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为提高手势识别中特征获取的有效性,本文提出空域特征与对偶树复小波变换特征相结合的融合特征,主要包括水平位置、竖直位置、长宽比、矩形度、Hu矩7个分量,及11维空域特征与对偶树复小波变换的16维特征进行融合后得到的27维特征。针对分类器优化算法,提出进行训练样本优选的最优距离-支持向量机(BD-SVM)分类方法。最后的实验结果表明,对“1~9”手势进行测试,当采用径向基核函数时,平均识别精度最高,为90.33%,平均识别时间为0.026 s,说明所提出的方法能够较好地进行静态手势识别,具有较高的训练速度和辨识精度。 相似文献
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针对欠驱动AUV水平面轨迹跟踪响应速度慢、系统抖振严重、运动轨迹与期望轨迹误差大的问题,对AUV经典的运动形式即水平面轨迹跟踪的运动特点进行了研究,分析了AUV水平面的运动规律。通过将地面误差变量转换为船体坐标变量的方法,建立了AUV水平面的误差方程,基于反步控制算法设计了欠驱动AUV水平面轨迹跟踪反步控制器,利用Lyapunov稳定性理论分析了整个闭环控制系统的稳定性。通过Matlab软件的数值仿真对所设计的控制器的有效性进行了验证。同时,利用设计的反步控制器在无外界干扰条件下对AUV轨迹跟踪进行了仿真,用以验证轨迹跟踪算法的稳定性。实验结果表明:AUV的运动控制轨迹能够与期望曲线重合,水平面运动轨迹的误差在可控范围,并且各个指标都趋于稳定。 相似文献
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针对无领航者AUV编队协调控制问题,提出了一种不同时变通信延迟下的一致性协调控制方法;首先考虑到AUV之间水下通信存在时间延迟和数据丢失的问题,利用状态反馈线性化理论处理AUV数学模型中的非线性耦合项,从而将复杂的AUV模型转换为双积分器动态模型;其次,针对不同延迟通信情况,设计了位置和速度双独立的拓扑结构以减少编队成员之间发送每个数据包中的数据量;最后,提出了无领航者的多AUV稳定条件,进而将多AUV编队控制问题看作是一致性问题,基于Laypunov-Razumikhin定理证明时延多AUV编队系统的稳定性;该控制方法不仅能够克服不同时变延迟和数据丢失对编队的影响,使所有以随机位置和速度出发的AUV的三维轨迹均能达到一致状态,同时能抑制外界干扰;仿真结果与所提控制方法理论结果一致。 相似文献
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