基于模糊自适应PID的无人驾驶车辆路径跟踪控制

在无人驾驶车辆路径跟踪控制过程中,针对控制对象发生变化时传统PID控制器难以对其控制参数进行实时调整的问题,提出一种以预瞄理论为基础的模糊自适应PID控制方法.以前轮转角作为控制系统的输入,设计基于横向偏差和航向偏差的模糊自适应PID路径跟踪控制器.分析量化因子和比例因子的选取原则,利用模糊理论对PID参数进行自适应调整;基于Carsim与Simulink对所提算法进行联合仿真实验.仿真结果表明:模糊自适应PID较传统PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力.     

基于分水岭分割和颜色深度特征的眼球图像识别算法研究

为了提高眼球手术的成功率,提出了基于眼球图像分割和深度学习颜色特征的眼球图像识别算法.联合图像分割技术和深度学习技术,建立眼球精准识别机制.首先,采集眼球手术视频和图像,并结合阈值分割、分水岭分割和颜色区域分割,实现眼球目标的分割;然后,基于卷积神经网络,运用Python和pytorch的开源框架,开发深度神经网络识别模型,并结合大数据中医诊疗经验,构建专家检测系统,以准确定位眼球;最后,根据用户软件需求,开发出具有图像采集、视频采集、电子信息履历保存等应用功能的客户端软件.实验测试结果显示:算法有利于眼球图像分割系统的落地,为智能眼球图像分割系统设备提供了算法和软件参考.     

顺序统计滤波能量驱动的鲁棒快速图像分割

为了提升图像分割的速度与初始轮廓和参数鲁棒性,提出了一种基于有序统计滤波能量驱动的鲁棒主动轮廓模型。首先用顺序统计滤波的边力函数来代替传统的数据拟合,进一步引入边力函数能量泛函快速自适应地吸引曲线向目标的边界演化。为了有效地调节水平集函数,利用优化后的长度项对曲线进行平滑和缩短,并通过标准梯度下降法将能量泛函最小化。最后实验结果表明提出的方法能够更加快速、准确地分割图像,并且对初始轮廓和参数具有较强的鲁棒性。     

融合金字塔切分注意力模块的视杯视盘分割

视杯和视盘的垂直直径比是青光眼在临床诊断中的重要指标,为了更加准确地测量杯盘比,针对视网膜眼底图像中的视盘和视杯分割精度的问题,提出了一个改进后的端到端的U型卷积神经网络框架,采用Resnet 34作为新的编码部分,并在每一个编码层的末端引入金字塔切分注意力PSA模块以提取更多的有效特征信息。同时使用1×1卷积代替3×3卷积来简化解码结构,并且使用一个3×3卷积与一个通过跳跃连接的1×1卷积结构取代跳跃连接。该网络模型在内部数据集上完成训练后,在DRISHTI-GS数据集进行测试,对视盘和视杯的分割结果在Dice和IOU上分别表现为97.61%和95.32%,92.91%和86.75%,证明了该模型具有良好的泛化性。     

基于双任务一致性的半监督深度学习医学图像分割方法

【目的】医学图像分割是医学图像分析中的一个重要内容。现有的大部分图像分割算法都是基于监督学习,而实际应用中医学图像标签难以获取,大量标注需依赖领域专家,费时费力。因此,提出一种双任务一致性的半监督医学图像分割模型。【方法】该模型采用一个编码器,两个解码器的网络结构,其中编码器和一个解码器实现图像分割,与另一个解码器实现图像重建。无标签数据通过一致性分割与重建任务得到的两个不同图像背景计算损失并优化网络参数。同时在网络的编码器部分加入注意力模块以更好地获取分割区域的空间位置信息,并使用锐化操作增加无标签数据重建输出的置信度。【结果】在肝脏和细胞数据集上IOU分别为0.953 6和0.821 0,相较于U Net提高了1.5%和4.82%;在眼底血管数据集上,SP值为0.983 0,与第二名相比提升了0.18%。【结论】本文模型与有监督方法和半监督方法相比,在医学图像分割的有效性和泛化性上有一定的性能提升,能有效解决数据集数量少、小病灶分割难度大的问题。     

基于多目标优化方法的一类k-Means自适应算法

【目的】针对k-Means聚类算法及MinMax k-Means聚类算法需要人为提前给定聚类数量而导致数据划分准确率偏低以及MinMax k-Means算法聚类效果受类簇边缘点影响较大等不足提出解决方案。【方法】将k-Means和MinMax k-Means算法的目标函数相结合,建立多目标优化模型,提出基于多目标优化方法的k-Means算法。分析簇数异常情况下最小中心方差与最大簇内方差之间的关系。【结果】发现当分类簇数大于最优簇数时,最小中心方差小于最大簇内方差,据此提出了基于多目标优化方法的k-Means自适应算法。【结论】数值实验表明：提出的自适应算法在人工数据集和UCI标准数据集均具有较好的自适应性且聚类效果较优。     

基于双自适应无迹卡尔曼滤波的半挂车状态估计

针对半挂车辆状态估计过程中测量噪声不确定、累计误差影响严重、初值敏感等问题,提出一种适用于半挂车铰接角、车速等多个状态量估计的双自适应无迹卡尔曼滤波算法(FFUKF).基于搭建的半挂汽车12自由度非线性动力学模型和轮胎模型,通过测量的轮速与车辆加速度等信息,首先利用模糊控制自适应调整滑移率容差,综合判断每个车轮的稳定状态,通过轮速估算出一种车速;与此同时,模糊控制自适应调整测量噪声,利用无迹卡尔曼算法,依据动力学估计出铰接角和另一种车速;然后通过卡尔曼滤波算法融合两种方法估计的结果,实现车辆的纵向、侧向速度、横摆角速度和挂车与牵引车铰接角的实时估计.最后在Simulink/TruckSim联合仿真环境下进行多工况仿真试验,验证所提出的双自适应无迹卡尔曼估计算法(FFUKF)有较强的适应性、稳定性和鲁棒性,相比普通模糊自适应无迹卡尔曼(FUKF)有更高的估计精度,能有效克服累计误差,即便在估计初始值不准和有ABS控制输入的情况,仍可以较精确地对车速和铰接角进行实时估计.     

PI型扩展预测自适应控制器及其在造纸过程中的应用研究

建立了一种具有比例积分结构的扩展预测自适应控制器，并在造纸过程中的湿基准与纸浆流量的数学模型中进行了应用仿真研究，仿真结果显示了这种控制器良好的控制效果。     

电器柔性启动系统的研究

分析电器启动电流冲击现象的原因及危害性，提出了控制对策，设计两种实用的抑流电路。