排序方式: 共有13条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
4.
基于Layunov稳定性理论,研究了不确定性不满足匹配条件的时滞系统鲁棒稳定性问题.采用线性矩阵不等式方法,提出了不确定时滞系统鲁棒稳定控制器存在的充分条件,并给出使得闭环系统鲁棒稳定的状态反馈控制律设计方法.最后数值实例的仿真结果验证了文中设计方法的正确性。 相似文献
5.
6.
7.
多目标约束下的满意容错控制方法 总被引:2,自引:0,他引:2
对一类不确定性不满足匹配条件的线性系统, 研究了圆域极点指标、H∞指标和H2指标约束下的满意容错控制器的设计问题. 在连续型的执行器故障的模式下, 利用线性矩阵不等式技术, 提出了多目标容错控制性能的相容性判别条件, 分析了与圆域极点指标相容的H∞指标和H2指标的取值范围, 并在相容指标约束下给出了有效的满意容错控制器的设计方法. 对歼击机纵向通道控制系统的仿真结果表明, 本文提出的方法是有效的. 相似文献
8.
9.
针对基于SLAM技术无人机在特定高度下构建二维经历图的优化问题,在RatSLAM的基础上,采用仿生声呐系统代替视觉传感器的BatSLAM模型和音频感知哈希闭环检测,实现在暗光条件下的二维经历图优化。BatSLAM模型通过绝对差值和(SAD)图像处理方法来进行仿生声纳模板的更新,此方法仅仅判断二幅耳蜗图外观是否一致,不存在几何处理和特征提取。由于耳蜗图在获取和传输过程中会产生各类噪音,相同位置获得的耳蜗图具有一定的差异,会导致构建的经历图失真。本文在BatSLAM的基础上,使用音频感知哈希算法对耳蜗图进行特征提取,并进行闭环检测。改进后的算法不仅考虑到外观,而且考虑到相邻频带间的能量差异,通过提高闭环检测准确率,来改善经历图的失真问题。仿真实验表明:采用基于音频感知哈希闭环检测的BatSLAM模型,不仅实现了无人机特定高度和暗光条件下二维经历图的构建,而且提高了闭环检测准确率,从而改善经历图的失真问题,实现经历图的优化。 相似文献
10.
针对传统视觉SLAM算法在视角变换和光照变化时易导致位姿估计精度低甚至跟踪失败等问题,启发于SuperPoint网络在特征提取上的强鲁棒性,提出一种基于轻量级SuperPoint网络的视觉SLAM算法(Light Weight SuperPoint network based-on visual SLAM,LWS-vSLAM)。首先,为解决SuperPoint网络编码层计算量过大引起的系统实时性下降问题,采用LWS-NET轻量化特征提取网络,该网络编码层采用轻量级注意力模型对图像特征进行降采样来减小计算量。其次,为解决在视角变换和光照变化环境下存在较多误匹配问题,利用LWS-NET网络的特征检测分类层的插值计算完成图像中优质特征点的筛选,并以优质特征点为中心进行区域内误匹配剔除。最后,将LWS-NET特征提取与匹配网络与ORB-SLAM2系统后端非线性优化、闭环修正和局部建图进行融合,设计一个完整的单目视觉LWS-vSLAM系统。在公共评测数据集TUM、KITTI中进行仿真实验,实验结果表明,算法平均每帧运行时间相较于SuperPoint缩短约30%,轨迹误差相较于ORB-SLAM2减... 相似文献