基于视觉传感器的移动焊接机器人测控系统

设计焊枪侧置的轮式移动焊接机器人并搭建基于虚拟仪器的移动焊接机器人测控系统.在分析移动焊接机器人特点的基础上,设计由PC,NI-PCI7344,NI-DAQ6015以及图像采集卡等组成的硬件系统结构,采用LabVIEW编程平台编制测控系统软件.设计自适应模糊控制器和高斯基模糊神经网络控制器对十字滑块和车轮进行协调控制.采用高斯函数作为模糊神经网络的隶属函数,利用BP算法实现模糊隶属函数和控制规则的在线修改.实验结果表明:该测控系统运行稳定可靠,其跟踪精度可始终控制在-0.4～0.4n'mm以内,满足实际焊接工程的需要.     

UKF与Mean shift算法相结合的实时目标跟踪

针对Mean shift(即MS)算法理论上的不足以及跟踪目标时的邻域跟踪局限性,提出将Mean shift算法与尺度无迹卡尔曼滤波器(Scaled unscented Kalman filter,SUKF)相结合的实时目标跟踪算法.该算法利用尺度无迹卡尔曼滤波器获取Mean shift算法的初始位置,然后,利用Mean shift算法获取跟踪位置.通过分析跟踪区域内横纵向直线的统计变化获取目标的尺度变化,依此自适应调节Mean shift跟踪算法中核函数带宽,并对高速公路上快速运动的车辆进行跟踪实验.研究结果表明:该算法与固定核窗宽Mean shift算法相比,对目标跟踪更准确;SUKF 滤波使MS的迭代次数减少,跟踪的实时性提高;核窗宽自适应调节可使跟踪误差降低到50%以下.     

基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪

提出一种基于改进高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法.该方法在车辆检测阶段,为了解决传统高斯混合模型对运动目标速度变化自适应能力较差的问题,通过定义运动目标速率因子,给出一种模型学习率自适应更新策略,对传统高斯混合模型进行了改进,并用以实现车辆检测;在车辆跟踪阶段,通过建立一个适用于视频目标跟踪的卡尔曼滤波系统,并以车辆检测阶段输出的车辆质心为该卡尔曼滤波系统的量测值,实现了选定车辆目标的跟踪.实验结果表明,该方法车辆检测与跟踪效果良好,能满足实际交通监控系统的需求.     

TIG焊流动、传热及界面跟踪动网格数值模拟

基于磁流体力学(magnetohydrodynamics,MHD)模型,采用动网格技术(dynamic mesh method,DMM)跟踪电弧-熔池界面,建立了钨极惰性气体(tungsten insert gas,TIG)保护焊过程耦合流动、传热、凝固熔化及动网格界面跟踪的数学模型.首先计算自由燃弧,得到了准确的弧区速度、温度及压力等参数.然后分别验证了熔池内电磁力、热浮力、等离子流曳力和Marangoni力4个驱动力.考虑上述电弧-熔池相互作用,基于压力的动态平衡跟踪界面,计算了304不锈钢TIG焊过程,得到了等离子体冲击造成的熔池中央下凹及边缘上凸现象.结果表明,本模型可以得到更准确的界面及熔池形状.     

胶囊内窥镜磁跟踪系统体内装置的能量管理

为了解决磁跟踪系统体内装置的能量供应问题,研究了一种低功耗、高效、智能化的能量管理方法.主要包括主控制器、升压电路、非接触式开关、电源路由器和负电荷泵.随着纽扣电池电量的消耗,升压电路由主控制器智能化选通,当电池电压大于3.3V时关断,小于或等于3.3V时开启,由此减小了升压芯片在前期的能量损耗.另外,主控制器进一步控制电源路由器,根据体内装置的工作状态,按照需要选通后级电路.经实验验证,能量管理模块可延长纽扣电池的工作时间,最大程度地降低了无效能量损耗,满足磁跟踪系统完成消化道检查所需的时间要求.     

HEV自动膜片弹簧离合器转矩跟踪PID控制

在同轴并联混合动力系统和自动膜片弹簧离合器数学建模的基础上,提出一种包含Kalman滤波器、串级变参数PID控制器的自动膜片弹簧离合器转矩跟踪控制策略,设计了变参数转矩环比例控制器,对行程环PID控制参数进行了优化整定,对HEV模式切换过程中,离合器传递转矩的跟踪控制进行了仿真和试验研究.结果表明,所提出的离合器转矩跟踪控制策略具有良好的效果.      

基于视频的运动目标跟踪算法

为更加准确、 快速地检测与跟踪到运动目标, 将背景差分法和帧间差分法相融合对 CAMSHIFT (Continuously Adaptive Mean-SHIFT)算法进行改进。 首先, 通过背景差分法和帧间差分法相融合确定目标所在 区域, 然后结合 CAMSHIFT 迭代算法实现目标跟踪。 实验结果表明, 该方法改变了传统 CAMSHIFT 算法需手 动选定目标和跟踪窗容易发散的局限性, 并提高了跟踪的准确性与稳定性。     

基于积分反步法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制

四旋翼飞行器的姿态动力学模型是多输入多输出(MIMO)、强耦合和非线性的。首先,对四旋翼飞行器动力学进行了数学建模。接着,提出了一种基于积分型的反步控制方法应用于四旋翼飞行器的稳定飞行及轨迹跟踪控制。通过引入跟踪误差的积分项,从而降低飞行器进行轨迹跟踪时的稳态误差。整个控制系统采用双闭环回路结构,内回路用于稳定飞行器的姿态角,而外回路用于控制飞行器的高度和水平方向的位移。最后,通过与传统的反步(Backstepping)控制法做实验对比,结果表明,应用积分反步(Integral Backstepping,IB)控制算法的飞行器能够较为精确地完成飞行器轨迹跟踪的任务。     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

水下焊缝跟踪单神经元自适应PID控制与参数优化

水下焊缝跟踪过程复杂,不确定因素多,并且焊接过程具有非线性特点,传统PID控制效果不理想.本文提出了单神经元自适应PID控制器,通过神经元的自学习能力,能够在线自适应调整PID参数,同时利用差分进化算法对单神经元自适应控制器的参数进行优化.经仿真结果可知,该单神经元自适应PID控制器响应速度快,精度高,控制效果好.