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针对四轴飞行器飞行性能不稳定和惯性测量单元(IMU)易受干扰、存在漂移等问题,利用惯性传感器MPU6050采集实时数据,以经典互补滤波为基础,提出一种可以自适应补偿系数的互补滤波算法,该算法在低通滤波环节加入PI控制器,依据陀螺仪测得的角速度实时调节PI控制器补偿系数。飞行器姿态控制系统采用双闭环PID控制方法,姿态解算的欧拉角作为系统外环,陀螺仪角速度作为系统内环。最后,搭建以NI myRIO为核心控制器的四轴飞行器,通过LabVIEW实现算法和仿真,实验结果表明,自适应互补滤波算法可以准确解算姿态信息,双闭环PID控制超调量小、反应灵敏,控制系统基本满足飞行要求。 相似文献
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针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络(NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对NW-FLNN神经网络、逆传播BP神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较BP神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0. 0317,满足实时性要求。 相似文献
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水压仿真引信是智能化水压引信研制的重要实验手段。本文就仿真引信的系统原理,实现方法的诸方面的内容做了较全面的研究,并建立了一套通用性强的物理仿真系统,首先分析了仿真系统设计方案和水面目标场特性,为减小信号畸变以及增强信噪比,我们对接收信号进行预处理,然后针对水压引信横向局位性问题,提出了提取目标特征和目标识别的方法,本文给出了部分仿真实验结果。通过分析论证和实际测试,认为水压仿真对目标场与水压引信的模拟是实际可行的。 相似文献
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针对目前视觉SLAM(同时定位与地图构建)系统只能输出相机的运动轨迹图而不能生成用于路径规划和导航地图的缺点,提出了一种基于ORB-SLAM2的网格地图实时构建算法。首先,建立了一个适用于视觉SLAM的逆传感器模型(inverse sensor model,ISM);针对ISM模型重新编排了网格地图算法的构建机制,并对其进行详细推导;最后,介绍了ORB-SLAM2网格地图构建的具体实施方案。通过实验,对ISM模型和网格地图模型进行分析,确保了算法的可行性;用单目相机和RGB-D深度相机进行实时实验,实现了网格地图的实时构建,且能够清晰地显现出障碍物位置,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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目前商业银行存在众多的前置系统,如POS前置、ATM前置、多媒体查询机前置、柜面前置、电话银行前置等。现有的商业银行前置系统主要提供各种接入端口、数据包的转换、路由管理、授权等功能。随着第四代银行核心系统的出现,构建以客户为中心的流程银行已经成为趋势。本文分析现有的前置系统在商业银行系统数据大集中的模式下存在的问题,提出基于SOA的新一代综合前置系统与平台。在新一代综合前置系统平台的建设中,架构方面应该把通信、拆组报文、加密等分好层次,实现松耦合;通讯方面尽量做到互不相干,总结出如TCP/IP,HTTP,CICS,TUXEDO,UDP等的共同点,然后通过设定参数就能实现统一接入。 相似文献
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为解决无人机在未知复杂环境下的自主避障规划问题,同时考虑到旋翼无人机平台硬件资源稀缺的问题,提出了一种基于预探索的动态自适应3DVFH+算法。根据无人机飞行进度以及障碍物信息,动态调整代价函数的自适应权重因子;通过对无人机视野范围的预探索,构建了搜索树,并对障碍物及无人机模型进行了建模研究,同步实现了无人机在复杂环境中的可视化分析。结果表明,动态自适应代价函数消除了3DVFH+算法的死区现象;预探索机制解决了算法的局部最优解问题,规划航线缩短37.15%,所需时间减少24.48%。同时搭建了复杂度较高的森林障碍物进行验证分析,相较于使用八叉树框架建图的3DVFH+算法执行相同避障规划任务时节省内存可达25.26%。 相似文献
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针对四旋翼在室外飞行时易受到气流干扰,难以实现精准控制的问题,首先对四旋翼在室外飞行时的风场环境进行建模,将风场影响添加到四旋翼动力模型当中;其次,设计了自适应扩展卡尔曼滤波器(Adaptive extended kalman filter,AEKF),通过实时调整噪声协方差的自适应因子提高飞行器姿态数据的滤波精度,并将数据反馈给PID位置控制器对飞行器进行控制。实验表明,建立的模型能够有效反映四旋翼在风场环境下的运动规律,采用PID与AEKF相结合的控制策略可以提高系统的抗干扰能力,实现在风场环境下对四旋翼的精准控制。 相似文献
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针对在不确定情况下如何保证传感器布局取得最优效果问题,本文在初始部署节点时考虑节点存在的不确定性,采用基于CVaR的子模效益模型来最小化这种不确定性对传感器网络布局效果的影响,为了快速有效获得该模型下的最优传感器布局,对传统贪婪算法进行改进,根据模型中存在的参数τ对全局最优解进行有序搜索,同时引入lazy evuluation减少算法的时间复杂度.仿真实验表明,在不确定情况下对传感器进行布局时,CVaR模型可以有效提高网络布局的鲁棒性,与改进的贪婪算法相结合,可以快速获得保证较高信息增益下的布局点集. 相似文献