表示模型的优化问题中,对PCA基模板系数进行低秩约束和L_1,1范数正则化约束,对琐碎模板系数实施L_1,1范数约束,并采用非精确增广拉格朗日乘子（IALM）方法求解表示系数。然后在粒子滤波框架下,用目标未被遮挡部分的重建误差和稀疏误差项建立观测模型跟踪目标。最后为了克服模型漂移问题,采用遮挡检测更新机制进行模板更新。在对8组视频图像序列进行测试的实验中,图像块分辨率设定为32×32,与4个现有的跟踪算法相比,该算法取得了最高的平均重叠率0.78和最低的平均中心误差4.05。实验结果表明,该文提出的跟踪算法具有较好的跟踪准确性和鲁棒性。     

基于遗传算法的多传感器模糊随机信息融合方法

建立一种多传感器高维信息融合方法 .根据多传感器模糊随机信息融合的准则 ,完成融合参数编码、初始种群和适性函数建立以及基于模糊控制器的基因操作概率选择等的设计 ;对高维信息融合问题进行了探讨 ,并通过计算机仿真验证了方法的有效性 .针对速度方差为 1 6 4 ,加速度方差为 1 75的模拟运动目标跟踪问题 ,采用该方法的跟踪融合精度分别为速度方差 0 94 ,加速度方差 0 98.该方法能有效地提高配合的精度与可靠性     

无人驾驶车辆路径跟踪控制器的设计及实现

为了提高无人驾驶车辆路径跟踪的精度与实时性,通过分析无人驾驶车辆的运动模型,提出一种结合补偿控制的模糊PID跟踪算法。采用G PS获取车辆位置信息,并与目标路径比较,从而求出位移的偏差和车辆航向角的偏差,以此作为控制器的输入信号。根据偏差量和偏差量的变化程度来决定方向盘的转向和车速,运用补偿控制对模糊控制器的输出值进行纠正,从而控制无人驾驶车辆实现路径的准确跟踪。试验结果表明,该算法能够准确跟踪各种参考路径,并具有较好的鲁棒性。     

Multi-Feature Fusion Based Relative Pose Adaptive Estimation for On-Orbit Servicing of Non-Cooperative Spacecraft

多特征融合的非合作航天器在轨服务相对位姿自适应估计

吴云华,杨楠,陈志明,华冰

（南京航空航天大学 航天学院,南京 210016）

创新点说明：

1）以对偶四元数为基础,建立一体化的航天器相对动力学模型;

2）对于不同类型的特征,包括点、线段、圆等,很难建立统一的测量模型,因此,采用对偶四元数对测量特征进行建模;

3）在仿真过程中,考虑到服务航天器相机视场的变化,提取到的特征逐渐减少;

4）考虑到目标航天器状态的不确定性,设计一种模糊自适应强跟踪滤波器,将模糊逻辑自适应控制器与强跟踪滤波器相结合,对多重次优渐消矩阵进行“在线”自适应调整,进一步提高滤波器跟踪精度,实现对目标航天器相对状态的跟踪。

研究目的：

为提高在轨服务最后接近段视觉导航算法的精度以及稳定性。

研究方法：

1）场景分析：随着两艘航天器的距离越来越近,服务航天器的相机视场越来越小,导致观测到的特征越来越少,这使得计算两个航天器的相对位置和姿态更加困难。

2）建模方法：以对偶四元数为基础,建立一体化的航天器相对动力学模型。对于不同类型的特征,包括点、线段、圆等,采用对偶四元数对测量特征建立统一的测量模型。

3）位姿估计方法：分别采用扩展卡尔曼滤波,强跟踪滤波以及本文提出的具有模糊自适应特点的改进强跟踪卡尔曼滤波器进行对比实验,对目标航天器的位姿以及速度、角速度进行跟踪。

研究结果：

扩展卡尔曼滤波算法的跟踪能力较差,大概在30 s以后,系统才达到稳定,稳定误差也相对较大。

1）强跟踪滤波算法最突出的优点是改善了系统的快速性,跟踪能力变强,系统在1.5s就会达到稳定,稳态误差也有所降低。

2）本文提出的具有模糊自适应特点的改进强跟踪卡尔曼滤波算法相比强跟踪算法稳定时间没有发生变化,但稳态误差变小。

整体而言,本文提出的算法综合看来明显优于扩展卡尔曼滤波算法及强跟踪滤波算法的。

结论：

随着空间技术的飞速发展,在轨运行的航天器越来越多,因此有必要发展在轨服务技术。在轨服务任务的两航天器在最后接近阶段对相对状态的精度要求很高。考虑到航天器姿态和轨道的一体化,利用对偶四元数建立了精确的航天器相对动力学模型。为提高强跟踪滤波器的跟踪性能,针对强跟踪滤波器固有缺点,提出一种模糊自适应强跟踪滤波器。该方法将强跟踪滤波器中削弱因子的选取与模糊自适应控制器相结合,实现削弱因子和多个次优衰落矩阵的自适应调整,从而提高了滤波器的估计性能。

