基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。     

建立不等式约束条件提高三轴一体光纤陀螺装配合格率

共用光源的三轴一体光纤陀螺组件装配后,三轴光路探测器接收的光功率会存在差异,若差异较大导致注入电流超过规定值,则认为装配失败.针对当前缺乏有效的手段确保其装配合格率,根据光源光功率与注入电流的关系、现有光学器件的技术水平,建立了光路损耗不等式约束条件,给出了产品调试成功与否的区域.在装配过程中,引入了全光路检测设备进行...     

利用幅值信息的超视距雷达多路径概率数据互联算法

天波超视距雷达是通过电离层反射实现超视距广域监视的,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个量测模型。多路径概率数据互联(MPDA)滤波器将坐标配准与概率数据互联相结合,解决了超视距目标跟踪中的多路径传播问题,但在杂波环境下滤波跟踪精度不高。文中提出了一种基于信号幅值特征信息的MPDA算法(A-MPDA),当跟踪单一的、存在4种可能非线性量测的非机动目标时,仿真结果表明所提出的算法比标准MPDA有更好的跟踪精度。     

基于雷达组网的抗无人机新技术研究

介绍了无人机的概念和基本特性;主要讨论了雷达组网和数据融合的基本原理及其如何实现对敌无人机等弱小目标的检测与跟踪,在此基础上引入了检测跟踪的新方法,有效弥补了单机雷达的不足,便于防空决策的后续处理.     

一种混合的多机动目标跟踪算法研究

提出了一种混合的多机动目标跟踪算法:交互多模型模糊联合概率数据关联算法(IMM-FJPDA),该算法将交互多模型算法(IMM)和模糊联合概率数据关联算法(FJPDA)相结合,它克服了IMM-JPDA算法计算量大和IMM-FDA算法在强杂波环境中跟踪精度差的问题.给出了基于模糊C均值(FCM)算法的多机动目标跟踪步骤.仿真结果表明IMM-FJPDA算法跟踪精度与IMM-JPDA算法相当,但计算量明显减小,提高了跟踪实时性.     

大椭圆轨道卫星编队T-S模糊控制

针对椭圆轨道卫星编队的相对运动模型参数大范围变化的情况,设计了基于T-S模糊模型的渐近跟踪控制器。该方法对非线性系统在一些选定工作点进行线性化,针对每一个线性模型采用LQR方法设计了局部渐近跟踪控制器。在此基础上,以卫星轨道角速度为前件,局部线性模型为后件,构造T-S模糊控制系统。然后采用线性矩阵不等式(LMI)方法分析系统的稳定性,保证系统的大范围渐近稳定。仿真结果验证了该控制系统能在大范围参数变化下工作良好。     

防空导弹直接力／气动力复合控制系统设计

直接力和气动力复合控制技术是先进防空导弹对付高速机动目标、兼有反导能力以 及发 展成为动能拦截弹最现实有效的技术途径。针对力矩式复合控制方法,为减小由于弹体滚动 所引起的耦合影响,建立了俯仰－偏航通道短周期运动模型;在弹体慢旋条件下给出了参考 信号状态空间模型,利用线性二次型最优跟踪控制方法设计了复合控制姿态稳定系统,并基 于分离原理设计了参考信号状态观测器。仿真结果表明系统对制导指令的响应时间小于0.1 秒,对螺旋机动弹道目标的拦截脱靶量为0.34米,说明该复合控制方法具备直接碰撞目标的 能力。〖JP〗     

马赫5一级定几何二元混压式进气道反压特性试验研究

对一种设计马赫数为5一级的定几何二元混压式亚燃冲压发动机进气道进行了风洞试验研究,得到了该进气道的反压特性,结果表明：设计状态时,随节流锥堵塞度的增加,进气道出口反压比不断增加,马赫数逐渐下降,总压恢复系数先下降后上升,通道内气流脉动的功率谱密度无明显峰值;节流锥堵塞比为72%时,发生喘振,喘振基频约为48 Hz;随节流锥堵塞比的降低,进气道喘振基频逐渐降低,进气道结束喘振后结尾激波先到达进气道进口处,然后稳定在进气道内收缩段内,随着节流锥堵塞比的进一步降低,结尾激波逐渐进入进气道扩张段。