自主飞艇侧滑角姿态建模及控制

针对特定结构的平流层信息平台——自主飞艇,建立侧滑角姿态动力学方程,并将这一分段函数表述为混杂逻辑方程。根据飞艇侧滑角姿态跟踪误差值的大小,判断其侧滑角姿态调整范围。当飞艇需要进行较大侧滑角姿态调整时,辅助推进系统产生附加力矩,采用基于极点配置的PID控制器,使得系统具有需要的动态特性和很好的可靠性能,对于较小的侧滑角姿态调整,改变方向舵操纵角,采用基于等效策略的滑模变结构控制器,保证系统具有很好的抗干扰性能及良好的跟踪精度。通过合理配置极点的位置,确定滑模面参数,设计出的0?-1逻辑触发器成功整合了这两种控制器在不同工况下的应用,避免了控制模式切换过程中常见的振动以致于系统失稳现象。数字仿真结果表明,采用的控制手段及整合方式是合理的。     

人体运动跟踪中MEMS姿态测量单元设计与测试

人体运动姿态的实时跟踪在运动员辅助训练和康复医学中有广泛应用.设计了应用于人体运动姿态测量的MEMS姿态测量单元.该姿态测量单元包含三轴正交的MEMS加速度计、磁强计和角速率陀螺,集成微控制器以及扩展数据存储的FLASH芯片,单元大小为38 mm×28 mm×13 mm.姿态角解算采用基于四元数的扩展卡尔曼滤波算法.提出了一种利用单轴转台和楔角器进行姿态测量单元3个姿态角误差测试的新方法.测试结果表明:3个姿态角测量误差均小于2°,满足人体运动姿态测量的精度要求.     

距离法运动目标激光跟踪测量系统的研究

运动目标空间位置坐标激光跟踪测量是计量测试领域的前沿课题。该测量系统集激光干涉测距、光电检测、精密机械、计算机及控制系统和现代数值计算于一体 ,对空间运动目标进行跟踪并实时测量其坐标和姿态。采用多个激光干涉仪进行冗余设计 ,仅通过测量距离的变化量而不需要测量角度量 ,就可以通过解最小二乘方程组计算出被测点的坐标。文中论述了纯距离法跟踪测量的数学模型、系统的光路设计以及基于 PID控制方法的跟踪控制系统 ,并完成了平面内运动物体的跟踪及测量可行性实验     

敏捷小卫星对地凝视姿态跟踪控制

研究了基于双框架控制力矩陀螺(DGCMG)的敏捷小卫星对地凝视成像过程中的姿态跟踪控制.首先,根据敏捷小卫星的特点和凝视成像任务需求设计执行机构配置方案.然后,根据轨道信息计算地面凝视目标的相对姿态和角速度;为避免控制力矩陀螺(CMG)奇异性的影响,同时设计了适当的控制律和操纵律.最后,通过在“试验三号卫星”的姿态轨道控制系统仿真平台上增加凝视成像任务需求并调整执行机构配置,建立敏捷小卫星姿态控制系统,对文中设计的方案和控制方法进行了数学仿真验证.仿真结果表明,该算法简单有效,能够实现敏捷小卫星对地凝视姿态跟踪,同时给出了DGCMG能够输出的最小框架角速率指标决定了姿态跟踪精度的结论.     

四旋翼无人机路径跟踪控制系统软硬件设计与实验研究

目前传统四旋翼在空中经常受到人为或环境中不确定因素干扰,如果地面控制站不能更直观地显示无人机的实时姿态、位置,飞行中四旋翼无人机容易偏离跟踪的既定路线,无法躲避障碍物,甚至出现姿态不稳导致的无人机损坏.针对此情况,设计开发了一种基于STM32F103RCT6嵌入式微处理器的四旋翼无人机路径跟踪控制系统.详细阐述了该集成控制系统的硬件总体框架、各模块电路设计、软件程序工作流程,利用Matlab2019b仿真软件进行四旋翼无人机的路径跟踪算法仿真实验以确保系统的稳定性和可行性,并以四旋翼样机为实验对象进行了实物测控实验.实验结果表明,所设计的控制系统可以实现自主飞行和轨迹跟踪的期望目标,地面控制站显示界面中可以实时显示四旋翼无人机的实时跟踪路径、姿态角、航速和高度等传感器信息,系统具有一定的实用性.     

