基于旋转FHOG-LBP特征旋翼无人机动态检测算法

针对旋翼无人机通过视觉准确、快速检测其他旋翼无人机存在的问题,提出基于旋转FHOG-LBP动态检测算法。首先,针对旋翼无人机特有的外形和运动状态,通过形成的样本库建立外部结构模型;其次,将方向梯度直方图(HOG)进行傅里叶变换(Fourier),使其具有快速旋转不变性,在局部二进制模式(LBP)上加入角度旋转偏移值,进行串行融合得到旋转FHOG-LBP特征,使用支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)进行训练,并使用滑动窗口的检测算法对目标进行检测;最后,通过无人机动态目标测试集进行了实验,实验结果表明,提出的动态检测算法比传统方法精度和时效提高。因此,该方法可以解决具有动态变化或旋转变化的目标检测困难的问题。     

基于模糊滑模的移动机械臂控制研究

针对移动机械臂的输出跟踪问题,采用PD 前馈控制结构,结合滑模控制和模糊控制的设计思想为其设计了模糊滑模控制器.滑模控制的优点是滑动模态对系统摄动、不确定性以及干扰的完全自适应性,但同时也带来了抖振,运用模糊切换的方法解决了滑动模态的抖振问题.仿真实验表明,所设计的控制器不仅很好地跟踪给定轨迹,而且能有效地削弱系统的抖振.     

非完整移动机械手的鲁棒控制及仿真研究

针对非完整移动机械手的模型参数不确定性提出了一种基于Lyapunov理论的鲁棒阻尼控制算法。在选定系统Lyapunov函数的基础上,证明了所选取的移动平台和机械手的控制力矩输入使系统全局渐进稳定。其中,输入力矩的计算仅依赖给定期望轨迹和传感器反馈数据且需要整定的参数少,在移动机械手的动力学模型参数未知情况下,保证闭环系统的稳定,使系统状态以任意小误差跟踪给定的期望轨迹。通过对闭环系统进行仿真实验,证明控制算法的有效性。     

基于旋转FHOG-LBP特征的旋翼无人机动态检测算法

针对旋翼无人机通过视觉准确、快速检测其他旋翼无人机存在的问题,提出基于旋转FHOG-LBP动态检测算法。首先,针对旋翼无人机特有的外形和运动状态,通过形成的样本库建立外部结构模型;其次,将方向梯度直方图(HOG)进行傅里叶变换,使其具有快速旋转不变性,在局部二进制模式(LBP)上加入角度旋转偏移值,进行串行融合得到旋转FHOG-LBP特征,使用支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)进行训练,并使用滑动窗口的检测算法对目标进行检测;最后,通过无人机动态目标测试集进行了实验,实验结果表明,提出的动态检测算法比传统方法精度和时效提高。因此,该方法可以解决具有动态变化或旋转变化的目标检测困难的问题。     

基于离散化分布密度的无人机粗糙决策方法

无人机“精准农业”任务要求无人机能够响应环境信息进行自主决策,从而完成喷绘任务。首先,研究了面向作业要求的空间属性设计规则,根据精准作业条件属性因子的值域分布特点及其样本密度,提出了一种基于高斯分布密度的反正切属性精细离散方法。然后,利用粗糙集属性依赖度的算法求解属性约简,去掉冗余的属性,获取精准作业的粗糙决策规则表。最后,通过试验验证了粗糙决策方法的合理性和准确性。     

一种融入态度的人工情感层次模型

服务机器人应具有人类的情感变化规律,并且在人机交互中最大限度的接近人与人的交互效果.提出一种更具人性化的融入态度的人工情感层次模型—AME模型,确定一种基于OCC认知评价模型和PAD情感空间的情绪刺激生成机制,引入了“心情基线”的概念研究态度与心情和情绪的相互作用.把机器人与人交互的态度融入情感模型中,使完成服务任务的过程更具人性化.以“福牛”机器人为实验平台验证了该模型的有效性和实用性.