基于Nios Ⅱ的光学定位跟踪系统

介绍了一套由SOPC开发平台构成的定位跟踪系统,该平台核心为Altera的FPGA及内嵌的软核Nios Ⅱ CPU。系统采用DE2开发板、OV7670数字摄像头以及数字触摸屏实现。该装置操作方便,能进行一定范围内运动物体的光学定位追踪,同时还具备手动式协调定位功能。实验结果表明,该系统功耗低、设计灵活、可拓展性强、能稳定精确地定位被跟踪目标。     

雷达目标跟踪的转换坐标卡尔曼滤波算法

该文采用转换坐标卡尔曼滤波算法(CMKF)进行雷达目标跟踪,先将极坐标系下的测量值经坐标变换转换到直角坐标系下,再用统计的方法求出转换测量误差的均值和方差,去偏后利用标准卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪.将仿真结果和推广卡尔曼滤波算法(EKF)的进行比较,结果表明,CMKF的滤波精度更高.     

太阳跟踪控制系统设计

为了提高跟踪式聚光光伏系统的发电效率,在实验室现有控制系统的基础上设计了一种基于Cortex-M3内核的太阳自动跟踪控制系统.该系统采用视日运动和四象限传感器反馈相结合的太阳方向传感方法,并增加了独立的光强传感器来确定是否启用跟踪系统(如阴天、雨天);详细论述了跟踪控制系统的机械机构,硬件电路设计和软件设计.测试表明:该跟踪系统功耗低、性能可靠、控制精度理想,可实现太阳跟踪,满足聚光光伏发电的控制要求.     

连续时间系统的目标轨迹预见跟踪控制

针对连续系统的有限时间目标轨迹预见跟踪控制问题,给出了基于轨迹协调误差和切换规则的预见跟踪控制方法.该方法首先将轨迹协调误差和位置跟踪误差连同状态变量的微分组成新的系统状态变量,把跟踪问题转化为调节问题,设计了基于协调误差的带有目标值预见的跟踪控制系统.然后针对复杂目标轨迹跨过不同坐标轴的情况,采用切换系统方法,实现了目标轨迹的全程预见跟踪控制.本文同时是子系统为时变系统的切换系统的典型范例.数值仿真说明了该方法的有效性.     

视频序列中面向行人的多目标跟踪算法

为实现视频序列中多行人目标跟踪,基于多信息融合方法,考虑多目标间严重遮挡,建立面向行人的多目标跟踪算法.提出多信息融合算法融合目标颜色和运动信息,结合均值漂移算法思想,实现常态下目标跟踪.针对多行人目标参与的遮挡,通过理论分析遮挡过程中目标面积变化,提出遮挡因子判别遮挡发生、辨识遮挡者和被遮挡对象、确认被遮挡对象重新出现等.实验结果表明,该方法能够正确跟踪行人目标,判断并处理多目标间的严重遮挡.      

基于局部稀疏表示模型的海上红外目标跟踪方法

提出了一种基于局部稀疏表示模型的跟踪方法来有效解决跟踪过程中的目标遮挡问题.首先对目标进行分块,然后对每个块分别构造其稀疏字典,并通过衡量候选区域中每个块与目标模板对应块的相似度,获得每个块在目标图像中可能位置的置信图;再结合每个块置信图从而获得目标位置的最佳估计.实验结果表明,该方法与各种流行跟踪算法相比稳定可靠且具有良好的抗遮挡性,并对海上红外目标跟踪取得良好效果.实验结果验证了将稀疏表示应用在海上红外目标跟踪中的有效性及其良好的应用前景.     

感应电机的非线性干扰抑制控制

提出一个基于相似反对称结构设计的L2增益干扰抑制控制器.针对感应电机负载转矩的不确定性,在设计控制器时引入与不确定性参数相应的可调参数.以相似反对称结构为闭环期望结构,采用逆推法设计电机转速和转子磁链跟踪控制器.并通过L2增益算法进行耗散性分析,使系统不仅对不确定项具有鲁棒性,而且对外部干扰具有抑制作用,保证闭环系统的动静态品质.仿真结果表明了所提出控制器的有效性.     

基于目标背景加权的核跟踪

在核跟踪(Mean Shift跟踪)算法中,目标的表示方法对跟踪性能有很重要的影响.传统的核跟踪算法只是通过计算目标模型和候选目标模型,对目标进行跟踪,没有消除背景的影响,特别是目标与背景相近的情况.对此,提出了一种目标背景加权的核跟踪算法,该算法是在跟踪过程中对目标模型进行背景加权,并且在目标的表示中采用颜色纹理联合直方图.为了验证跟踪的可靠性,利用跟踪位置与目标位置之间偏移量的均值和方差进行衡量.实验结果表明,与传统的跟踪算法相比,该算法在目标的表示和跟踪性能上有很大的提高.     

基于视频分析的车流量统计算法研究

车流量统计作为智能交通系统的关键技术之一,逐渐成为研究的热点。主要研究了基于虚拟线圈的车流量统计算法和基于目标跟踪的车流量统计算法,综合了两种算法的优势,结合Canny算子边缘检测算法、均值背景建模法和背景差分法等技术,提出了一种基于质心的车流量统计综合算法。实验结果表明综合算法在实时性和准确性方面均取得较好的实验结果。     

基于迭代学习控制算法的下肢外骨骼机器人跟随特性研究

目前下肢外骨骼机器人存在的运动控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹时存在误差,从而导致人机系统随动性能差。因此,本文提出迭代学习控制算法追踪人体髋关节和膝关节期望轨迹。首先,结合人体下肢结构分析,建立下肢外骨骼机器人动力学模型;其次,基于迭代学习控制算法建立下肢外骨骼机器人随动控制模型;最后,利用Matlab软件设计指数变增益闭环D型运动控制系统,分析收敛速度与谱半径的关系,追踪得到人体下肢髋关节和膝关节期望轨迹。仿真结果表明该算法能够有效提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪精度,提升人机系统随动性能。