非完整约束多轴驱动车辆的路径跟踪控制

针对具有非完整约束特性的多轴驱动车辆,分析多轴驱动形式下的转向几何关系及其运动学约束关系并建立动力学方程,采用基于制导路径跟踪理论的方法评价跟踪误差,推导消除误差所需的姿态角和路径参数更新公式;通过设计李亚普诺夫函数进行稳定性分析,证明了系统的全局一致渐进稳定性;采用非线性状态反馈精确线性化方法导出线性化的车辆动力学模型,在此基础上设计带有干扰观测器的滑模变结构速度跟踪控制器,并采用典型运动路径进行路径跟踪的仿真测试。仿真结果表明,所提出的跟踪控制策略能够满意地实现多轴驱动车辆对给定目标路径的跟踪。     

快速反射镜姿态角的高精度解算

为了提高跟瞄转台出射激光的指向精度,研究了快速反射镜(FSM)姿态角与转台跟踪误差间的关系,提出了FSM姿态角的高精度解算方法。介绍了跟瞄转台出射激光的光路特点和FSM的工作原理;确定了坐标系中入射光与出射光的方向,依据坐标变换理论和光的反射定律,建立了FSM反射镜姿态角与转台跟踪误差间的函数关系。然后,推导出姿态角的解析表达式,描述了姿态角的空间分布规律,并从解析表达式中推出了近似表达式,确定了近似表达式引入的指向误差。最后,通过指向精度实验验证了姿态角解算方法的正确性。实验结果表明:在跟踪误差不超过(A 12.9′,E13.5′)时,应用姿态角解析表达式和近似表达式均能取得优于2.5″的指向精度;跟踪误差增大为(A38.6′,E37.8′)时,解析表达式对应的指向误差仍低于2.5″,而近似表达式对应的指向误差迅速增大为13.2″。得到的结果显示:FSM姿态角的解析表达式不存在原理误差,在任意跟踪误差下均能使出射激光具有高精度指向能力,且其形式简洁,满足伺服控制器快速运算的要求。     

挖掘机操作臂姿态非接触式实时测量系统

针对挖掘机机器人化作业控制系统中,测量操作臂姿态的旋转编码器等接触式传感器易因碰撞而损坏,传统的非接触式测量系统测量范围小,响应速度慢等不足,建立了一种挖掘机操作臂姿态非接触式实时测量系统。该系统基于机器视觉和三组人工靶标,操作臂的姿态用人工靶标中的三个X角点所在直线方向表示,并以此为基础,提出X角点分组跟踪策略,将各组靶标中X角点的检测范围限定在某一特定矩形区域内,应用X角点的间距作为约束条件完成人工靶标图像识别,实时计算得到操作臂姿态参数。动态测量试验表明:动臂和铲斗姿态测量误差分别在±0.5°、±1°内;X角点分组跟踪策略缩减了80%的图像检测面积,测量平均耗时仅63ms/帧,满足挖掘机实时控制要求。     

基于ARM的嵌入式手姿态跟踪设备控制系统研究

人机交互过程中获得人的动作是一个关键,为了实现手部姿态的实时跟踪控制,分析了手形及手部的运动形式和特点,研究设计了一种基于嵌入式系统的手部姿态跟踪控制系统。该系统采用ARM9架构和Linux实时操作系统作为开发平台,设计开发了系统的应用程序,通过动态手势识别算法,实现了连续手姿态的识别。所研究实现的手部姿态跟踪控制系统能够较好地实现手姿态的跟踪,具有较高的实时性。     

运动目标六自由度单束激光跟踪测量方法研究

本文提出了一种利用单束激光跟踪测量运动目标位置与姿态的新方法.设计了一种能产生多自由度信息的角锥靶镜.在描述系统工作原理,建立系统数学模型的基础上,分析了激光干涉测长数据和CCD信号特征与目标各平动和转动量之间的关系.通过数值方法测定物体六个自由度的变化量,并调整二自由度跟踪反射镜,以实现目标的连续跟踪测量.     

