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为了解决骨骼参数难以测量的问题,提出一种利用网格分割结果计算参数的方法.首先对骨骼网格模型在提取少量特征点的基础上进行语义分割;然后将分割得到的模板借助基于Laplacian变形的非刚性配准,指导同类骨骼模型实现快速兼容性分割;最后结合网格分割结果及特征点计算出骨骼的主要形态参数.实验结果表明,该方法仅需少量的用户交互就能获得较好的测量效果,结合模板的策略也支持大批量骨骼模型的参数测定. 相似文献
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Gain‐scheduled filtering for linear parameter‐varying systems using inexact scheduling parameters with bounded variation rates 下载免费PDF全文
Arash Sadeghzadeh 《国际强度与非线性控制杂志
》2016,26(13):2864-2879
》2016,26(13):2864-2879
This paper is concerned with the problem of full‐order H2 linear parameter‐varying filter design for continuous‐time systems with bounded rate of variations under the condition that the scheduling parameters do not exactly fit the real ones. The scheduling parameters and their derivatives are supposed to belong to polytopes with known vertices. The synthesis conditions are formulated in terms of parameter‐dependent bilinear matrix inequalities by means of parameter‐dependent Lyapunov function and introducing some extra variables for the filter design. An iterative procedure is presented to cast the bilinear matrix inequalities problem into a linear matrix inequality optimization problem. The design of robust filters for both time‐varying and time‐invariant systems can be viewed as particular cases of the proposed method. The merit of the method presented in this paper lies in two fields. The first pertains to dealing with the measurement uncertainty in a less conservative manner than available approaches in the gain‐scheduled filtering problem. The second is to provide more efficient methods than the existing ones in the literature for the robust filter design. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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In this paper, a novel decentralized adaptive neural control scheme is proposed for a class of interconnected large‐scale uncertain nonlinear time‐delay systems with input saturation. Radial basis function (RBF) neural networks (NNs) are used to tackle unknown nonlinear functions. Then, the decentralized adaptive NN tracking controller is constructed by combining Lyapunov–Krasovskii functions and the dynamic surface control (DSC) technique, along with the minimal‐learning‐parameters (MLP) algorithm. The stability analysis subject to the effect of input saturation constraints are conducted with the help of an auxiliary design system based on the Lyapunov–Krasovskii method. The proposed controller guarantees uniform ultimate boundedness (UUB) of all of the signals in the closed‐loop large‐scale system, while the tracking errors converge to a small neighborhood around the origin. An advantage of the proposed control scheme lies in the number of adaptive parameters of the whole system being reduced to one and in the solution of the three problems of “computational explosion,” “dimension curse,” and “controller singularity”. Finally, simulation results along with comparisons are presented to demonstrate the advantages, effectiveness, and performance of the proposed scheme. 相似文献
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为了满足大型工程系统对组合型材的快速参数化设计要求,本文设计开发了一套针对组合型材的参数化绘图系统。系统在天喻参数化零件库的基础上,以其参数化和数据库技术做支撑,通过其参数化驱动的技术来绘制单个型材的截面图形,并通过一系列的变换矩阵对截面图形进行变换,以达到相互组合的目的;并根据组合后的图形数据,在特定的消隐算法的基础上,完成组合型材的水平与竖直方向的投影视图。文中分析了此系统的框架结构,并对所涉及到的关键技术,如型材的组合运算、方位视图的生成以及对型材视图的投影所涉及到的消隐算法进行了介绍,最后给出了此系统在某锅炉企业中的应用实例。 相似文献