基于Mahony滤波器和PID控制器的四旋翼飞行器姿态控制

四旋翼飞行器由于其简单的气动布局和复杂的动力学模型在控制领域引起了研究热潮,姿态估计与控制器设计一直是实现四旋翼飞行器稳定飞行的难点。为实现精确的四旋翼飞行器姿态估计,首先分析了IMU传感器示值组成和误差存在的原因,然后在方向余弦矩阵（DCM）和重正交化的基础上,具体给出了Mahony滤波器的实现流程。通过与扩展卡尔曼滤波器对比表明,该算法不仅能保证很高的姿态估计精度,而且计算时间小于扩展卡尔曼滤波器,有助于提高系统姿态估计的实时性。结合Mahony滤波后的姿态信息,采用嵌套PI-PID控制策略设计了控制器。最后,将姿态估计算法和控制算法应用到实验平台上,可以实现四旋翼飞行器悬停和角度跟踪功能。     

基于增强的2维主成分分析的特征提取方法及其在人脸识别中的应用

为了对图像进行最优压缩,提出了两步2维主成分分析方法进行特征提取,称为增强的2维主成分分析。增强的2维主成分分析首先对图像进行行方向的2维主成分分析,再进行列方向的2维主成分分析。增强的2维主成分分析对图像进行了行方向和列方向的压缩,因此增强的2维主成分分析比2维主成分分析需要更少的系数来表示图像,需要更少的存储空间和分类时间。在ORL和FERET人脸库上的实验证明了该方法的有效性。     

SIFT特征点引导的区域立体匹配算法

根据SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点,提出基于SIFT特征和边缘特征点的区域匹配方法。该方法确定符合SIFT特征的边缘为可靠特征点,并确定其视差;根据视差梯度原理确定其他点的视差,最后生成稠密的视差图。实验结果表明,SIFT特征的引入,提高了特征点视差的准确性,一些弱纹理区的匹配也有所改善。     

模糊二维线性鉴别分析算法

在二维线性鉴别分析的基础上,引入了模糊数学的思想,给出了模糊二维线性鉴别分析方法。模糊二维线性鉴别分析通过隶属度函数将样本归入所有的类别之中,根据隶属度重新定义了类间散布矩阵和类内散布矩阵,进而将样本的原始分布信息通过相应的隶属度函数完全融入到最后提取的特征中。通过在ORL和耶鲁人脸库上进行的实验,结果证明了基于模糊二维线性鉴别分析方法的优越性。     

模糊逆Fisher鉴别分析及其在人脸识别中的应用

在逆Fisher鉴别分析的基础上,引入了模糊数学的思想,提出了模糊逆Fisher鉴别分析并成功应用于人脸识别。模糊逆Fisher鉴别分析通过隶属度函数将样本归入所有的类别之中,根据隶属度重新定义了类间散布矩阵和类内散布矩阵,进而将样本的原始分布信息通过相应的隶属度函数完全融入到了最后提取到的特征中。在ORL和FERET人脸库上的实验结果证明了基于模糊逆Fisher鉴别准则特征提取方法的优越性。     

基于字典学习的核稀疏表示人脸识别方法

受Metafaces方法的启发,提出一种基于字典学习方法的核稀疏表示方法并成功应用于人脸识别。首先,采用核技术将稀疏表示方法推广到高维空间得到核稀疏表示方法。其次,借鉴Metaface字典学习方法,进行字典学习得到一组核基向量构成核稀疏表示字典。最后,利用学习得到的核字典基重构样本,并根据样本与重构样本之间的残差最小原则对人脸图像进行分类。在AR、ORL和Yale人脸数据库上的实验表明该方法的良好识别性能。     

基于移动Agent的代价驱动的云端存储模型

针对当前云存储系统副本策略对商业利益追求的考虑不够充分,构建基于移动agent的代价驱动的云端存储模型,引入商业相关概念并给出定义及计算公式,提出代价驱动的移动agent自适应策略。移动移动agent携带数据及副本以用户良好体验及高"收益"原则进行决策计算及判断在云平台异构节点间移动、复制或销毁,实现商业利益最大化的动态存储。给出移动agent自适应动作的算法实现。实验结果表明,该模型在负载均衡和"收益"方面都优于传统静态副本策略。     

云环境下基于任务分类和LPM优化模型的调度算法

针对用户任务预算不足或期望完成时间较短,云服务方无法保障任务全部完成,提出基于任务分类和线性规划优化模型调度策略,使任务完成数最大化,同时考虑任务重要性。算法根据任务长短及重要性进行分类,然后建立任务计算资源关系矩阵及3个相关约束条件,以任务完成数最大化为目标函数,搭建线性规划模型,并给出算法实现。模拟实验表明,在同样的用户任务预算和期望完成时间条件下,该算法任务完成数最大值明显高于经典算法。     

基于Mahony滤波器和PID控制器的四旋翼飞行器姿态控制

四旋翼飞行器由于其简单的气动布局和复杂的动力学模型在控制领域引起了研究热潮,姿态估计与控制器设计一直是实现四旋翼飞行器稳定飞行的难点。为实现精确的四旋翼飞行器姿态估计,首先分析了IMU传感器示值组成和误差存在的原因,然后在方向余弦矩阵(DCM)和重正交化的基础上,具体给出了Mahony滤波器的实现流程。通过与扩展卡尔曼滤波器对比表明,该算法不仅能保证很高的姿态估计精度,而且计算时间小于扩展卡尔曼滤波器,有助于提高系统姿态估计的实时性。结合Mahony滤波后的姿态信息,采用嵌套PI-PID控制策略设计了控制器。最后,将姿态估计算法和控制算法应用到实验平台上,可以实现四旋翼飞行器悬停和角度跟踪功能。     

改进的基于大气光幕单幅图像去雾算法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射与吸收作用严重影响了监视图像的对比度与清晰度。本文讨论了基于大气光幕的去雾算法原理,针对双边滤波方法在估计大气光幕时产生梯度反转效应,提出一种改进的基于大气光幕单幅图像去雾算法,首先简化大气散射模型,然后利用各项异性扩散滤波方法估计大气光幕,可以很好地解决双边滤波方法的不足之处,最后,在算法中引入一种容差机制,针对天空区域处的大气光幕,纠正错误的估计,色彩失真现象被有效地克服。实验结果表明,改进后的算法显著地提高图像去雾的视觉效果。