Image processed tracking system of multiple moving objects based on Kalman filter

This paper presents a development result for image processed tracking system of multiple moving objects based on Kalman filter and a simple window tracking method. The proposed algorithm of foreground detection and background adaptation (FDBA) is composed of three modules: a block checking module (BCM), an object movement prediction module (OMPM), and an adaptive background estimation module (ABEM). The BCM is processed for checking the existence of objects. To speed up the image processing time and to precisely track multiple objects under the object’s mergence, a concept of a simple window tracking method is adopted in the OMPM. The ABEM separates the foreground from the background in the reset simple tracking window in the OMPM. It is shown through experimental results that the proposed FDBA algorithm is robustly adaptable to the background variation in a short processing time. Furthermore, it is shown that the proposed method can solve the problems of mergence, cross and split that are brought up in the case of tracking multiple moving objects.     

Development of a real-time laser-based machine vision system to monitor and control welding processes

In this study, a laser-based machine vision system is developed and implemented to monitor and control welding processes. The system consists of three main modules: a laser-based vision sensor module, an image processing module, and a multi-axis motion control module. The laser-based vision sensor is designed and fabricated based on the principle of laser triangulation. By developing and implementing a new image processing algorithm on the platform of LabVIEW, the image processing module is capable of processing the images captured by the vision sensor, identifying the different types of weld joints, and detecting the feature points. Based on the detected feature points, the position information and geometrical features of the weld joint such as its depth, width, plates mismatch, and cross-sectional area can be obtained and monitored in real time. Meanwhile, by feeding these data into the multi-axis motion control module, a non-contact seam tracking is achieved by adaptively adjusting the position of the welding torch with respect to the depth and width variations of the weld joint. A 3D profile of the weld joint is also obtained in real time for the purposes of in-process weld joint monitoring and post-weld quality inspection. The results indicate that the developed laser-based machine vision system can be well suited for the measurement of weld joint geometrical features, seam tracking, and 3D profiling.     

Autonomous seam acquisition and tracking system for multi-pass welding based on vision sensor

Automatic welding technology is a solution to increase welding productivity and improve welding quality, especially in thick plate welding. In order to obtain high-quality multi-pass welds, it is necessary to maintain a stable welding bead in each pass. In the multi-pass welding, it is difficult to obtain a stable weld bead by using a traditional teaching and playback arc welding robot. To overcome these traditional limitations, an automatic welding tracking system of arc welding robot is proposed for multi-pass welding. The developed system includes an image acquisition module, an image processing module, a tracking control unit, and their software interfaces. The vision sensor, which includes a CCD camera, is mounted on the welding torch. In order to minimize the inevitable misalignment between the center line of welding seam and the welding torch for each welding pass, a robust algorithm of welding image processing is proposed, which was proved to be suitable for the root pass, filling passes, and the cap passes. In order to accurately track the welding seam, a Fuzzy-P controller is designed to control the arc welding robot to adjust the torch. The Microsoft Visual C++6.0 software is used to develop the application programs and user interface. The welding experiments are carried out to verify the validity of the multi-pass welding tracking system.     

Passive vision based seam tracking system for pulse-MAG welding

Welding robots have been widely used in manufacturing process to substitute for human welders. However, most of them are rigid and cannot adjust to variations in the weld seam positions caused by natural welding environmental factors. To address this problem, this paper presents a passive vision-based robotic welding system, which can realize the seam tracking function for pulse-MAG welding. In this paper, the light spectrum of the welding process is analyzed to determine the optical filters used during the image capture. Then, a robust image processing method is proposed to extract the offset from the image which contains much noise. The transformation formula is calibrated to obtain the relationship between the image coordinate system and the robot coordinate system. The tracking strategy is designed to improve the tracking precision and the stability of the welding process. Finally, experiments are conducted on straight line and curved line seam to verify the feasibility of the developed system.     

基于RFID的变速器装配线质量追溯系统研究

针对变速器制造企业质量数据采集手段落后、质量信息获取不完备、不精确以及无法实现质量追溯等问题,提出了一种基于RFID的变速器装配线质量追溯系统。结合变速器企业生产现状分析了RFID应用需求,以此为基础进行了RFID质量追溯系统的设计,主要包括系统平台架构、功能模块、系统流程和数据编码内容及格式等设计。将上述质量追溯系统在重庆某变速器生产线进行应用,验证了系统的性能。该系统的研究有利于提升产品质量和生产管理的精细化。     

