基于SIFT,K-Means和LDA的图像检索算法

图像检索一直是信息检索领域的难题。提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT,Scale Invariant Feature Transform）,K-Means和潜在狄利克雷分布（LDA,Latent Dirichlet Allocation）的图像检索算法。算法主要分为两个阶段。预备工作得到分类完成的图库、概率分配参数表和基本词库;实现检索是在预备工作的基础上归类测试图片,然后在该类下搜索最相似图片。对比传统的基于文本或内容的检索方法,该算法在检索之前将图片库中所有图片按其本身特征进行自动分类,取代人工标注图像信息的过程,同时由于整个算法完全基于图像特征,故此方法不会引入人工因素的干扰。实验结果表明,该算法能够较为准确地将要检索的图片归为图片库对应的类别中,有效地提高图像检索效率。     

胸鳍摆动推进模式机器鱼深度控制

提出一种基于专家PID和模糊控制的双闭环深度控制方法,用于实现胸鳍摆动推进模式机器鱼的定深控制.通过控制机器鱼的尾舵摆动角度,可以使机器鱼产生一定的俯仰力矩,从而改变机器鱼的俯仰姿态,实现上浮或下潜运动.给出了机器鱼的相关定深实验,并分析了不同目标深度下俯仰角度初始变化范围存在差异的原因.实验结果表明:本文提出的定深控制方法能够使机器鱼比较准确地稳定在目标深度,以及能够改善机器鱼到达目标深度后稳态游动时的俯仰稳定性,能够较好地实现机器鱼的深度控制.      

胸鳍摆动推进机器鱼滚转机动控制

针对胸鳍摆动推进机器鱼滚转机动控制研究的实际需求,提出了一种基于中枢模式发生器(CPG)的模糊控制方法.通过模仿生物原型的胸鳍摆动规律,得到一种可以驱动机器鱼滚转运动的胸鳍摆动方式,并通过定义相关参数将其量化表达.基于胸鳍摆动CPG模型,建立模糊控制器,用于机器鱼的滚转机动控制.进行了机器鱼的滚转运动实验并对实验结果进行了详细分析.实验结果表明,机器鱼能以最快10(°)/s的角速度达到目标滚转角度,而且稳态误差不超过±5°.通过滚转机动控制,并配合航向控制,实现了胸鳍摆动推进的机器鱼以90°滚转角穿越宽度为翼展1/2的狭窄空间的高机动性运动.      

胸鳍扑翼式机器鱼的设计及水动力实验

提出了一种基于胸鳍拍动推进的仿生机器鱼的设计模型,并对其进行了水动力实验研究.首先根据仿生对象的胸鳍运动和结构特点设计了由直流伺服电机驱动的扑翼式机器鱼,然后设计了推力测试实验装置,在北京航空航天大学机器人所的低速水洞中完成了机器鱼的推力和功耗测试实验,获得了推力系数和效率随Sr(斯特劳哈尔数)变化的曲线.实验结果表明最大推力系数和效率都在Sr=0.4时达到,该结果与前人关于游动和飞行生物保持高效推进时Sr的范围一致.机器鱼的自由航行实验进一步验证了水洞测力实验结果,最大航行速度可达0.64 m/s,约1.5倍身长比,相比国内外的同类仿生机器鱼具有较大的速度优势.实验结果表明:该仿生设计模型可以很好地模拟牛鼻鲼的推进方式,较大提高胸鳍扑翼式机器鱼的速度,为仿生水下航行器的设计提供了一种思路.