Maximin Approach to the Ship Collision Avoidance Problem via Multiple-Subarc Sequential Gradient-Restoration Algorithm

The ideal strategy for ship collision avoidance under emergency conditions is to maximize wrt the controls the timewise minimum distance between a host ship and an intruder ship. This is a maximin problem or Chebyshev problem of optimal control in which the performance index being maximinimized is the distance between the two ships. Based on the multiple-subarc sequential gradient-restoration algorithm, a new method for solving the maximin problem is developed.Key to the new method is the observation that, at the maximin point, the time derivative of the performance index must vanish. With the zero derivative condition being treated as an inner boundary condition, the maximin problem can be converted into a Bolza problem in which the performance index, evaluated at the inner boundary, is being maximized wrt the controls. In turn, the Bolza problem with an added inner boundary condition can be solved via the multiple-subarc sequential gradient-restoration algorithm (SGRA).The new method is applied to two cases of the collision avoidance problem: collision avoidance between two ships moving along the same rectilinear course and collision avoidance between two ships moving along orthogonal courses. For both cases, we are basically in the presence of a two-subarc problem, the first subarc corresponding to the avoidance phase of the maneuver and the second subarc corresponding to the recovery phase. For stiff systems, the robustness of the multiple-subarc SGRA can be enhanced via increase in the number of subarcs. For the ship collision avoidance problem, a modest increase in the number of subarcs from two to three (one subarc in the avoidance phase, two subarcs in the recovery phase) helps containing error propagation and achieving better convergence results.     

轮式移动教育机器人避障方法的研究

对一种轮式移动教育机器人进行了研究,在实验中采用传统的红外传感器使机器人具有避障功能,另外使用新颖的机械式胡须对机器人进行避障设计,达到了预期的避障效果。以胡须避障为例,讨论并解决了避障过程中的卡死问题,并给出了利用BASIC语言编写控制程序的方法。     

鸟类活跃度量化建模与预测方法研究

低空空域内的非合作目标监视能力是保障低空经济发展的前提条件。飞鸟是低空空域内典型的“低慢小”非合作目标,对于低空空域的安全运营存在一定的影响。航空鸟击已经成为威胁航空安全的主要因素,需要基于鸟情监视数据进行活动规律挖掘进一步提升鸟情认知能力。专业探鸟雷达系统可提供丰富的鸟类目标探测信息,为鸟情活动节律的挖掘以及野生动物管理提供了充足的样本支撑。鸟类活动节律与气象因素存在密切关联,基于气象预报信息的鸟类活动量化描述及预测具有极高的研究和应用价值,可为机场野生动物治理提供有价值的参考信息。本文提出一种基于专业探鸟雷达观测数据的鸟情活动量化以及基于气象参数的鸟情活动预报模型。构建了鸟类活跃度等级计算模型,进一步根据鸟类活跃度等级建立其与气象参数之间的关联机制。采用随机森林构建了基于多元气象参数的鸟情活动预报模型,并分别用本地留鸟与迁徙鸟数据集对其性能进行了分析。实验结果表明基于多元气象参数对鸟类活跃度等级进行预测具备较高的可行性,通过提升气象参数精度以及数据集时间分辨尺度可进一步提升鸟类活跃度等级的预测精度。     

关于七元统计量模式避免Fishburn排列的计数

Fishburn 排列与许多重要组合结构包括区间序存在双射. 在这篇论文中, 我们利用生成树的方法, 得到两类模式避免Fishburn排列的关于7元经典统计量的生成函数.我们考虑的类别是避免 (321,312) 和 (321,4123) 模式的 Fishburn 排列.我们关注的统计量包括升序数、降序数、逆序数、从右到左的极大值、从右到左的极小值、从左到右的极大值和从左到右的极小值。我们的结果推广了 Egge 的一个结论.     

基于Ghost改进的YOLOv5轻量化双目视觉无人机避障算法

为解决无人机在室外实际飞行时的自主避障问题,提出一种基于Ghost改进的YOLOv5轻量化双目视觉无人机避障算法。首先,引入Ghost模块改进YOLOv5中的CBL和CSP_X单元,使用CIOUloss作为回归损失函数,并将非极大值抑制CIOUnms修改为DIOUnms以优化损失函数;其次,对双目相机进行标定和校正;使用ORB特征点提取和滑动窗口匹配算法得到检测目标的视差值,再根据视差值和相机内参求解出障碍物的距离信息;最后,根据障碍物的位置和距离实现无人机的自主避障。该避障算法在嵌入式系统中运行的平均FPS达到14.3,并用无人机避障飞行试验证实了该算法的可行性;改进后的网络检测平均准确率为76.88%,与YOLOv5相比,平均检测精度均值下降0.37%,但检测时间下降22%,参数量下降25%。该算法对无人机的自主避障具有重要的应用价值。     

基于可拓决策法的车辆自适应避撞控制方法研究

车辆的避撞控制可以有效避免或缓解车辆的碰撞事故, 是自动驾驶汽车的关键控制技术之一. 各种交通条件、不确定的道路附着系数以及复杂的液压制动执行系统都会降低避撞控制的有效性. 因此, 本文提出了一种基于可拓决策法的自适应避撞控制, 该控制方法对路面附着系数具有自适应性, 并能够精确控制制动系统的制动液压力. 首先, 设计了滑模观测器来估计轮胎纵向力, 并基于观测得到的轮胎纵向力, 进一步提出带遗忘因子的递推最小二乘法估计道路附着系数. 其次, 基于递推最小二乘法的估计值, 提出了基于路面附着系数自适应调节的自适应避撞控制方法, 该方法基于可拓决策法的先决判定决定当前时刻应采用何种避撞控制策略, 即采用可拓决策方法判断进行点刹预警制动、全制动或者不制动. 再次, 通过对执行系统-电控液压制动系统进行精确的液压控制, 实现主动减速控制效果. 最后, 采用软件联合仿真手段对上述方法进行了验证, 结果表明所提出的算法在避撞行驶工况中具有良好的避撞效果.     

