基于视觉的飞行器运动参数串行式递归估计

针对利用视觉方法进行飞行器运动参数估计中旋转与平移参数耦合及计算量大的问题 ,设计了一种适用于递归方法的串行式运动参数估计模型。证明了旋转运动参数的估计不依 赖于平移参数,据此建立了基于特征线的旋转运动参数估计模型,进而设计了串行式运动参 数估计模型。给出并证明了利用该模型进行运动参数估计时解的唯一性结论。仿真实验和实 测试验表明：相对于集中式模型,使用串行式递归模型进行飞行器运动参数估计时计算耗时 减小、姿态精度更高、鲁棒性更强。
     

空间交会相对状态测定与控制

阐述航天器交会对接最终逼近段相对状态测定与控制算法。测定算法适用于计算机视觉系统,根据标志点构型几何特征,建立非线性测距方程组并构造加权目标函数。对非共面标志点构型（如3点T型与5点锥型）和共面标志点构型（如正方形、矩形、菱形）,目标函数均含标志点间距比率关系项;对共面构型,目标函数还包含共面条件项。按最小二乘法,采用Gauaa-Newton数值迭代法求解测距最佳值;对共面标志点四边形构型,利用对角线交点的虚影像坐标确定测距求解迭代初值。获得测距后即可应用四元数估算法确定相对姿态与相对位置。对相对姿态控制算法,给出相对姿态运动学与动力学方程,讨论相平面法与四元数反馈法的控制设计方法。相平面控制法应用常值推力,针对小姿态角机动的特点,将相对姿态通道解耦为三个独立的二阶子系统,设计相平面推力方向切换函数;四元数反馈法应用本征轴旋转的线性二阶系统瞬态响应特性,选择相对四元数与相对角速率反馈增益系数,确定控制力矩。对相对位置控制算法,将实际位移对标称位移之差作为控制变量,阐述所需速度增量最小的双冲量机动。大量模拟计算结果表明相对状态测定与控制算法是有效的。     

基于磁力计、IMU和单目视觉的自主定位方法

基于单目视觉与惯性测量单元(IMU)融合的SLAM(simultaneous localization and mapping)技术,具有硬件成本低、体积小和消耗计算资源少等优点,在移动机器人导航系统中得到了广泛的应用。单目视觉SLAM系统主要通过求解对极几何来解算位姿,但当平移为零时(仅存在姿态旋转运动),存在解算漂移的问题。通过将磁力计的数据融合到单目视觉SLAM算法中,不但可以解决纯旋转情况下姿态解算漂移问题,还可以提高解算精度。物理仿真实验的结果表明,与传统的SLAM算法相比,本文提出的基于磁力计、IMU和单目视觉融合的算法具有精度高、鲁棒性好的优点。     

基于计算机视觉/GPS/MG姿态测量的盲人行走组合导航方法研究

电子导盲辅助装置(ETA)是解决盲人出行困难的重要手段,而导航是ETA的关键技术.现有的ETA主要用GPS来定位定向,但在城市环境中经常存在GPS信号遮挡导致导航信息丢失的问题.针对该问题,利用视觉导航短时间内定位精度高,输出连续的优点以及 MG(Magnetic Gravity)姿态测量可补偿姿态积累误差的优点,提出一种基于视觉、GPS和MG姿态测量的盲人行走组合导航算法.该方法构建系统误差模型并以Kalman滤波为框架.仿真和实验结果表明,提出的组合导航算法准确度优于单独的导航算法,满足盲人户外安全出行导航的需求.     

多无人机协同导航技术研究现状及进展

UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。     

RGB-D SLAM综述

RGB-D SLAM是指使用RGB-D相机作为视觉传感器,进行同时定位与地图构建(SLAM)的技术。RGB-D相机是近几年推出的能够同时采集环境RGB图像和深度图像的视觉传感器。首先对主流RGB-D相机,RGB-D SLAM算法框架流程做了介绍,然后对RGB-D SLAM算法的国内外主要标志性成果,以及RGB-D SLAM的研究现状进行介绍,并对RGB-D SLAM方法前端视觉里程计中特征检测与匹配、后端位姿图优化、回环检测等关键技术进行介绍总结。最后,对RGB-D SLAM算法的优缺点进行了分析,并对RGB-D SLAM算法的研究热点及发展趋势进行了讨论。     

多臂空间机器人的视觉伺服与协调控制

针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务,首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型,采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型;其次,研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法,并引入零反作用机动,消除机械臂运动对平台姿态的扰动;再次,在不使用零反作用机动功能时,分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器,在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后,开发了基于Matlab的仿真软件MASS（多臂空间机器人仿真）,仿真结果校验了上述方法的有效性。     

基于视觉测振和卷积神经网络的螺栓松动检测方法

螺栓松动故障的准确检测对于确保机械产品可靠性具有重要意义。为了解决现有的基于卷积神经网络（CNN）的检测方法所需的大量高质量数据难以在实际工程中获取的问题,本文提出了一种基于视觉测振和CNN的螺栓松动检测方法。通过视觉测振技术,从视频中的每一个像素点提取出振动信号,有效解决了CNN模型训练数据难以获取的问题,通过少量实测视频样本即可对CNN模型进行训练,并实现对螺栓连接状态的准确预测。本文通过一个对悬臂梁结构的敲击实验验证了所提方法的有效性。     

未来无限可能

概念车可以理解为未来汽车,反映着人类对先进汽车的梦想与追求。概念车往往只是处在创意、试验阶段,也许永不投产。所以,每一辆概念车都可以摆脱生产制造工艺的束缚,尽情地夸张地展示自己的独特魅力。当概念车变成现实时,那将引发怎样的触动呢!     

空中博览

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