一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.     

一种间断观测下的无人机地面目标跟踪方法

提出了一种基于贝叶斯滤波器和适航地图的跟踪算法(BF-Hmap),解决间断观测下的无人机地面目标跟踪问题.采用基于中心线和梯度图的快速道路提取算法生成目标适航地图,该图描述了地面目标与当前地形相关的运动能力.采用贝叶斯滤波器分两步在线更新目标状态的后验概率分布,即在预测阶段考虑适航地图对目标运动的约束,以及在估计阶段充分利用目标的所有观测信息.仿真结果表明,在间断观测下该算法对地面机动目标有着良好的跟踪效果.     

修形斜齿轮啮合性质及误差影响分析

将制造安装误差和齿面修形引入齿轮传动坐标系统,建立了修形斜齿轮的齿面方程,通过坐标变换矩阵,将固连于齿轮上的动坐标系中的齿面方程转换到固连于机架上的固定坐标系中,建立了满足连续相切接触条件的啮合方程.通过调用Matlab有约束非线性优化函数将啮合方程的求解问题转化为两齿面间距离最短及单位法向量偏差最小的优化问题,分析了...     

无人机快速航迹规划算法

基于快速搜索树提出了一种快速高效同时具有鲁棒性的航迹规划算法.该算法主要包括3部分:选择采样点、搜索扩展树上距采样点最近的节点和扩展节点.首先产生采样点,以一定概率选取目标点作为采样点来提高航迹的质量和规划速度;然后找出搜索树上距采样点最近的节点;最后扩展节点,扩展节点时把航迹约束条件结合到节点扩展过程中,保证了航迹的可行性.这个过程不断迭代,直到找到目标点.仿真结果显示本方法能快速找到近似最优解并且对规划环境有一定的鲁棒性.     

在线快速抑噪的自适应强跟踪滤波算法

针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法,该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了强跟踪滤波算法和快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环境下的性能,结果表明：快速抑噪...     

基于双特征融合的动态图像分析算法

为解决汽车碰撞实验过程进行测量和记录数据困难的问题,提出一种能从汽车碰撞动态图像中检测、识别和追踪标志目标的算法。该算法采用二值图像同或相关法分离出目标和背景;在找出感兴趣区域后提取相邻帧目标的坐标和纹理进行特征匹配;给出了对匹配量化值进行加权平均融合的策略,并由等错误率最小准则确定融合的最佳权系数;在融合量化值定义为相似度的基础上,通过决策阈值对相邻帧目标间的最大相似度组合进行识别;从而进一步提出了用同构映射原则来判断相邻帧目标的最佳配对。实验结果表明,该算法对相邻帧目标的配对准确率比传统单特征法提高5%,能更有效的对目标进行追踪。     

基于网络图的软件项目进度计划编制

制订周密、简洁和精确的软件项目进度计划,是软件项目开发成功的关键.针对当前进度计划主要采用手工方法,编制速度慢、缺乏科学性等特点,基于网络图,运用工作分解结构、计划评审技术、关键路径法、甘特图等技术对其进行研究.说明了前期准备工作,包括定义活动、活动排序、绘制网络图;给出了推导时间参数公式,包括活动时间估计、项目周期估...     

新奥运周期国家体操男子跳马发展路径研究

运用录像观察法、比较分析法和数理统计法等,对2009年和2010年国内外男子跳马比赛前八名的动作类型、D分、E分、罚分、落地情况等进行对比分析。结果表明:动作类型的采用前手翻、侧手翻和踺子主,比例为7:8:1,国内外赛事无显著差异;与世界优秀跳马运动员的差距主要是动作难度偏低、起评分不高;D、E分和最后得分的总体平均分相差0.470分、0.175分和0.308分;落地稳定性是共同的难题。最后,为正处于低谷的中国跳马项目提出了发展路径。     

基于混沌人工势场法的机器人路径规划

本文以人工势场法为基础,提出了一种基于混沌人工势场法的机器人路径规划方法,该方法解决了传统人工势场法存在局部最优点问题、在相近障碍物间不能发现路径、在障碍物前震荡、在狭窄通道中摆动等缺陷。仿真试验表明,该方法能有效的实现机器人路径规划。     

无人机纵向控制律设计以及纵向轨迹跟踪仿真研究

利用经典PID理论设计无人机纵向双通道控制律,用以跟踪能量状态法优化出的无人机纵向最优轨迹。首先通过在定常直线无侧滑模态下对无人机数学模型进行配平线性化,将飞机运动分解为纵向运动和横侧向运动。再利用经典PID理论对无人机纵向运动的俯仰回路和推力回路进行控制律设计。然后通过能量状态法优化出一条无人机纵向爬升、巡航和下降的最优轨迹。最后,用MATLAB进行轨迹跟踪仿真计算。仿真结果表明,设计出的控制律可以很好的跟踪优化出的最优轨迹,并且节油效果良好。