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171.
介绍了小型无人机系统的总体结构,分析了无人机的结构设计和算法,阐述了弹射起飞系统和伞降着陆系统的设计原理,采用嵌入式系统和GPS设计无人机的飞行姿态控制、导航控制、任务控制系统和数据链,实现了空中机器人的自主飞行。 相似文献
172.
173.
基于组件开发(CBD)是当前软件开发技术的趋势,但目前还缺乏合适的过程模型,从而制约了其优点的发挥.本文定义了一个并行过程模型来描述CBD过程内在的并行性.该模型具有两个并行维:组件维将CBD过程分解为系统开发、已有组件基础上的开发和新组件的开发;过程维将CBD过程分解为需求、设计、实现、测试和维护等子过程.凭借对并行性的分解,可以更清晰地描述CBD的并行过程并能更容易地管理该过程的复杂性.这种CBD二维并行过程模型可以作为诸如统一过程模型等其它模型的内核,因此给出了一个可能的三维并行模型作为范例,该模型还有一个迭代维.最后,通过一个集成平台软件开发的例子,详细阐述了这种并行模型的应用. 相似文献
174.
针对永磁同步电机(PMSM)驱动系统中,只利用信号控制器或能量控制器难以兼顾良好的动态特性与较低的能量损耗,提出了基于信号与能量的协调控制策略。首先,利用反步法设计信号控制器,以加快系统的动态响应。然后,从能量的角度出发,利用无源控制中的Euler-Lagrange(EL)模型设计能量控制器,以降低系统稳态运行时的能量损耗。进一步设计协调函数,将信号控制器与能量控制器进行协调,从而构成协调控制器。另外,当负载转矩未知时,设计了负载转矩观测器用来估计负载转矩。在MATLAB/Simulink平台上对所设计的协调控制系统进行了仿真,仿真结果表明,所提出的协调控制策略能够充分结合信号控制器和能量控制器的优点,获得良好的动态和稳态性能,减小PMSM损耗。 相似文献
175.
无人机类脑吸引子神经网络导航技术 总被引:1,自引:0,他引:1
当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。 相似文献
176.
在飞机显示器的水平导航区域上需要为飞行员实时显示最新的航线信息,航线中的每个航路点均有不同的转弯方式,目前国内正在研发的飞机采用旁切转弯和飞越转弯两种方式,若错过了预计的转弯起始点,则需要重新进行航线解算,这被定义为超调转弯,给出三类转弯航线的解算方法。 相似文献
177.
178.
179.
针对稠密光流在低纹理复杂度时精度较低的问题,提出了一种自适应纹理复杂度的稠密光流优化方法,以提升光流导航精度。根据三种不同大气条件下三种不同图像模糊程度的图像光流精度与纹理复杂度的统计图,推断稠密光流的精度与图像的纹理复杂度呈线性关系。通过建立图像纹理复杂度和稠密光流精度之间的直接联系,利用灰度共生矩阵的对比度参数评价图像纹理复杂度,采用最小二乘法拟合图像纹理复杂度和光流真值优化系数的函数关系,获得自适应纹理复杂度的稠密光流优化模型。基于该优化模型设计了仿真实验,实验结果表明,基于该模型可有效提升稠密光流在低纹理复杂度时的计算精度。 相似文献
180.
由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差,双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案,并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术,其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后,当姿态误差角较大时,后续的精对准误差模型呈非线性特性,故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中,量测噪声的统计特性易发生变化,将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合,在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计,从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后,通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。 相似文献