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智能车是可以自动识别道路并以最短时间行驶全程的一种无人驾驶汽车.路径识别跟踪技术和快速、稳定的控制策略是智能车发展的重要标志.给出以OV7620作为智能车的主传感器,以红外对管作为辅助传感器对赛道的信息进行采集.OV7620把赛道的亮暗程度转化成像素的灰度值,采用边沿跟踪检测图像处理算法.采用PID与bang-bang算法相结合的算法对智能车进行速度控制.实验表明智能车可以实现任意路径识别与智能快速行驶. 相似文献
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针对弱纹理环境下单目视觉SLAM系统只依靠提取点特征鲁棒性较差的问题,提出一种点线特征视觉与惯导融合的机器人SLAM算法。首先,采用自适应加权提取点线特征并使用普吕克坐标法表示线段,减小计算量同时较好克服线特征提取时线段割裂的不足;其次,采用四叉树法实现点线特征提取均匀化解决特征堆积问题,同时消除点线特征误匹配,再利用视觉点线信息与IMU紧耦合优化机制提高机器人SLAM算法精确度。最后,将该算法在EuRoC数据集和弱纹理环境中进行实验,结果表明,改进后线特征提取相较于传统线特征提取鲁棒性提高了12.94%,相较于原生算法ORB-SLAM3,改进后特征匹配时间节约了19.2%,大型弱纹理环境中绝对定位精度提高了55.6%,所提算法在弱纹理环境中定位效果具有较强的鲁棒性和精确性。 相似文献
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文章结合某地铁车站盖挖逆作法施工实例,采用旋挖钻成孔和HPE插入机联合安装钢管立柱的施工方法,不仅加快了施工进度,而且提高了垂直度的控制精度,从而确保了盖挖逆作法施工关键节点质量,有代表性地反映了目前地下工程盖挖逆作法施工钢管柱安装关键技术。 相似文献
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深入研究了三自由度并串联混合机构稳定平台,设计了一个非线性自适应控制器。考虑到实际系统工作中存在摩擦、负载扰动和动力学参数误差,分离出动力学模型中的未建模动力学参数、摩擦力参数和负载扰动,建立了关于待辨识参数的线性动力学模型。运用Lyapunov方法设计了一个非线性自适应控制器。构建了并串联光电稳定平台伺服系统实验平台。分别将所设计的控制器与计算力矩控制器分别在高速和低速扰动情况进行了实验,实验表明所提出非线性自适应控制器在低速0.006(°)/s时,跟踪精度分别为滚转轴0.071°、俯仰轴0.064°、偏转轴0.038°,在20(°)/s高速状态下,跟踪精度分别为滚转轴0.045°、俯仰轴0.042°、偏转轴0.029°,其控制效果明显好于传统控制。 相似文献
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本文针对表面肌电信号的非平稳特性,采用自回归模型(auto regression,AR)对表面肌电信号进行分析,对短时间内的表面肌电信号的肌肉疲劳迅速做出判定。首先对表面肌电信号进行经验模态分解,得到本征模态函数和趋势项,然后对趋势项进行零化处理,再对本征模态函数分量进行重构处理,重构后的信号可视为均值为零的平稳信号,最后将去势化的信号进行建立自回归模型,采用基于该模型的第一个时变参数(first time-varying parameter of auto regression modle,ARC1)作为检测肌肉疲劳灵敏度的快速指标。用疲劳前后的相关特征值的灵敏度波动比(sensitivity to variability ratio,SVR)来表征肌肉疲劳的灵敏度,较平均功率频率对疲劳反应灵敏度要高。该方法通过表面肌电信号对肌肉疲劳检测时,具有时间短、灵敏度高和将表面肌电信号细微特征信息放大、便于识别的效果等优点。 相似文献
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针对表面肌电信号的非平稳特性,采用自回归(auto regression,AR)模型对表面肌电信号进行分析,对短时间内的表面肌电信号的肌肉疲劳迅速做出判定。首先对表面肌电信号进行经验模态分解,得到本征模态函数和趋势项,然后对趋势项进行零化处理,再对本征模态函数分量进行重构处理,重构后的信号可视为均值为零的平稳信号,最后将去势化的信号建立自回归模型,采用基于该模型的第一个时变参数(first time-varying parameter of auto regression modle,ARC1)作为检测肌肉疲劳灵敏度的快速指标。用疲劳前后的相关特征值的灵敏度波动比(sensitivity to variability ratio,SVR)来表征肌肉疲劳的灵敏度,较平均功率频率对疲劳反应灵敏度要高。该方法通过表面肌电信号对肌肉疲劳检测时,具有时间短、灵敏度高以及将表面肌电信号细微特征信息放大、便于识别等优点。 相似文献
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现有的稳定平台基本上都是串联结构,由于其结构特点是本体过重和驱动力小,使得其在大负载场合的应用存在难于控制的问题.针对这一问题,研制了一种新型的并串联3自由度稳定平台,该稳定平台由2自由度球面并联机构和串联在其上的旋转工作台构成.以刚体空间运动学为基础,借助欧拉角法与向量法建立了3自由稳定平台机构的运动学模型,根据模型详细分析并推导稳定平台输入与输出的特点和范围;设计了3自由度稳定平台实验装置,将实验结果与理论计算进行对比.结果表明,所建立的并串联3自由度稳定平台运动学模型准确有效. 相似文献
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为了寻找一个表征肌肉疲劳程度效果较好的参数,分别从时域分析、频域分析中提取相关特征参数进行对比分析.采用基于积分肌电窗口移动平均值结合双门限阈值的方法来区分肌肉动态收缩区和静态收缩区.利用肌肉动态收缩区相关特征值的灵敏度波动比(SVR指数)来表征肌肉疲劳的灵敏度,程序设计采用MATLAB编程.通过仿真实验对时域、频域特征参数随疲劳程度的变化趋势、灵敏性进行分析,发现时域中均方根特征参数对疲劳程度表征效果相对较好;频域中中值频率特征参数对疲劳程度表征效果相对较好.该方法应用在检测肌肉疲劳上具有区分动态、静态收缩区的特点,相比单门限阈值法具有将表面肌电信号的细微特征信息放大、便于识别等优点. 相似文献
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