关键词：在轨服务,非合作航天器,多特征融合,模糊自适应滤波,对偶四元数

     

基于"当前"统计模型的一种改进机动目标跟踪算法

介绍了目前存在的机动目标运动模型.针对"当前"统计模型中加速度极限值的预先设定对于跟踪算法造成的不利影响,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应,进而提出了一种基于"当前"统计模型的改进机动目标跟踪算法.该算法避免了加速度极限值的预先设定问题,从而提高了对机动目标状态估计的精度.最后,仿真结果表明该算法具有一定的有效性.     

基于“当前”统计模型的一种改进机动目标跟踪算法

介绍了目前存在的机动目标运动模型，针对“当前”统计模型中加速度极限值的预先设定对于跟踪算法造成的不利影响，通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应，进而提出了一种基于“当前”统计模型的改进机动目标跟踪算法，该算法避免了加速度极限值的预先设定问题，从而提高了对机动目标状态估计的精度，最后，仿真结果表明该算法具有一定的有效性。     

跟踪机动目标的自适应α-β滤波算法

针对已有机动目标跟踪算法运算量大的不足,提出了一种新的自适应α－β滤波算法．该算法选用极坐标系作为跟踪坐标系,建立了带有伪加速度修正的目标运动模型及外推方程,给出了自适应获取滤波增益的一种新方法．仿真结果表明,该算法滤波精度与有代表性的ＩＥ算法、ＶＤ算法、ＩＭＭ算法相当,但运算量则大大低于这几种算法,易于工程实现,可用于机动目标的快速跟踪．     

基于实时图像的乒乓机器人Kalman跟踪算法

针对乒乓球高速运动图像模糊、空气阻力以及摄像机成像畸变等因素导致的误差问题,提出一种自适应测量协方差的离散Kalman轨迹估计算法.该算法通过动态调整测量协方差的大小,实现了对目标运动轨迹的准确跟踪,并进一步为乒乓球落点预测和手臂击打奠定了基础.实验表明,在图像采集速率高于70 帧/s、乒乓球速度超过5 m/s的情况下,该算法能有效地克服测量噪声和数据丢失的干扰情况的影响,给出优良的跟踪结果.同时该算法跟踪精度高,计算量小,适用于高速目标跟踪的场合.     

一种模糊推理强机动目标跟踪新算法

针对机动目标状态估计算法对强机动目标跟踪性能下降,甚至发散的问题,在机动目标状态估计算法基础上引入模糊推理多重修正因子,提出一种新的强机动目标自适应跟踪算法.采用残差统计距离和目标机动加速度的2-范数作为模糊输入量,自适应地计算出多重修正因子来实时调节预测协方差.该算法保留了对一般匀速或弱机动目标的高精度跟踪性能,同时增强了滤波器对强机动目标的自适应跟踪能力.仿真结果表明,新算法提高了对强机动目标的估计精度,加快了跟踪的收敛速度.     

一种用于人体运动捕获的自适应混合滤波融合算法

针对基于惯性传感器的人体运动捕获系统存在陀螺漂移和噪声干扰等问题,提出一种多元传感器信息融合的自适应混合滤波融合算法。算法首先利用快速高斯牛顿法对加速度计和磁力计数据进行姿态信息迭代估算,用四元数将参考坐标系中的加速度和磁场强度分量转换到载体坐标中,将转换后的值与当前时刻测量值的差值代入高斯牛顿迭代算法中用于四元数的实时值估计,通过确定搜索步长的最优值来缩短迭代次数,提高算法收敛速度。设计自适应的互补滤波器将高斯牛顿法解算的姿态信息作为观测矢量对陀螺漂移进行补偿,分别使用高通滤波器和低通滤波器处理陀螺仪数据和高斯牛顿算法优化过后的加速度计、磁力计数据。在互补滤波器中引入重力矢量及地磁参考矢量自适应调节滤波器参数用于实时调整不同算法的权重大小,融合后输出最终的姿态信息,实现最优估计。进行实验对比分析本算法和其他算法融合效果,结果表明,本算法有效降低陀螺累积误差、线性加速度及磁场对解算精度的干扰,磁干扰状态下误差为0.94 °,自由运动状态下误差为1 °。对比扩展卡尔曼滤波融合算法,本文算法执行时间缩短25 %,有效提升了运动捕获系统的性能。     

