基于对偶四元数的航天器交会对接位姿视觉测量算法

根据光学测量基本原理建立双目视觉测量模型,提出基于双目视觉的航天器间相对位姿 的测量方法。利用对偶四元数,建立目标航天器的坐标系和追踪航天器上的摄像机坐标 系之间的关系,构造出航天器交会对接位姿误差模型,通过使用拉格朗日求极值的方法,解 算出航天器间的相对位置和姿态。仿真结果表明该算法有效,能够满足航天器交会对接的测 控要求。     

一种基于改进后的孤立森林机器学习方法在飞行器控制系统试验电源数据包络分析中的应用

为了弥补当前试验数据包络分析方法存在的缺陷,提出并实现了一套新的数据包络分析方法。针对控制系统设计方式相同的不同飞行器多条数据一致性判断问题,采用改良后的孤立森林方法进行数据包络分析,快速找出异常电源电压数据。这种方法还可以推广到类似其他采样数据的数据包络分析场景。在此基础上开发了数据包络分析软件,并进行了多次验证试验。结果表明,提出的数据包络分析方法能有效判断出飞行器控制系统电源所涉及链路中的隐性或显性问题。     

协同空战仿真中感知的研究

现有的基于空间的感知模型不能准确地描述协同空战仿真系统中协作CGF的感知范围.因此,提出一种基于空间感知和协作感知的感知模型.根据CGF的视觉特征和CGF承担协作任务的相关性确定CGF的感知范围,划分感知层次.实验证明,该感知模型结合合理的兴趣域管理方法能够有效降低网络带宽占用,适宜协同空战仿真系统中兴趣域管理的实施.     

基于机器视觉的玻璃瓶检测系统

随着数字图像处理技术的发展,图像检测的应用逐渐成为许多工程应用中的关键技术。文中阐述了在玻璃瓶检测中,利用数字图像处理技术设计的检测系统的结构、实现原理和实现方法;通过像素坐标平均法进行瓶口定位,利用环形扫描法对有瓶口裂缝、瓶口缺口、瓶颈裂缝等缺陷的玻璃瓶进行检测,实现了准确、快速、无接触检测的功能。     

摄像机标定研究

目前,摄像机标定是计算机视觉领域中的研究热点之一,其目的是通过摄像机拍摄的单幅或多幅图像来确定摄像机的参数模型,进而获得摄像机的各项参数,在机器人导航、三维重建、生物医疗、虚拟现实、视觉监控、视觉伺服等领域均有广泛的应用前景。本文综述了传统标定方法,自标定方法和基于主动视觉的标定方法的研究现状,对其优缺点作出评价并指出发展方向。     

频率锁定对伞弹系统稳态特性的影响

旋转伞弹在下落过程中的稳定性直接影响着子弹的扫描性能,因此研究影响伞弹系统稳定性的因素非常重要。采用激光双目立体投影图像视觉技术在立式风洞中非接触测量了伞弹模型的扫描角和瞬时转速,介绍了测量与数据处理的方法,着重讨论了频率锁定现象对伞弹系统稳定扫描特性的影响。试验结果显示：在较窄风速范围内,存在频率锁定区域;在频率锁定区,扫描角和瞬时转速具有较好的周期稳定性,对外界的干扰不敏感,能量谱峰值也较显著。     

风洞试验中模型迎角视觉测量技术研究

 发展了一种基于双相机的风洞试验模型迎角视觉测量技术。即在风洞模型表面绘制或喷涂一些高对比度的标记点,采用两台400万像素的工业相机采集模型的运动图像,然后求解图像的共线方程获得模型表面标记点的三维空间坐标,利用表面标记点坐标最小二乘拟合出一条空间直线,通过不同时刻空间直线单位方向矢量的变化计算出模型的迎角变化。利用精密电子倾斜仪对迎角视觉测量系统进行静态标定,结果表明:迎角视觉测量系统的准确度在0.01°以内。迎角视觉测量系统在2 m超声速风洞中对一尾支撑无主测力天平铰链力矩测量模型的实时迎角进行了测量,结果表明:系统具有很好的响应特性,可以作为风洞试验中迎角测量的一种有效方法,尤其是用于无主测力天平时模型真实迎角和支杆弹性角的测量。     

集成学习在高误码率下AOS协议识别中的应用研究

针对天基网络中高误码率的传输特点,为保证各个异构网络之间数据能够高效可靠的传输,采用空间链路层高级在轨系统协议设计一种基于集成学习的识别方法。该方法采用集成学习模型,学习AOS协议数据,构建基于集成学习的AOS协议识别模型,实现AOS协议的准确识别,并在高误码率情况下进行实验验证。实验结果表明,集成学习模型在AOS协议识别方面具有较好的识别效果,识别运行效率有显著提升,且在较高误码率即10^-1时依然可以保持稳定的识别效果。     

基于模糊控制的浮子快速静平衡与系统研制

针对三浮陀螺浮子在研制过程中的静不平衡问题,为提高浮子组件的静平衡精度和效率,提出了浮子轴向和径向静平衡的新方法。基于浮子静平衡原理,在常温粗平衡时,采用力矩平衡原理,可快速实现浮子轴向平衡。在常温精平衡时,首次引入智能控制领域的模糊控制(Fuzzy Control）算法,充分利用专家经验,实现浮子径向平衡。基于该方法,研制了一台陀螺浮子静平衡检测设备。通过正式浮子测试,本方法和设备已经成功实现了三种型号浮子组件的静平衡,平衡精度小于0.01μN·m,平衡效率提高了50%,且设备已获得实际的工程应用。     

基于机器视觉的裂纹缺陷检测技术

介绍了一种机器视觉应用于某零件表面裂纹缺陷的自动检测技术。其搭建采集系统对待测零件进行图像采集,应用图像校准,图像比较和区域描述技术进行缺陷的识别和分析。实验证明该方法能很好地实现零件表面裂纹缺陷的自动判别和定量检测。