基于OpenMV的智能“寻的”小车控制系统

选择使用拥有STM32F427的OpenMV作为MCU,设计了一辆基于机器视觉的循迹避障智能小车系统,能够从标记的指定位置出发,迅速找寻规定场内随机点亮的信号表示灯。该设计使用摄像头模块系统进行图像采集,得到障碍物的位置信息,通过进一步使用采集到的障碍物图像进行测距,从而得到障碍物的位置信号。采用FAST特征点检测算法、NCC模板匹配算法、PID控制算法、单目视觉测距算法等,小车前方有障碍物则曲线行使,避开障碍物,无障碍物则直线行驶,实现自动行驶的目的。本系统通过多次实验验证并实现自动“寻的”避障的功能,具有灵敏度高、稳定性强等特点。     

基于精密星历的星链轨道特性研究

当前,星链巨型星座受到国际航天业内广泛关注。由于其运营方SpaceX公司的商业性质以及星链卫星潜在军事用途,涉及星链卫星技术细节的资料比较匮乏。为减小星链卫星星座运行过程中对国际有关行业的不良影响,SpaceX公司定期公开全部在轨星链卫星的精密星历。这为研究星链控制策略及其运行规律提供了难得的一手资料。本文尝试分析SpaceX公司发布星历的精度,利用星链卫星的精密星历分析星链卫星工作轨道维持段的站位保持策略和卫星自动碰撞规避策略,为巨型星座卫星设计和管控提供一定参考。

     

配置柔顺机构空间机器人双臂捕获卫星操作力学模拟及基于神经网络的全阶滑模避撞柔顺控制

讨论了空间机器人双臂捕获卫星操作过程避免关节冲击破坏的避撞柔顺控制问题. 为此在关节电机与机械臂之间设计了一种旋转 型串联弹性执行器(rotatory series elastic actuator, RSEA)--柔顺机构,其作用在于：(1) 通过其内置弹簧的拉伸或压缩变形来吸收捕获操作过程中被捕获卫星对空间机器人关节产生的冲击能量;(2) 可以利用合理设计的与之配合的避撞柔顺控制策略来保证关节冲击力矩受限在安全范围. 首先,利用第二类Lagrange方程分别建 立了捕获操作前含柔顺机构双臂空间机器人的开环分系统动力学模型与目标卫星的分系统动力学模型;之后,基于系统动量 守恒关系、闭链系统位置与速度几何约束关系,获得了捕获操作后空间机器人与被捕获卫星闭链混合体系统综合动力学方程; 最后,基于RBF神经网络提出了一种捕获操作后两者混合体系统镇定运动的全阶终端滑模避撞柔顺控制方案. 所提方案结合柔 顺机构在有效吸收、缓冲被捕获卫星冲击能量的同时,还在冲击能量过大时适时开、关空间机器人关节驱动器,以避免关节驱 动器过载、破坏;此外,还通过最小权值范数法分配了机械臂各关节力矩,以保证双臂协调操作. Lyapunov稳定性理论证明了 系统的全局稳定性,系统计算机数值仿真也验证了上述避撞柔顺控制策略的有效性.     

配置柔顺机构空间机器人双臂捕获卫星操作力学模拟及基于神经网络的全阶滑模避撞柔顺控制

讨论了空间机器人双臂捕获卫星操作过程避免关节冲击破坏的避撞柔顺控制问题. 为此在关节电机与机械臂之间设计了一种旋转 型串联弹性执行器(rotatory series elastic actuator, RSEA)--柔顺机构,其作用在于:(1) 通过其内置弹簧的拉伸或压缩变形来吸收捕获操作过程中被捕获卫星对空间机器人关节产生的冲击能量;(2) 可以利用合理设计的与之配合的避撞柔顺控制策略来保证关节冲击力矩受限在安全范围. 首先,利用第二类Lagrange方程分别建 立了捕获操作前含柔顺机构双臂空间机器人的开环分系统动力学模型与目标卫星的分系统动力学模型;之后,基于系统动量 守恒关系、闭链系统位置与速度几何约束关系,获得了捕获操作后空间机器人与被捕获卫星闭链混合体系统综合动力学方程; 最后,基于RBF神经网络提出了一种捕获操作后两者混合体系统镇定运动的全阶终端滑模避撞柔顺控制方案. 所提方案结合柔 顺机构在有效吸收、缓冲被捕获卫星冲击能量的同时,还在冲击能量过大时适时开、关空间机器人关节驱动器,以避免关节驱 动器过载、破坏;此外,还通过最小权值范数法分配了机械臂各关节力矩,以保证双臂协调操作. Lyapunov稳定性理论证明了 系统的全局稳定性,系统计算机数值仿真也验证了上述避撞柔顺控制策略的有效性.