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针对旋翼飞行器在跟踪过程中目标尺度变化、快速运动、视角变化等问题,本文提出了一种基于MobileNetV2的孪生网络目标跟踪算法,可在无人机机载处理器上实时运行。该算法主要包含目标得分估计模块与目标尺度估计模块两个部分。结合多特征融合的策略,可准确预测出目标位置与目标框IoU,同时以目标框IoU为指导,利用梯度上升法对目标框进行迭代修正,进一步提升预测精度。针对完全遮挡而导致的目标跟丢问题,本文设计了一个基于视觉显著性的目标再检测算法,该算法可实时高效地预测出图像的显著性区域,以指导对目标的再检测,进而恢复跟踪。最后,通过标准无人机跟踪数据集测试与实际无人机跟踪实验,验证了算法的可行性。 相似文献
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提出了一种使用PID优化LQR的两轮自平衡机器人控制方案。首先建立自平衡机器人的动态模型,使用卡尔曼滤波实现加速度计及陀螺仪的信息融合,然后设计了一种具有PID动态调节及LQR跟踪功能的PID-LQR控制器,解决了机器人在大角度范围内不能快速稳定地达到设定状态效果的问题,最后搭建了以K60微控制器为核心的机器人软硬件平台。仿真结果表明当设定速度为1m/s时,PID-LQR控制器比LQR控制器动态响应速度减少接近1 s。实际应用测试结果表明当机器人受冲击后,重新回到平衡位置的时间减少接近1s,平衡位置的扰动大小减小50%左右。 相似文献
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旋翼飞行机械臂是一种具有强耦合特性的机器人系统,借助视觉进行自主作业还存在诸多问题,如实时深度估计、目标极易丢失以及目标笛卡尔空间模型重建等.本文针对传统的基于图像与基于位置的视觉伺服的缺陷以及系统自身欠驱动等问题,建立了运动学模型和提出了基于力平衡原理的动力学联合建模,并通过欧几里得单应性矩阵分解设计出旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制方法,在图像空间控制平移、笛卡尔空间控制旋转,减弱了平移与旋转之间的相互影响实现解耦效果,改善了系统对非结构因素的抗扰性能和全局稳定性.通过仿真和实验检验了系统鲁棒性和算法优越性. 相似文献
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针对传统组合导航算法相对复杂,对系统硬件要求太高,实时性不好的缺点,设计了一种基于线性卡尔曼滤波器的简单实用组合导航算法.考虑到传统卡尔曼滤波器在系统噪声变化时滤波精度变差甚至发散以及模糊控制器计算量大的缺陷,设计了线性迭代调整观测噪声参数的方法对滤波器进行自适应改进,提高了算法的鲁棒性和实时性.利用STM32微控制器和MEMS惯性单元以及UBLOXGPS定位模块搭建硬件平台进行实验验证.结果表明:在168MHz时钟频率下,一次姿态数据读取和解算共耗时3.27ms,一次组合导航滤波耗时2.18ms,二者分别运行在100Hz和5Hz频率下.最终组合导航结果可以满足无人机在1m的精度范围内自动悬停的需求,验证了所设计的组合导航算法的可靠性和实用性. 相似文献
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针对移动机器人在狭隘与复杂环境中非完整性约束问题,提出了一种AMRRT-Connect(adaptive mid-node rapidly-exploring random tree-connect)算法。该算法根据距离代价函数判断起始点与目标点的距离,在起始点与目标点之间,通过中节点采样(mid-node sampling,MNS)函数同时采样出距离相等的第2起始点和第2目标点,使得改进后的算法能同时从起始点、目标点、第2起始点、第2目标点生长出6棵随机树,每棵随机树同时向各自的目标方向进行快速拓展。为了避免中节点采样函数获得的采样点与障碍物发生碰撞,引入了自适应避障重采样原则。同时,引入了拓展避障策略,加快6棵随机树在环境地图中的拓展速度,提高6棵随机树的避障能力。在实验中分别设置了狭隘和复杂环境进行验证,实验结果表明,无论在狭隘环境或者复杂环境中,AMRRT-Connect路径规划的迭代次数、寻路时间均明显优于快速拓展随机树、双树结构快速拓展随机算法。 相似文献
