基于质心偏移的移动机器人轨迹跟踪控制

针对非完整约束下质心偏移的移动机器人,提出了一种改进滑模变结构的轨迹跟踪控制方法,并通过此方法得到一种具有全局渐近稳定性的跟踪控制器。以三轮移动机器人的运动模型为基础,该跟踪控制器的设计分为两部分:第一部分是采用X方向和前向角方向同时具有虚拟反馈变量,通过Lyapunov方法对控制系统进行稳定性分析,设计出切换函数;第二部分是滑模控制器设计,采用指数趋近律,使用S型指数函数代替符号函数,减少了滑模变结构控制的抖动,由此设计出了线速度和角速度的控制律,用来渐近整定移动机器人跟踪误差,实现了对参考轨迹的全局渐近跟踪。实验结果表明:该控制律能够在极短时间内趋于稳定,其跟踪平面坐标误差和前向角误差也能在极短时间内收敛于0,并且移动机器人也能够有效地跟踪期望轨迹,其控制效果具有明显的改善,且具有很好的抗干扰性能。     

Global robust output tracking control for a class of cascade nonlinear systems with unknown control directions

We investigate the global robust tracking problem via output feedback for a class of cascade nonlinear systems with dynamic uncertainties and non-vanishing disturbances. It does not require a priori knowledge of the sign of the high-frequency gain. A recursive design scheme is presented using the ideas of pseudosign function, Nussbaum-type gain technique and the deadzone method. It is shown that under some conditions, the tracking error can be guaranteed asymptotic to the interval [?ε, ε]?? with arbitrary prescribed ε>0 after a finite time, while keeping all signals of the resulting closed-loop systems bounded. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

Object tracking based on an online learning network with total error rate minimization

This paper presents a visual object tracking system which is tolerant to external imaging factors such as illumination, scale, rotation, occlusion and background changes. Specifically, an integration of an online version of total-error-rate minimization based projection network with an observation model of particle filter is proposed to effectively distinguish between the target object and the background. A re-weighting technique is proposed to stabilize the sampling of particle filter for stochastic propagation. For self-adaptation, an automatic updating scheme and extraction of training samples are proposed to adjust to system changes online. Our qualitative and quantitative experiments on 16 public video sequences show convincing performances in terms of tracking accuracy and computational efficiency over competing state-of-the-art algorithms.     

基于T-S 模糊模型的采样数据网络控制系统H∞ 输出跟踪控制

研究具有采样数据的基于T-S (Takagi-Sugeno) 模糊模型网络控制系统H输出跟踪控制问题. 提出将采集器端数据采样周期、数据传输时滞和数据丢包转换为零阶保持器端数据更新周期, 在此基础上, 利用输入时滞法和PDC (Parallel distributed compensation) 技术, 建立网络环境下被控对象和参考模型合并的基于T-S 模糊模型的增广系统模型. 通过Lyapunov 方法, 并充分利用采样特性, 给出系统实现H输出跟踪的充分条件, 以及可靠模糊控制器的设计. 仿真结果表明所设计模糊控制器能够实现该类系统良好的跟踪.     

一种基于视频的公交客流自动统计方法

为提高公交系统智能化管理水平,提出一种公交客流自动统计方法。采用直方图统计与多帧平均的方法提取视频背景,使用背景边缘去除算法得到乘客目标边缘轮廓信息。在此基础上,根据乘客头部轮廓的类圆特性,利用基于梯度信息的Hough变换圆检测算法完成乘客头部轮廓的识别,通过基于Kalman滤波预测的CamShift目标跟踪算法实现乘客的检测与计数。实验结果表明,该方法能有效消除背景图像中的噪声以及背景边缘,准确识别乘客目标并对其跟踪计数,从而提高城市公共交通运输效率。     

多模态医学图像融合超声检查系统的设计与实现

超声检查系统所呈图像中缺乏三维结构信息,且商业的医学图像分析软件价格昂贵。为此,开发一款综合病灶部位的三维模型和二维超声图像各自特征以及对应空间关系的检查系统。基于开源的医学图像处理软件、商用的电磁定位系统和超声成像系统,在局域网环境下,遵循OpenIGTLink协议进行数据共享的超声检查系统。该系统主要由超声图像信息共享模块、超声图像显示模块、超声探头实时跟踪模块、2D/3D配准融合模块组成。实验结果表明,该系统可初步应用于临床教学和临床辅助诊断等领域,具有价格低廉、扩展性强、维护方便等优势。     

基于Sage-Hus a方法的旋翼姿态控制

针对传统IM U传感器信息融合方法对外界信息变化不敏感等问题,在分析陀螺仪噪声特性并建立基于A RM A模型的卡尔曼滤波器抑制陀螺仪随机噪声的基础上,将基于Sage‐Husa方法的卡尔曼滤波器作为信息融合算法,增强姿态解算系统的自适应性。为提高Sage‐Husa算法容错性能,提出一种加速度计可信性条件,根据总加速度与重力幅值、方向上的差异来判定是否进行姿态融合。在基于ARM Cortex M4内核的嵌入式系统上实现姿态解算和姿态控制系统,在自制四旋翼飞行器半实物仿真平台上进行的实验结果表明,以上方法降低了姿态静态及动态解算误差,提高了姿态系统状态的跟踪性和适应性,满足复杂运动环境下姿态控制的需求。     

水上无人机自主着水控制系统设计

针对水上无人机在高海况下的着水问题,本文在分析了不同着水阶段特性的基础上,提出了一种自主着水控制系统设计方案.该方案将整个系统分为速度控制子系统和姿态控制子系统.速度控制子系统包含速度动态逆控制器和油门切换模块,姿态控制子系统包含海浪滤波器俯仰角反步控制器、高度PID控制器、俯仰角切换模块和T-S模糊推理模块.其中,海浪滤波器能有效滤除受扰姿态角中的海浪高频扰动,避免了着水之后舵面的频繁抖动;俯仰角反步控制器采用指令滤波的反步法设计,有效缓解了高海况下的舵面饱和问题.最后,在不同海况条件下进行了仿真.仿真结果表明所设计的控制系统具有良好的控制性能.     

CCD噪声模型在几何最优线性姿态估计中的应用

星敏感器噪声主要来源于CCD图像传感器和控制与数据处理电路,这些噪声对姿态估计精度的影响不容忽视.在研究了CCD图像传感器中光子散粒噪声、暗电流噪声、电荷转移噪声及读出噪声四种主要噪声的基础上,分析了它们对亚像元质心法提取精度的影响.根据亚像元质心法提取结果,采用几何解析的最优线性姿态估计(OLAE)方法解算卫星姿态.仿真结果表明:考虑星敏感器噪声模型比单纯引入高斯白噪声具有更高的姿态估计精度.