任意初态下的工业机器人迭代学习控制

对迭代初值为任意值的工业机器人轨迹跟踪控制系统,提出了一种基于滑模面的非线性迭代学习控制算法,使机器人轨迹能快速、精确跟踪上期望轨迹。基于有限时间收敛原理,构建了关于机器人轨迹跟踪误差的迭代滑模面,在滑模面内,机器人轨迹跟踪误差在预定时间内收敛到零。设计了基于滑模面的迭代学习控制算法,理论证明了随着迭代次数的增加,处于任意初态的轨迹将一致收敛到滑模面内,解决了迭代学习中的任意初值问题。数值仿真验证了该算法的有效性和抗干扰能力。     

基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法

针对传统路面地物信息采集方法存在的数据采集周期长、成本高等问题,提出了一种基于手机传感器轨迹的城市路面地物检测方法.利用手机记录车辆行驶过程中各传感器数据的变化,分析经过姿态校正后的加速度数据,研究加速度变化与路况之间的联系,构建BP神经网络模型,并使用已采集数据对模型进行训练,以识别路面地物.实验结果表明,基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法具有快速准确地检测路面地物信息的能力,且地物检测准确率大于85％,能够较为准确地检测路面地物,文中基于手机姿态传感器对手机加速度传感器姿态进行了实时矫正,利用手机垂直于路面的加速度变化检测路面地物,因此所提方法具有手机加速度传感器姿态无关性,此外,所提方法对硬件设备要求低、数据采集效率高,降低了路面地物信息采集的成本,具有广泛的应用前景.     

基于终端滑模的四旋翼飞行器非线性轨迹跟踪控制

考虑到四旋翼飞行器的传统内外环控制策略依赖时标分离假设,稳定性分析复杂,并且控制参数选取困难的缺点,提出了一种与传统内外环控制策略不同的轨迹跟踪控制器;首先将四旋翼飞行器数学模型进行相应的变换,以分解为高度、偏航角和纵横向三个级联的子系统,再使用终端滑模控制方法设计高度和偏航角子系统的控制器,使两个子系统的状态误差可以在有限时间内收敛到原点,之后基于变量非线性变换设计纵横向子系统的控制器,分析了闭环系统稳定性,证明了所设计的轨迹跟踪控制器可以保证闭环系统跟踪误差渐近稳定到原点,最后仿真实验的结果验证了所设计的控制器的有效性。     

基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计

为促进四旋翼无人机的飞行自主性,增强无人监管情况下飞行器主机所具备的避障行进能力,设计基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统;采用RFID标签识别技术,调制处理既定控制信号,利用标签识别协议,连接微型四旋翼轨迹控制器与内环姿态控制器,通过数据通信链路,提取轨迹跟踪控制所需的传输电子量,完成轨迹跟踪控制系统硬件设计;利用动力系统中的参数辨识策略,确定与轨迹姿态控制相关的物理规律标注,实现四旋翼无人机轨迹跟踪控制;实验结果表明,与机器视觉型控制系统相比,基于RFID技术的控制系统的SSI避障行进指标数值相对较高,全局最大值达到了 79％,四旋翼无人机滚转角平均值为85°,能够有效抑制四旋翼无人机滚转角的数值上升趋势,增强无人监管情况下飞行器主机避障行进能力.     

高中信息技术学科计算思维培养的“四化”策略--以《“猜数游戏”的程序实现》为例

计算思维是一种问题求解思维,其一般经历抽象—形式化表达-构造-自动化的方法路径,这也是具有计算思维特征的思维轨迹。同时,计算思维作为一种思维活动,不会凭空产生,需要遇到某种困惑、怀疑或问题等才会被激活,是在知识的加工过程中不断发展的。因此,在培养计算思维的过程中,知识是计算思维的材料,对知识的不同处理关系到计算思维的发展。为此,信息技术教师可利用知识的问题化、条件化、能力化和结构化的“四化”策略,提升学生抽象、认知、构造和迁移的能力,从而发展学生的计算思维。     

一种新的自动驾驶轨迹规划方法

提出了一种轨迹规划算法,该算法可以为自动驾驶生成舒适安全的轨迹,障碍物通过摄像头或车间通讯的协同感知消息（（CAM））和分散化环境通知消息（DENM）方式感知。该算法主要分为3个部分,首先由轨迹生成模块生成舒适的轨迹簇,其次由于传感器可能存在的误差,对其他交通车的位置和速度进行估计,最后由轨迹选择模块选择最适合的轨迹。为了帮助无人车做出决策,建立了碰撞概率模型。在MATLAB环境下的仿真证明了该算法安全可靠。     

探讨GPS轨迹的出租车载客路径智能选择

随着社会的不断进步,GPS设备、无线通信等功能技术也在不断的发展,并且其被人们广泛应用到各行各业中,人们可以依据GPS技术追踪移动对象的各种运动行为,并且还能收集移动对象的运用轨迹数据.城市中的出租车司机是最熟悉交通网络特性的,他们掌握着城市中各街道、区域中的路况及交通路网情况,所以他们也能够根据此选择最合理、有效的载客路径,以便能够快速到达目的地.     

基于人体手臂关节信息的非接触式手势识别方法

为了实现在复杂环境中对连续动态手势的识别,以人体固有的手臂关节之间的约束关系及特定手势在三维空间的运动轨迹为特征,提出了一种非接触式手势识别方法. 首先,通过Kinect传感器获取人体手臂关节的三维数据;然后,对手势轨迹进行分割,并将具有三维空间特征的手势轨迹转化为一维的手势轨迹;最后,将手势预判断过程与改进的动态时间规整( dynamic time warp, DTW)算法相结合,实现对动态手势的快速高效识别. 实验结果表明:该方法对具有时空连续特征的动态手势识别率较高,在复杂背景和不同光照环境中都有较强的鲁棒性.     

基于三次B样条的移动机器人实时轨迹规划研究CSCD

基于B样条曲线生成的轨迹曲线具有几何不变性和连续性等优点,被广泛应用于数控机床设备或机器人的轨迹规划算法中,然而传统的轨迹规划基本上是在离线的情况下进行的,即所有的型值点已知,或者控制点已知,然而这种方法很难运用到移动机器人的轨迹规划中,此外如果简单地将B样条轨迹规划方法应用于移动机器人的轨迹规划,即通过给定控制点,进行插补生成一条新的轨迹曲线,但是这种方法通常不会经过所有的控制点,这样会导致实际运行路径与规划的路径有偏差,提出了一种基于三次B样条的移动机器人实时轨迹规划算法,在移动机器人的运动过程中能够实时生成插补点,不需要预先输入所有轨迹点(型值点),并利用反求控制点算法保证机器人能够经过所有的(型值点),从而保证机器人既能经过所有预先规定的点又能保证机器人运行的连续性和平稳性,通过仿真验证了其有效性。     

无线传感器网络动态轨迹多目标跟踪算法

为以较低的能耗高效地解决多目标区域轨迹跟踪问题,并有效地延长网络生存期,该文提出了一种新的基于边权值动态轨迹的多目标区域跟踪算法EWDT。该算法首先通过对任意指定的一块区域进行边权值计算,对该区域中目标的个数、身份及状态等关键信息进行分析和确认;其次设计了节点状态转换机制,并利用动态跟踪簇以及卡尔曼滤波技术对目标进行轨迹跟踪,以进一步降低系统能耗与时延。实验结果表明,EWDT算法与目前的Forms和LLS方法相比,明显降低了系统能耗与时延,具有较强的实用性。