基于光流与LBP-TOP 特征结合的微表情识别

微表情区别于普通的面部表情, 具有持续时间短、面部强度低的特点, 往往难以有效识别, 制约了该领域的研究。针对上述难点, 提出一种新颖的特征结合方法。采用全局光流技术在相邻帧间进行计算, 得到微弱光流, 通过传递前后各帧的运动信息, 在相隔多帧的两幅图像间体现更为明显的变化, 解决了短历时和动作微弱的难题; 将光流特征与LBP-TOP(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes)算子提取的时空局部纹理特征相结合, 补充描述人脸大多数区域的细节信息。选择随机森林分类器进行实验, 实验结果表明, 两种特征具有很好的互补性, 在CASMEII 数据库下, 能识别5 类情感, 准确率由40. 50%提高至64. 46%, 类间区分度也有相应改善。     

基于线性倒立摆模型的双足机器人步态规划

为解决多关节自由度双足机器人的步态规划问题, 提出了一种改进的三维线型倒立摆模型步态规划算 法。 该方法将双足机器人简化为三维线性倒立摆模型, 在得到机器人的质心参考轨迹的同时规划摆动腿的轨 迹, 通过机器人的运动学逆解即可求出各关节运动序列。 在对质心轨迹求解过程中, 与传统方法通过双脚支撑 阶段调整质心速度实现步态稳定的方法不同, 该算法通过求解支撑腿最优交替时刻的方法最大化单脚支撑阶 段的范围, 实现机器人的高效稳定行走。 以 NAO 机器人为实验对象, 对算法进行了仿真实验, 实验结果表明, 该算法是可行、 有效的。     

扩展KQML在多移动机器人仿真系统中的应用

KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)已成为目前智能体通信语言的事实标准,它定义了标准的语法和一些通用的关键字,支持智能体之间的实时通信.为解决多移动机器人之间的通信问题,在简单介绍KQML的规范和功能的基础上,将其进行相应扩充后应用于多移动机器人仿真系统中,较好地解决了多移动机器人之间的通信问题,提高了系统的开放性和通用性.     

无传感器PMSM直接计算与自适应算法

为了更好地解决无位置传感器PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)的驱动问题,通过对永磁同步电机数学模型的分析,利用较易测量的电流、电压值推导了转角的数值计算公式,并将转速和转角估算模块加入到矢量控制系统及直接转矩控制系统中,用估算的转速转角直接作为反馈量,构成相应的系统并进行仿真。对模型参考自适应控制策略结合永磁同步电机数学模型进行了推导,得出转速转角估算模块并将其加入到直接转矩控制系统中。仿真结果表明,矢量控制的转速较稳定,直接转矩控制转速波动较大但转速响应较快,抗干扰能力较强。     

基于滑模观测器的电动汽车最大牵引力估计

为实现双电机四轮驱动电动车在不同路面的最大驱动力, 提出了基于LuGre摩擦动力学模型和滑模观测器(SMO： Sliding Mode Observer)的牵引力控制策略。利用LuGre动力学模型中反应路面条件的参数θ, 实现路面条件在线辨识。通过SMO对电动汽车在纵向行车工况下、 轮胎小滑移率时, 主动估计路面条件参数θ, 进而估算其最佳滑移率, 获得路面可提供的最大牵引力。同时采用动态饱和非线性控制策略限制电机的最大输出力矩, 保证电动车在不同路面条件下防滑行驶。仿真实验表明, 基于滑模观测器的最佳滑移率估计方法可在不同路面条件下提供电动汽车最大牵引力, 对汽车行驶的主动安全性有重要意义。