基于DDPG-PID的机器人动态目标跟踪与避障控制研究

针对机器人在动态复杂环境下的操作问题,研究机械臂跟踪运动目标及避障的运动控制方法。采用传统PID控制方法与DDPG强化学习算法相结合的方式,利用PID控制使得机械臂的工作平面快速接近目标物并与之重合,再使用DDPG算法让机械臂在平面内自主学习追踪目标物投影同时避开障碍物投影,最终在三维空间中实现跟踪与避障。该方法将机械臂作为一个智能体,智能体通过感知目标物和障碍物的距离偏差来自主学习避障跟踪策略。将本方法用于多自由度机械臂路径规划与避障任务中,对比单纯使用DDPG算法将机械臂作为智能体在空间中进行决策控制,仿真结果显示本文所提出的方法收敛效果和控制性能更好,机械臂能在训练后实现目标物的稳定跟踪和障碍物的躲避。     

基于超螺旋二阶滑模的双馈风力发电机控制策略

传统双馈风力发电机(DFIG)控制存在抖振现象,容易造成系统的不稳定。为了减轻控制抖振现象,提高控制的稳定性,在分析了DFIG动态特性的基础上,建立了DFIG的数学模型,设计了超螺旋二阶滑模控制器,并研究了突变风的情况下滑模控制器的控制性能。通过MATLAB/Simulink工具进行了仿真验证。仿真结果证明:滑模控制器具有良好的最优转矩跟踪能力和无功调节能力,与一般的控制方法相比鲁棒性较强,转子控制电压连续,控制产生的抖振可以大幅减轻,系统的稳定性大大提升。     

基于STM32F429的全向运动平台的运动控制

全向运动平台系统是可以实现人体在各个方位行走的2D运动平台。针对实现人体在全向运动平台稳定行走的运动控制,采用加入观测器的一阶控制算法对平台运动控制进行探究。先通过MATLAB软件进行算法的仿真,验证方法的可行性;再通过现场测试,验证控制算法的有效性。最终试验表明,加入观测器的一阶控制算法可对全向运动平台实现有效的运动控制。此运动控制策略的探究为全向运动平台的运动控制提供了一种可行的控制思路和方案。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

基于深度混合模型评分推荐

从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。     

FY-3A卫星星内辐射剂量评估与分析

对FY-3A卫星近四年的辐射剂量数据进行分析,结果表明,在1 mm铝的等效屏蔽厚度下,星内辐射剂量存在显著的方向性差异,+Y向剂量增长变化显著大于+Z向.深入分析剂量变化与带电粒子辐射关系后发现,太阳质子事件期间的高能质子增长不会对辐射剂量增长变化产生显著影响;而高能电子是剂量增长变化的主要贡献者,其中扰动导致的高能电子通量强增长是使得辐射剂量显著增加的主要原因,并显著影响到卫星+Y向.进一步与工程常用SPENVIS剂量计算结果的对比表明,实测能更好地反映剂量动态变化和方向差异.综上,实测剂量数据对于同类工程星内器件的合理布局和工程防护设计具有一定指导和参考价值.     

基于符号计算的风洞试验测量不确定度评估

基于符号计算进行风洞试验测量不确定度分析可以实现实验数据处理公式及误差灵敏度系数的自动推导 ,采用该方法对ZSDD 1导弹标模风洞试验结果进行了定量的试验不确定度评估 ,计算得到的气动力系数精度极限与重复性试验得出的试验精度吻合良好 ,气动力系数偏离极限计算值通常是其精度极限的 3～ 4倍 ,其不确定度大约是其精度极限的 4倍。笔者所述分析方法和分析程序为定量评估风洞试验数据的可靠性提供了一种有效手段。     

面向“最后一公里”的无人机需求预测

针对“最后一公里”配送的无人机需求预测问题,考虑无人机性能、空域环境和运输任务等限制条件,分别以最大化快递运输量、最小化运输成本为目标函数,建立多阶段无人机需求预测模型。考虑快递业务历史数据和影响因素,建立组合预测模型预测快递业务量;利用动态分配算法预测无人机快递分担量和无人机需求量。以某区域实际快递数据和低空飞行条件进行算例分析。结果表明,本文提出的预测方法不仅可以根据配送中心业务量、工作时间和成本要求提供灵活的无人机需求方案,还能够使得无人机的工作时间利用率达到95%以上。     

冷却塔群塔干扰条件下脉动风压分布模式

冷却塔群塔为常见的群体建筑物组合形式,存在复杂的塔群干扰效应.传统的群塔干扰效应研究通常面向塔筒等效静风荷载,忽略了群塔组合对于脉动风压分布模式干扰效应的量化研究.为了研究群塔组合条件下脉动风压的干扰分布模式,选取具备多种气动干扰特点的八塔组合矩形布置方案为研究对象,对群塔进行刚性模型同步测压风洞试验,获取了不同风向角...     

基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时,针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题,提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法,实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进,将网络的输入由随机噪声变为真实图片,使之实现了图片到图片的风格转换,即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练,实验结果表明,该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片,解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。