采用微型排水罩的药H焊丝水下焊接焊缝自动跟踪系统

针对水下焊接图像噪声大、清晰度差的特殊情况,设计并研制成功一套药芯焊丝水下焊接的视觉传感焊缝自动跟踪系统.该系统由视觉传感、图像预处理及偏差识别系统,控制系统和执行机构等组成.采用小波多尺度变换进行水下焊缝图像边缘提取,结果保留大多数的细节,得到有利于焊缝位置特征提取的预处理图像,在一种基于二值图像的焊缝中心位置识别算法计算后,得出焊缝偏差.在理论分析视觉传感焊缝自动跟踪系统模型的基础上,设计满足跟踪精度要求的规则自调整模糊算法.对影响跟踪系统精度的因素进行分析,并采用相应的措施以提高系统的精度.通过药芯焊丝湿法水下焊接焊缝自动跟踪试验表明,采用规则自调整模糊控制能够达到较高的焊缝跟踪精度.在斜线、折线和曲线三种不同形状待焊焊缝的跟踪试验中,系统都能满足药芯焊丝水下自动焊接的要求.经过改进微型排水罩,进行微型排水罩局部干法药芯焊丝水下焊接焊缝跟踪试验,采用规则自调整模糊控制,不仅得到满意的焊缝跟踪效果,还改善焊缝成形质量.     

基于FPGA的高速实时光斑质心检测系统的设计

光斑质心检测是自由空间通信APT精跟踪子系统的关键技术之一,对此本文提出了基于FPGA的图像处理算法,主要采用3×3窗口模块和自适应阈值模块,先对CCD输入数据进行处理,判断光斑的范围,然后再运用光斑的质心算法对光斑所占的像元进行运算,得出光斑位置的脱靶量,最后通过串口送至总控单元处理。实验达到了3000帧／s的脱靶量帧速,精度为2urad的技术指标,实现了高速率、高精度的精跟踪要求。     

基于FPGA+DSP架构的嵌入式视觉跟踪系统

针对视觉监控应用的实时性需求,提出了一种基于FPGA+DSP架构的嵌入式视觉跟踪系统。以FPGA作为主控制器,负责视频的采集,并对图像进行了自动调光、色彩插值、中值滤波和白平衡预处理,通过PCIE接口将DSP的处理结果输出至上位机进行了显示。DSP通过EMIFA接口从FPGA接口获得了高质量的图像,采用基于均值漂移的跟踪算法进行了目标跟踪。阐述了系统各个模块的接口设计及主要算法的实现,并进行了系统的优化设计。实验结果表明,经过预处理后,图像亮度适中,图像色温得到了校正,系统能够获得高质量的图像。经过代码优化后,跟踪算法能够稳定跟踪目标,算法处理每帧图像平均时间为13ms,能够满足实时性要求。     

基于均值偏移快速算法的红外目标跟踪

在光电跟踪设备中,传统的嵌入式跟踪器一般采用形心、相关等算法,在复杂背景下或目标受到遮挡时会丢失目标。为了能够使目标跟踪器具有抗遮挡的能力,在嵌入式目标跟踪平台上引入了均值偏移算法。在硬件的设计上,利用FPGA并行运算效率高的特点,设计了基于FPGA的直方图统计计算模块,该模块实时的将每一帧的直方图计算结果存储在SDRAM上,然后利用DSP进行均值偏移的迭代运算,在算法上针对红外图像设计了融合图像位置和像素灰度特征的改进核函数直方图作为目标特征,并提出了改进的快速均值偏移算法使其满足DSP的运算速度要求。实验表明系统在背景复杂和目标受局部遮挡时可以连续跟踪目标。跟踪性能好于传统的以型心为算法的跟踪器。在目标区域大小为64×64像素大小时,平均计算速度为22 ms。该系统和所使用的算法可支持大部分红外相机对目标的实时稳定跟踪。     

万向节式太阳跟踪方法及跟踪装置

为了提高光伏发电系统的太阳方位跟踪精度,降低太阳方位跟踪装置的制造成本,提出了一种新的太阳跟踪方法及跟踪装置。该方法通过将太阳方位角及高度角的参数进行换算,得到与之对应的两个驱动转角参数,根据这新的参数驱动太阳能电池板进行万向节式的运动以跟踪太阳。新设计的跟踪装置包括太阳方位监测模块、参数计算模块、驱动装置、自方位误差测定模块以及反馈控制模块,能及时采集太阳方位参数进行换算,并且能够根据太阳能电池板方位误差修正实时联动的频率与步幅。新型太阳方位跟踪装置跟踪精度高,跟踪时间间隔小,结构简单且造价低。