植保飞行器的设计与实现

目的 探究四旋翼飞行器在飞行中实现一键起飞、平稳飞行和准确降落等。方法 基于openmv进行飞控视觉识别和陀螺仪MPU6050姿态角度解算。控制系统采用全闭环控制,通过前视和下视摄像头完成视觉识别,速度为主高度为辅的调节方式控制飞行器。结果 以第十五届全国大学生电子设计竞赛为背景搭建实验系统,经过多次调试与实验,飞行器能够实现在20 s内一键起飞、定点定高悬停和稳定飞行,在360 s内完成对指定田块的播撒作业,飞行器最大飞行速度可达6 cm/s,实际测得落地最大偏离距离为7 cm。结论 飞行器定高平稳飞行、定点降落控制算法可行。     

四足机器人斜坡对角小跑运动控制研究

能否在斜坡上稳定行走是判断四足机器人运动性能的一个重要标准.针对四足机器人采用对角小跑步态在斜坡地形上的运动,建立机器人结构简化模型并进行运动学分析,完成了该步态下的足端轨迹规划,并提出一种基于模糊控制的姿态调整方法,通过调节机器人支撑相关节角来减小机身运动过程中的横滚角波动,从而提升机器人斜坡行走的稳定性.Adams...     

对地观测平台恒星敏感器离焦成像折中设计分析

从对地观测平台角秒量级姿态确定需求出发,在构建星敏感器惯性系成像模型的基础上指出,恒星在成像面上的定位误差是星敏感器姿态确定误差的主要来源。同时,结合理想光学系统离焦模型,分析了星敏感器主要性能指标间的量化关系,并给出了成像面定位误差最低限。仿真结果表明,从优化系统性能考虑,成像模糊区直径为2~3个像元的配置是利用星敏感器焦平面的“轻微离焦”来实现亚像元定位的最佳方案,定位误差可达0.2个像元,能够满足星敏感器惯性姿态确定精度4″~5″的要求。理论分析和数值仿真结果可为后续星敏感器指标的提出及仪器设计提供技术参考。     

某型机进近段高精度相对姿态实时测量技术

某型机在飞行训练过程中,进近段的二维相对姿态数据对于该型机安全着陆有着至关重要的作用。基于无线网络电台的双向数据传输系统能够实时获取进近段飞机相对理想着陆点的水平、垂直相对位置数据。通过上行链路上传着陆点的姿态数据,下行链路实时下传动动差分后的差分数据,最后在中心控制站进行二次数据处理。该技术获得的进近段二维相对姿态精度达到厘米级,满足飞行训练的需求。同时结合飞机显控数据以及视景图,以多角化动态关联的方式将实时获取的姿态数据等呈现给指挥员,更好地辅助指挥员进行着陆指挥工作。     

安徽省大学生竞技健美操比赛难度动作分析

对2005年安徽省大学生竞技健美操比赛六人操项目的前8名共8套动作中难度动作数量、组别、分值和C组难度动作空中姿态类型,进行统计分析.结果表明:目前安徽省大学生运动员的成套动作中所选择的4个组别难度动作的比例基本合理,且符合运动员各自的身体素质能力和训练水平,完成质量比往年有很大的提高.但在C组跳与跃类难度动作的选择上缺乏多样性,存在着较多的空中姿态重复现象,与竞技健美操最新发展趋势有差距.     

基于深度学习的二维人体姿态估计综述

人体姿态估计是近年来计算机视觉问题中的一个热门话题,它在改善人类生活方面具有巨大的益处和潜在的应用。近年来深度神经网络得到快速发展,相较于传统方法而言,采用深度学习的方法更能提取图像表征信息。综合分析近年来人体姿态估计的进展,根据检测人数分为单人和多人人体姿态估计。针对单人姿态估计,介绍了基于直接预测人体坐标点的坐标回归方法及基于预测人体关键点高斯分布的热图检测方法;针对多人姿态估计,采用解决多人到解决单人过程的自顶向下方法和直接处理多人关键点的自底向上方法。总结了各方法网络结构的特点和优缺点,并阐述当前面临的问题及未来发展趋势。     

自适应滤波器在微型姿态确定系统中的应用

基于MEMS的IMU由于低成本、体积小和低耗能得到了很广泛的应用.但是,惯性MEMS传感器有很大的噪声、偏差以及刻度误差,由于传统低成本的MEMS传感器使用的捷联算法很难取得令人满意符合性能要求的姿态确定值.利用改进的自适应增益卡尔曼滤波器在随机模式下建立一个小型姿态确定系统.这个改进的滤波器在一个时间变量转移矩阵中有六个状态量,它们分别是:三个姿态倾斜角和三个陀螺偏移误差.滤波器用三个加速度计的测量量和磁罗盘来驱动状态的更新.当系统处于非加速度状态下,加速度计对重力加速度的测量以及磁罗盘对航向的测量很显然可以产生很好的状态估计量;当系统处于高速动态状态并且偏移可以收敛到一个精确估计值时,对姿态的估算就需要很长一段时间.自适应滤波器可以在动态状况下用加速度计自动调整增益产生最佳性能.提供了这种技术的算法,并且对此进行分析,之后给出实验结果.     

基于EMD-PSO-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测

由于船舶在海上航行时的高随机性和复杂性,单一模型预测能力有限,难以做出准确姿态预测。因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和粒子群优化(PSO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先通过EMD算法将由惯性导航系统在实时测量得到的船舶运动姿态数据进行分解,得到有限个本征模函数(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到最终的预测结果。基于实测数据进行仿真的结果表明,该组合预测模型分别比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿态角的预测中平均绝对百分比误差分别降低了约11%和7%,有效提高了船舶运动姿态预测精度。     

不同电极数石英谐振器集群力敏特性分析

为了提高石英力敏谐振器的力-频转换系数,根据石英晶体压电效应及各向异性特性,利用Matlab数值计算方法,研究了径向力作用时AT切石英晶体薄圆片内各点的应力分布特点,设计了不同基频及不同电极数的石英力敏谐振器集群,并对其力敏特性进行了测试。结果表明:谐振器的力敏特性与谐振器的谐振频率、电极位置及力作用方位有关;集成于同一晶体基片不同位置的谐振器谐振频率作差频处理,得到的差频信号仍具有显著的力敏特性,同时差频信号中材料自身干扰因素的影响得到了抑制;在非耦合状态下,同一晶体基片上电极集成数越多,差频组合形式越多,得到的叠加信号的力敏特性越显著;经差频及叠加处理,集成式石英六电极谐振器的力-频转换系数可达8655.8 Hz/N。这种结构的力敏谐振器可用于高稳定的数字式力传感器及相关姿态检测控制系统。     

基于模糊鲁棒自适应CKF算法的MEMS-IMU姿态估计

针对微机电惯组（MEMS-IMU）受到状态突变干扰、存在未知量测噪声等情况下,传统滤波算法无法准确估计系统姿态问题,提出了一种基于模糊鲁棒自适应容积卡尔曼滤波（FRA-CKF）的姿态估计算法。通过分析滤波新息序列的统计特性,根据χ2检验原理设置了修正门限和修正边界,构造了容积卡尔曼滤波、鲁棒修正和自适应修正的隶属度函数,制定相应的模糊修正准则,使算法兼顾自适应性和鲁棒性。仿真及静、动态实验验证了所提出算法的有效性。静态实验结果表明,所提出的滤波算法相比CKF算法,航向角估计的均方根误差降低了80%,提高了滤波的精度和稳定性。