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针对传统无人机姿态解算方法过程复杂、计算量大、动态性能差的缺点,建立无人机姿态模型;采用陀螺仪对加速度计直接进行滤波的方法,设计出新的基于扩展kalman滤波的加速度滤波器;并且考虑到无人机非重力加速度的影响,对常规kalman滤波器进行了变噪声的改进。利用STM32微控制器和MEMS惯性单元搭建硬件平台进行对比实验。结果表明:在168 MHz时钟频率下,一次传感器数据读取和姿态解算总共耗时3.27 ms,数据更新率可达100 Hz。新算法飞行动态误差小于1°,而传统四元数法动态误差为2°左右;变噪声处理后静态瞬时偏差由4°降到1°。说明新算法的抗震效果和解算精度更好,可以为无人机自主飞行提供更准确的姿态信息。 相似文献
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针对室内服务机器人进行服务工作时需要躲避碰撞和抵达目标点的功能需求,本文提出了一种改进型地图学习路径规划算法.在地图学习规划算法的基础上,该算法首先约定了移动机器人的非完整性,使规划具有更高的可行性.然后改进了障碍物的影响方式,令已探测到的障碍物仅对已知区域产生作用,从而减少未知区域对路径选择的影响.接着,优化了地图学习算法中的随机选点策略,即若目标点出现在探测范围内时则令目标点作为初始选取点,解决了地图学习规划在临近目标点时收敛性不佳问题.并设计自适应速度移动策略以进一步提高算法的收敛性能和机器人的规划效率.最后,仿真及实验结果表明改进型地图学习路径规划算法相比于传统地图学习算法具有更好的规划效率和目标收敛能力. 相似文献
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面向复杂多样的钢轨场景, 本文扩展了最先进的深度学习语义分割框架DeepLab v3+ 到一个新的轻量级、可伸缩性的贝叶斯版本DeeperLab, 实现表面缺陷的概率分割. 具体地, Dropout被融入改进的Xception网络, 使得从后验分布中生成蒙特卡罗样本; 其次, 提出多尺度多速率的空洞空间金字塔池化(Atrous spatial pyramid pooling, ASPP)模块, 提取任意分辨率下的密集特征图谱; 更简单有效的解码器细化目标的边界, 计算Softmax概率的均值和方差作为分割预测和不确定性. 为解决类别不平衡问题, 基于在线前景 − 背景挖掘思想, 提出损失注意力网络(Loss attention network, LAN)定位缺陷以计算惩罚系数, 从而补偿和抑制DeeperLab的前景与背景损失, 实现辅助监督训练. 实验结果表明本文算法具有91.46 %分割精度和0.18 s/帧的运行速度, 相比其他方法更加快速鲁棒. 相似文献
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飞行作业机器人是指搭载主动作业机构拥有与环境进行物理交互能力的一类新型机器人系统。针对飞行作业机器人在动态抓取时的稳定控制难题,设计了一种非奇异终端滑模自适应控制器,通过设计辅助系统提升飞行作业机器人在面向不确定接触力时的抗扰动性能。利用牛顿-欧拉方法对飞行作业机器人进行动力学整体建模。考虑到机载机械臂末端与物体之间的瞬时接触力是抓取时的主要干扰源,利用冲量定理建立接触力的动力学模型,提高了飞行作业机器人动态抓取时的建模精度。为降低动态抓取时剧烈扰动对飞行控制性能的影响,在控制器中设计辅助系统补偿可能出现的输入饱和问题,加强了处理瞬时扰动的能力。所设计的方法通过Lyapunov理论给出了稳定性证明。仿真和实验结果表明,提出的方法在飞行作业机器人动态抓取过程中具有更强的稳定性和更快响应的优势。 相似文献