基于虚拟现实Stewart平台遥操作系统

针对基于虚拟现实的遥操作Stewart平台设计了虚拟系统.介绍了虚拟系统的驱动算法的原理.该算法首先建立合适的坐标系,通过一系列的空间坐标变换,解决了平台和6根杆的运动一致问题.采用基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法的BP(Backpropagation Algorithm)神经网络来解决平台位置正解的问题,经过检验,证明该网络具有很好的泛化性能.采用了层次化的包围盒技术,每个节点建立轴向包围盒,来解决虚拟环境中的虚拟模型的碰撞检测问题.设计了一种简单的控制策略来解决大时延的稳定性问题.在机器人本地控制器的设计中采用离散化的微分跟踪器来保证机器人本地控制的稳定性和良好的动态性能,最后通过试验验证了本系统的有效性.      

六自由度Stewart平台动力学模型的特性分析

根据六自由度Stewart平台的动力学模型,利用矩阵分析的方法详细分析和证明了动力学模型的一些物理特性:动力学模型系数矩阵的有界性,矩阵函数的斜对称性以及动力学模型的线性参数化. 这些工作为基于六自由度Stewart平台动力学模型的非线性控制器设计、系统稳定性的证明以及系统物理参数的辨识奠定了理论基础.      

Stewart平台远程操作试验系统的研制

为了研究Stewart平台大时延情况下的远程操作稳定性,建立了相关试验系统.用以太网模拟远程通信信道,连接2套Stewart平台控制系统;利用DirectX技术,对用户屏蔽了具体硬件设备,建立了用户输入接口和视频反馈;利用OpenGL(Open Graphic Library)技术,建立了虚拟操作环境,以便于未来利用虚拟操作环境补偿时延;用神经网络的位置正解方法代替传统方法驱动虚拟模型,获得更高的精度;对通讯的带宽进行在线监控,优先保证指令传输;通过改变发送速率,保证视频连续发送.试验结果表明,用户通过输入指令可以方便地控制平台,平台位姿可以通过虚拟操作环境和视频进行反馈,系统满足了设计要求.      

基于优化理论的GPS定位解算算法

针对传统定位解算方法存在的问题,基于优化理论的思想提出了一种新的定位解算方法——基于优化理论的最大后验估计算法.介绍了该方法的基本原理,详细给出了算法的推导过程,该方法用优化理论的思路求解系统状态量的最大后验概率估计值.它是从系统状态量、观测量的联合概率密度函数出发,将估计问题转化成优化问题,用优化问题的解法对系统的状态进行估计.在此基础上,用仿真实验验证了该方法进行定位解算的有效性.实验结果表明该方法完全解决了定位解算中的非线性问题,并拥有较高的定位精度.     

基于地形匹配的直升机低空飞行前视告警方法

为解决直升机低空飞行时的防撞告警问题,提出一种利用地形匹配来修正直升机与地形之间相对位置误差的前视告警方法。首先,利用直升机飞行动力学模型预测逃逸轨迹,在此基础上生成告警边界。然后,将机载地形数据库与雷达探测的高程数据从空域变换到频域,通过基于互功率谱算法的地形匹配方法计算得到直升机与地形的相对位置误差,以获取二者之间的准确相对位置。由于地形匹配效果受地形起伏程度影响,采用地形熵选择匹配区域方法在进行地形匹配前筛除地形起伏较小的匹配区域,以此提高匹配准确度。最后,基于UH-60直升机飞行动力学模型设置了1 000组对照算例进行告警方法仿真测试。仿真结果表明:采用所提告警方法的测试组相比于常规告警方法,虚警率降低约16%,告警成功率提高近30%。说明所提的前视告警方法能够有效实现直升机低空飞行防撞告警。      

基于SMO的改进型转子位置检测方法

针对无位置传感器永磁同步电机（PMSM）在高速运行时无法准确观测转子位置,导致三相电流波动畸变的问题,提出了一种改进型滑模观测器（SMO）来预估转子位置和速度的新方法。该改进型滑模观测器采用S型切换函数来估算反电动势,并通过软件锁相环（SPLL）算法计算转子位置角,降低了传统滑模观测器抖振对转子位置角的影响,实现了PMSM在高速运行状态下转子位置角的准确观测。开发出一套高速永磁同步电机控制器,实现了电机在超高速高功率状态稳定运行。      

基于自适应估计的光电平台目标跟踪方法

在基于图像的目标跟踪系统中,跟踪器延迟对系统的稳定性和跟踪精度产生不利影响.通过对光电平台伺服系统的理想控制指令的分析,给出了一种基于自适应估计的跟踪器延迟补偿方法.该方法采用自适应估计器快速估计目标速度,预测目标位置,同时结合无人机位置和姿态信息预测控制指令实现延迟补偿.仿真结果表明:该方法在目标机动和载机机动情况下能够有效提高光电平台的跟踪精度.     

网格简化中基于特征矩阵的二次误差测度算法

针对二次误差测度算法存在尖端特征消失、局部过度简化等缺陷,提出了基于特征矩阵的二次误差测度算法用于网格简化.通过将顶点曲率和边长引进该特征矩阵以优化误差度量,模型中各顶点便易于区分,于是具有明显几何特征区域的顶点误差度量能够被提高.这样,边折叠的顺序可以方便的得到调整,使得模型中的突出特征更多的被保留下来.仿真结果表明,本算法在保持了二次误差测度算法计算时间短、运行效率高的同时,也克服了网格分布过于均匀、无法突出模型重要特征的缺点.     

基于感应同步器的高速高精度位置测量技术

现有的基于感应同步器的鉴幅、鉴相位置测量法,由于其原理缺陷,不适合高速高精度的测量场合.为解决高速高精度位置测量问题,给出一种新型的基于感应同步器的位置测量方法--幅度细分法.感应同步器输出的感应信号是调幅信号且幅度很低,为采用幅度细分技术,需对其输出的感应信号无失真的放大.在阐述系统工作原理的基础上,给出了系统的结构,并对关键功能电路进行了实验及仿真研究.结果表明,此法从原理上克服了感应信号中动态分量对测量结果的影响,克服了现有测量法不适合高速高精度测量的缺点,具有测量精度高、时间间隔固定、适合高速度运动场合下的位置测量等优点.     

一种基于基准优选的双目视觉位置解算方法

针对近距离空间非合作目标相对位姿测量任务需求,基于双目视觉原理建立了特征点位置测量模型与误差分析模型,分析了特征点位置解算奇异及奇异点附近位置解算误差过大的问题,提出了一种采用异面光轴配置和基准优选策略的双目视觉特征点位置解算方法。该方法通过错角安装相机光轴防止特征点在两个相机基准下进行位置解算时同时发生奇异,针对不同基准在测量域内误差分布的差异,建立了基准优选策略和相应的面向特定测量域的基准优选指标确定方法,从而获得了高精度测量结果。仿真结果表明,采用所提出的方法解决了特征点位置解算奇异问题,提高了测量域内特征点位置测量精度。