直接驱动XY平台位置域轮廓跟踪控制

针对直接驱动XY平台轮廓误差近似模型建立困难的问题,提出一种提高轮廓跟踪性能的位置域轮廓跟踪控制方法.通过将双轴运动系统等效为主-从运动方式,主动轴(X轴)以位置量作为自变量,将从动轴(Y轴)的运动描述为不同轮廓跟踪要求的X的函数.通过从时域到位置域的一一映射,得到双轴运动系统的位置域动态模型.提出了位置域PD控制策略,主动轴运动以自身为参考产生的位置跟踪误差为零,仅有从动轴的运动跟踪误差影响到了最后的轮廓误差.仿真结果表明,位置域轮廓控制相比时域轮廓控制能够获得更好的跟踪精度.     

仿射变换在压缩感知跟踪中的应用

针对跟踪中目标尺度变化和旋转问题,将仿射变换和应用到压缩感知跟踪中.首先,以上一帧的跟踪结果为均值,以一定的标准差按照高斯分布,随机生成不同尺度和旋转角度的候选框;然后,通过仿射变换将其转换至直角坐标系中,通过多尺度滤波得到目标在不同尺度下的高维特征向量,采用压缩矩阵将高维特征向量降维至低维空间;最后,将低维特征向量通过贝叶斯分类器选取具有最大响应的候选位置作为目标的跟踪位置.在此基础上分别提取正负样本来更新分类器参数,从而实现持续稳定的跟踪.实验结果表明,该算法能够较好地解决压缩感知跟踪中的目标旋转和尺度变化问题.     

移动服务机器人共享控制研究

移动服务机器人在提高老人/残疾人活动空间方面具有重要作用.针对机器人自主避障失败时存在安全问题,提出了基于共享控制的服务机器人系统.构建基于机器视觉与人眼视觉共享控制的机器人系统.研究服务机器人的共享策略问题和眼电信号角度与参考轨迹关系.引入人工场解决自适应轨迹跟踪算法的平滑性.仿真结果说明基于人工场导向方法能平滑逼近期望轨迹.实验结果表明本系统能够满足使用者的安全需求.     

当代大学生性观念现状及其原因探究

从恋爱认知、性爱认知、贞操认知以及同性恋认知等方面审视当代大学生性观念,发现相对于其他群体而言具有多元、冷漠、矛盾以及开放等多重特征。主要影响因素有：中西方不同文化观念的综合影响,网络技术快速发展、迅速普及的影响,大学性教育薄弱以及大学生自身因素的影响等。对此,高校应关注当代大学生性观念演进状况,引导其树立正确的性观念,促进其健康发展。     

一种改进的群目标自适应跟踪算法

为提高对群目标在机动情况下的跟踪性能,提出一种改进的群目标自适应跟踪算法．在群质心状态估计中,在修正“当前”统计模型的基础上,利用群质心的速度预测和速度估计的偏差进行过程噪声方差自适应调整,并引入强跟踪滤波中的渐消因子,实时调节群质心的状态预测协方差．在扩展状态估计中,将其对应的椭圆面积预测值和估计值的偏差以及偏差变化率作为模糊输入量,采用模糊推理法自适应输出扩展状态的预测参数．此外,提供了群目标分裂机动的判决方法．仿真结果表明,与现有方法相比,本文算法增强了对群目标在突发机动时的自适应跟踪能力,并能有效检测出群的分裂机动．     

自抗扰技术在四旋翼飞行姿态控制中的应用

介绍了自抗扰控制器的结构组成,包括跟踪微分器、扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈律,并给出了各部分的典型算法．针对四旋翼盘旋系统的姿态控制问题,设计了连续型和离散型两种自抗扰控制器,在Simulink下搭建了仿真结构图,并进行了参数整定．仿真结果表明,文中所设计的自抗扰控制器可以满足控制精度及快速性的要求,并且具有强鲁棒性、抗干扰性能以及对非线性强耦合系统的解耦能力．     

温室大棚温湿度跟踪切换最优控制器

温室大棚中的温湿度系统具有非线性、耦合关系强和滞后等特性,为了实现对温室的温湿度控制,建立了基于能量和质量平衡的温室大棚环境机理模型.针对温室大棚控制系统的非线性,对多个工作点系统进行线性化,得到了一组线性系统模型.基于切换思想,在不同工作点附近采用不同的系统模型参数;基于线性二次型性能指标,设计了温湿度跟踪切换最优控制器,并通过共同Lyapunov函数法验证了该切换系统的稳定性.仿真结果表明,设计的控制器可以很好地实现对温湿度目标值的跟踪控制.     

火箭式弹射座椅空中姿态控制技术分析

针对火箭式弹射座椅救生性能问题,对人椅在空中的的姿态控制理论方法进行了分析,明确了研究人椅在空中的姿态控制所需要建立的坐标系统以及各坐标系统的转换关系,以我国某型弹射座椅在空中的稳定姿态控制为例,基于弹射座椅运动基本理论,对弹射座椅的运动轨迹进行了解算,对座椅救生性能进行分析,提出了座椅姿态控制的相关策略。     

Robust lane recognition for structured road based on monocular vision

A robust lane detection and tracking system based on monocular vision is presented in this paper.First,the lane detection algorithm can transform raw images into top view images by inverse perspective mapping(IPM),and detect both inner sides of the lane accurately from the top view images.Then the system will turn to lane tracking procedures to extract the lane according to the information of last frame.If it fails to track the lane,lane detection will be triggered again until the true lane is found.In this system,θ-oriented Hough transform is applied to extract candidate lane markers,and a geometrical analysis of the lane candidates is proposed to remove the outliers.Additionally,vanishing point and region of interest(ROI)dynamically planning are used to enhance the accuracy and efficiency.The system was tested under various road conditions,and the result turned out to be robust and reliable.     

Dynamic cluster member selection method for multi-target tracking in wireless sensor network简

Multi-target tracking（MTT） is a research hotspot of wireless sensor networks at present.A self-organized dynamic cluster task allocation scheme is used to implement collaborative task allocation for MTT in WSN and a special cluster member（CM） node selection method is put forward in the scheme.An energy efficiency model was proposed under consideration of both energy consumption and remaining energy balance in the network.A tracking accuracy model based on area-sum principle was also presented through analyzing the localization accuracy of triangulation.Then,the two models mentioned above were combined to establish dynamic cluster member selection model for MTT where a comprehensive performance index function was designed to guide the CM node selection.This selection was fulfilled using genetic algorithm.Simulation results show that this method keeps both energy efficiency and tracking quality in optimal state,and also indicate the validity of genetic algorithm in implementing CM node selection.