基于自抗扰技术的四旋翼飞行器视觉伺服控制器设计

基于自抗扰控制技术的四旋翼飞行器视觉伺服控制器克服了惯性传感器无法获取位置信息的缺点,提高了飞行器的灵活性,能够胜任更复杂的任务;文章主要针对基于四旋翼无人飞行器的视觉伺服控制技术问题展开相关研究;选用基于HSV颜色空间的颜色特征提取的方法实现目标跟踪,再通过三角形法则确定飞行器与目标在世界坐标下的相对位置,最后引入自抗扰控制技术设计了水平位置控制器与姿态控制器;通过实验结果分析,文章设计的飞行器视觉伺服控制器可以准确地跟踪目标并实施高精度定位,并且控制系统鲁棒性强,跟踪误差小,能够有效地完成视觉伺服控制任务。     

状态切换CDKF算法及其在低成本紧组合导航系统中的应用

成本SINS/GPS紧组合导航系统在大失准角情况下出现的滤波发散现象,建立了基于乘性四元数的非线性导航系统误差模型,并提出一种基于乘性四元数的状态切换中心差分卡尔曼滤波算法.该算法通过在均值四元数计算过程中引入修正的罗德里格参数进行状态切换,解决了传统中心差分卡尔曼滤波算法中对于四元数正交规范化的限制.仿真实验结果表明,本文提出的方法能够有效实现对于载体运动状态的在线估计,且与无迹卡尔曼滤波算法相比,具有更高的滤波精度.     

基于多目标优化的燃料电池汽车实时能量管理策略

为了降低混合动力系统的燃料消耗并延缓动力元件的老化,提出了一种基于多目标优化和路况分类的能量管理策略(EMS)。首先,构建了燃料电池与锂电池的电气模型,并引入了等效氢耗模型和燃料电池老化模型。其次,设计了基于规则的多模式EMS,在此基础上,为了进一步降低系统的等效氢耗,并延长其使用寿命,基于多目标白鲸算法(MOBWO)对EMS参数进行优化。再次,为了使所设计的EMS适用于不同的路况,提出了基于长短期记忆网络(LSTM)的驾驶路况实时分类方法,旨在根据分类结果切换EMS的控制参数以达到最优效果。最后,在仿真平台上对所提算法进行分析。结果表明：与基于规则的方法相比,所提方法氢耗量降低了2.3%,燃料电池的老化程度降低了1.02%,验证了所提EMS能够有效降低混合系统的燃料消耗,并且能够延缓燃料电池老化,从而提升了系统的经济性和耐久性。     

四旋翼无人飞行器混合控制系统研究

针对四旋翼无人飞行器质量未知情况下的垂直起降控制问题,提出一种基于状态反馈和神经网络自适应的混合控制方法。该方法通过一个状态反馈控制器实现飞行器的水平位置和航向控制,考虑到飞行器负载的未知特性,通过径向基函数(RBF)神经网络对飞行器质量进行估计,从而实现对高度的精确控制。仿真分析及验证表明,所提出的控制方法能够有效实现飞行器高度的精确控制,并能够在线估计出飞行器质量参数。     

基于平面二次曲线的非单视点全景相机标定方法

全景相机的标定一般是在单视点环境下进行的,但由于单视点约束条件较为苛刻,所以系统很难精确标定。因此研究在非单视点下的全景相机标定问题有很大的应用价值。本文提出一种基于平面二次曲线计算非单视点折反射全景相机反射镜位置与姿态的标定方法。该方法在标定过程中不需要非线性迭代,可直接获得反射镜位置与姿态参数的解析解。最后本文进行相关的标定实验,用全景透视和柱面展开图像验证标定结果,验证了本文提出的标定方法准确有效,且计算简单,易于实现。