基于改进归一化积相关算法的目标跟踪方法研究

针对归一化积相关算法（Normalizad Product Correlation,NProd）对光照敏感且计算复杂度高的特点,提出一种基于改进归一化积相关的实时目标跟踪方法.通过对NProd算法进行去均值改进,去除图像直流分量,抑制了图像灰度变化对相关峰的影响,提高了算法对光照变化的鲁棒性;通过应用先粗后精的分层搜索算法提高了算法实时性能;最后通过自适应模板更新改善了跟踪算法的稳定性.运动目标跟踪实验表明,该方法保留了NProd算法的高匹配精度,在亮度变化达到25%时可以保证跟踪稳定,且满足实时性要求.     

基于FPGA的自适应光伏发电系统MPPT控制方法

针对光伏电池输出功率随环境温度和日照强度变化而变化的特点,提出了一种采用遗传算法优化模糊逻辑控制器控制规则的智能控制方法,利用FPGA设计了控制系统。实验结果表明,控制系统实现了在线快速演化,能够准确、快速地跟踪光伏电池的最大功率点,且具有自适应性。     

低轨飞行器跟踪控制算法模型设计

低轨飞行跟踪控制有2种模式:已知运行轨迹的运行情况跟踪和随动飞行器跟踪.对已知运动轨迹的飞行器跟踪,主要是获取飞行器的运行轨迹参数,用以判断飞行轨迹是否偏离原来的设定,通过调节接收器的跟踪位置以获取传输的数据;随动跟踪的运行轨迹未知,跟踪算法和设备状况有关,控制过程算法要求高.就一跟踪系统对已知轨迹低轨飞行器的跟踪控制算法模型进行了设计,在应用上取得了较好的效果.     

基于改进粒子滤波的声图像多目标跟踪方法

摘要：
针对利用声图像实现水下多目标跟踪问题,提出一种改进的粒子滤波多目标跟踪算法.通过引入联合概率数据关联算法,建立了联合概率数据关联 粒子滤波算法模型,使粒子权值中得以反映量测与目标轨迹间的关联概率,有效保证了各目标跟踪轨迹的连续性.采用了包含距离及角度的双重跟踪门得到确定矩阵,使跟踪精度得以提高.补充了轨迹起始及轨迹终结方法,以对跟踪过程进行完善.最后,通过水下多目标跟踪试验,对比分析了不同数据关联算法的试验结果,验证了所提方法的有效性,为基于前视声纳的多目标跟踪提供了一种更为有效的方式. 关键词：
联合概率数据关联; 粒子滤波; 目标跟踪; 前视声纳 中图分类号： TP 39
文献标志码： A     

改进的核相关滤波目标跟踪算法

提出一种基于核相关滤波的尺度和旋转自适应跟踪算法.首先,利用核相关滤波确定目标的中心位置;然后,使用特征点匹配的方式估计目标的尺度变化和旋转角度.在特征点匹配过程中,使用前、后两次光流匹配消除不稳定特征点;计算特征点对的权重分布,从而估计出目标的最佳尺度和角度;判断当前目标是否受到遮挡,进而使用更合理的方式更新特征点集和目标模型,进一步提高算法的鲁棒性.实验结果表明:文中算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且跟踪的实时性较好.     

红外序列图像中运动小目标的检测方法

研究红外图像中运动小目标的检测和跟踪问题．根据红外图像中背景干扰和噪声的特点,采用梯度倒数加权低通滤波器对图像进行滤波．在目标分割和标记后,沿目标轨迹进行能量积累以搜索和跟踪小目标．实验结果表明,该方法能极大地提高实际红外目标图像的信噪比,改善目标分割效果,能有效地进行小目标的检测和跟踪,尤其适用于目标遮掩或偶尔出现目标丢失的情况．     

基于视觉显著性特征的自适应目标跟踪

为解决运动目标跟踪过程中候选目标信息描述单一的问题, 提出一种基于视觉显著性特征融合的自适应目标跟踪算法。提取目标颜色、颜色的变化、强度和运动信息构建目标四元数模型, 采用相位谱重建算法检测目标的显著图(Saliency Map), 并根据特征相似度大小自适应调整权值, 融合视觉显著性特征和颜色特征实现目标跟踪。实验结果表明, 该算法能有效克服部分遮挡和背景融合干扰, 从而实现复杂背景下目标的准确跟踪。     

飞艇森林巡防轨迹跟踪的滑模控制

为实现无人飞艇在森林巡防时的轨迹跟踪控制, 针对飞艇飞行运动的非线性、 耦合等特点, 提出一种滑模控制方法。基于牛顿第二定律等定理推导飞艇巡防飞行的精确数学模型, 并通过选取状态向量和控制向量, 将其数学模型描述为非线性控制系统。通过泰勒级数展开将非线性系统简化为线性系统, 并设计滑模控制律, 同时采用饱和函数的方法抑制了滑模控制中的抖振问题。基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计控制系统的稳定性。仿真结果表明, 该方法的轨迹跟踪效果较为理想, 可实现无人飞艇对期望轨迹的精确跟踪。     

复杂路况下高速行驶汽车防抱死制动系统滑移率最优跟踪控制

为了研究在复杂路况下高速行驶汽车能稳定制动的控制策略,基于防抱死制动系统(ABS)滑移率非线性动力学模型,以滑移率误差及其变化率综合最优为控制目标,利用极小值原理推导出制动时最优滑移率的解析解,进而利用制动减速度、制动车速、车轮角速度等反馈信号,在无需复杂路况附着系数信息的前提下,计算制动控制扭矩,建立ABS滑移率最优跟踪控制方法.利用Matlab/Simulink软件,对不同复杂行驶路况下目标滑移率的最优跟踪控制效果进行了仿真验证,发现实际滑移率均能在任意规定的时刻与目标滑移率同步;而同步过程的滑移率误差仅取决于滑移率误差权值与误差变化率权值的比值和制动初始时刻的滑移率误差.所建立的控制方法能保证在复杂路况行驶的任意时刻较为快速、精准、稳定地完成最优制动控制.     

基于反步法的SCARA机器人轨迹跟踪控制

针对SCARA机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于反步法的轨迹跟踪控制方法。利用反步法设计控制器的虚拟控制和实际控制量,基于李雅普诺夫稳定理论设计的控制律能够实现对机器人的轨迹跟踪,并确保闭环系统为全局稳定。仿真结果验证了算法的有效性,所设计的跟踪闭环系统一致全局渐近稳定,有效提高了轨迹跟踪控制精度,保证了跟踪误差信号的收敛。