网络控制和控制方式

网络的安全问题与网络的管理和控制密切相关，而网络控制问题的研究目前还处于起步阶段；与对一般物理系统的控制不同，对网络的控制将有其自身的特点和规律，网络控制论就是研究和探索这些特点和规律的；网络控制及其控制方式是研究网络控制论的基础，阐述了网络控制的基本概念、控制原则、基本方式和稳定性问题。     

常规PID控制模糊控制与神经元PID控制

讨论了常规ＰＩＤ控制器，Ｆｕｚｚｙ控制器与单个神经元ＰＩＤ控制器的算法与作用     

结构振动主动控制中的控制律

研究了结构振动主动控制的耦合模态控制法,提出了一种新的控制律。该控制设计中所依据的二次型性能指标函数的物理意义十分明确,结合一个实际结构模型进行了振动控制仿真,由此即证明了本文方法的有效性,同时也探讨了施控点与测点的选取等问题。     

遥控回路试验安全控制探讨

近年来,遥控误动事故频发,在吸取教训的同时,更要关注如何采取有效的安全措施和控制措施,来保证遥控回路和试验的正确性,进一步保证遥控试验始终处于可控、能控、在控之下。     

数控加工工艺性分析

工艺分析号数控加工中一个十分重要的环节，它是程序编制的的依据。本文分析和研究了数控编程中的一些工艺问题，如对刀方法、工件坐标系建立、加工路线确定，旨在提高产品质量和生产率。     

面向广义预测控制的协调控制系统建模与控制

针对电厂协调控制系统,提出了一种基于支持向量机(SVM)的广义预测控制(GPC)建模方法和控制算法。首先,根据电厂机组的实际运行参数,建立了600 MW亚临界燃煤机组协调控制系统受控对象的数学模型。其次,在建模过程中提出了一种新的混合优化算法——差分进化-灰狼优化混合算法(DE-GWO),以优化SVM,提高模型的准确性。最后,将基于SVM的GPC算法用于电站协调控制系统的设计。仿真结果表明,所提方法具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性。     

永磁同步电机控制系统的电流滞环与电压空间矢量控制的仿真

通过对永磁同步电机（PMSM）数学模型的分析,在其以定子磁链为状态变量的状态空间表达式的基础上,验证了永磁同步电机定子磁链可观测．在Matlab／Simulink仿真环境下,分别搭建了电流滞环跟踪控制与电压空间矢量控制的仿真模型．通过分析仿真结果得到结论：电压空间矢量控制的磁链优于电流滞环跟踪控制,控制性能更好．     

电液力控制系统的自适应控制

电液力控制系统中非线性和时变因素引起的波形畸变等控制品质问题是电液控制系统中较难解决的问题。论文在板簧试验机上用参数补偿的模型参考自适应控制算法、Lyapunov稳定理论进行了推导,用微机实现了系统的控制。实验表明这种自适应控制方法明显地提高了控制品质,使系统的波形失真度下降,快速性增加。 论文还探讨了系统的鲁棒自适应控制问题。     

网络化控制系统随机容错控制

考虑控制器及执行器失效的随机性,通过引入具有独立Bernoulli分布随机序列开关矩阵,建立了网络化控制系统随机模型,并研究了该模型存在传感器随机失效、控制器随机失效以及二者同时存在随机失效的随机容错控制问题.     

飞行器控制系统的自适应容错控制

建立了某型号导弹在纵向平面内的闭环控制系统模型,通过设计PID控制器参数,使该闭环系统具有一定的容错能力.然后,在被控系统中加入自适应模块,当执行器出现故障时,被控系统的容错能力得到很好的改善.同时,为降低加入自适应控制后系统的复杂性.利用了实际系统与理论模型之间的输出残差来判断系统是否出现故障:当残差小于一定的阈值时,单纯采用PID控制;否则加入自适应控制.仿真结果证明了加入自适应控制的有效性.