导读:本文包含了自主跟踪论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无人直升机,自主着舰,轨迹跟踪,反步法
自主跟踪论文文献综述
吴鹏飞,石章松,吴中红,王智[1]（2019）在《无人直升机自主着舰轨迹跟踪控制》一文中研究指出着舰飞行过程中的轨迹跟踪控制能力是影响舰载无人直升机性能的关键因素,针对无人直升机模型不确定性和在飞行时受阵风干扰的问题,基于扩张状态观测器(extend stated observer,ESO)和动态面策略提出一种应用于无人直升机自主着舰的轨迹跟踪控制方法。首先,建立无人直升机数学模型。其次,设计复合扰动ESO,用来观测未建模动态和外界阵风扰动的影响,并采用前馈补偿的方式来抑制系统不确定性,实现系统对扰动的鲁棒性。然后,采用内外环形式的分层结构设计轨迹跟踪控制器,采取动态面策略避免反步法"微分爆炸"和控制参数调整不敏感的问题,并采用Lyapunov方法证明了整个系统是一致渐进稳定的。最后,采用课题组在研直升机进行了仿真实验,仿真结果表明该控制器具有较好的轨迹跟踪性能。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年11期）
钟木财,何炳蔚,曾金源,陈福兴,邹诚[2]（2019）在《基于单目视觉的无人机自主跟踪降落研究》一文中研究指出无人机对地面运动物体的跟踪研究一直是无人机自主控制领域重要的研究方向。以四旋翼无人机为平台,设计了无人机对地面目标的自主降落跟踪系统。在无人机上搭载单目相机获取地面移动机器人的图像信息,同时搭载的计算机实时计算获取地面移动机器人的运动状态数据,然后反馈给无人机运动控制系统,完成对地面移动机器人的跟踪。实验表明,该系统可以进行稳定的地面运动物体跟踪。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2019年04期）
宋浩[3]（2019）在《自主导航车轨迹跟踪控制方法研究》一文中研究指出伴随传感器技术、计算机技术、人工智能等先进技术的不断发展,自动导航车方面的研究越来越多,已广泛应用到制造、探测等多个领域,这种技术的应用可代替人类完成恶劣、繁重或无法完成的任务。自主导航车轨迹跟踪控制一直都是专家、学者研究的重点。在充分了解自主导航车轨迹跟踪控制研究现状的基础上,基于Back-Stepping方法轨迹跟踪控制原理,结合李雅普诺夫函数,对基于运动学、动力学模型的轨迹跟踪控制方法进行了分析,并探讨了移动机器人反演滑模轨迹跟踪控制方法,经验证,此控制方法具有正确性、有效性。(本文来源于《技术与市场》期刊2019年08期）
常川,刘科成[4]（2019）在《基于机载机器视觉的无人机自主目标跟踪研究》一文中研究指出目标跟踪在军事、民用等多个领域得到了广泛的应用,通过无人机进行实时的目标跟踪是近几年研究的热点。文章研究了四旋翼无人机对地面动态目标实时的检测与跟踪问题,设计实现了基于机载计算机的无人机跟踪系统,使得无人机能够实时处理摄像头获取到的视频数据,并结合YOLO(You Only Look Once)目标检测算法和核相关滤波(Kernerlized Correlation Filter, KCF)目标跟踪算法,实现了快速稳定的目标跟踪。最后在室外环境中对行人进行了跟踪实验,验证了无人机目标跟踪系统的有效性。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2019年07期）
仵宇博[5]（2019）在《自主装配机器人路径规划及力位跟踪控制研究》一文中研究指出机器人实现智能装配、协作装配是“中国制造2025”提出的具体要求,现有的机器人技术已经实现了力伺服控制,面对市场多元化需求,现有装配机器人智能化程度较低,产品装配效率不高,因此,借助人工智能技术对装配机器人实现快速,高效的智能装配迫在眉睫。本文基于视觉/力觉融合的六自由度机器人,对装配机器人传感器重力补偿及手爪标定、工作空间路径规划、力位跟踪控制等展开研究。1.装配机器人六维力传感器重力补偿及手爪标定。建立传感器空间受力模型,获取N(N≥3)组不同姿态的负载下传感器数据,采用最小二乘法分析并进行实验,求得传感器零点值、负载重心坐标、以及负载重力值,对机器人所受的外部环境力精确补偿。基于视觉引导抓取轴模型,对工具坐标系位置标定采用最小二乘法求解,姿态标定采用Halcon手眼视觉标定计算。最后进行实验标定,获得工具坐标系到末端坐标系的变换矩阵,为路径规划实现轴的精确抓取做准备。2.装配机器人路径规划。提出一种改进人工势场法(局部)和APF-RRT(全局)结合的避障路径规划算法。首先,根据六自由度装配机器人模型,引入浮动控制点和固定控制点,修正引力势场函数,对斥力势场引入与目标点的相对距离,并增加调节因子实现势场调控,使机器人碰到障碍物时朝着目标点的方向逃离;其次,针对势场法易陷入极小问题,将APF的目标引力概念引入RRT的搜索树扩展阶段,使机器人向目标点方向移动,从而跳出局部极小。最后,对提出算法采用MATLAB进行多环境仿真,证明该算法可以对六自由度装配机器人从抓取到装配位置实现工作空间环境的运动规划,能适应环境的变化。3.装配机器人力位跟踪控制算法研究。对轴孔接触时六维力传感器进行受力分析,建立轴孔装配接触的阻抗控制数学模型,将传感器的受力转换为轴孔的实际接触力,进行基于末端力反馈的阻抗控制;对装配过程阻抗模型稳态力误差进行分析,采用Simulink搭建机器人阻抗仿真系统,采用控制变量法对期望的阻抗参数进行辨识仿真得到合适的阻抗参数;对于不确定环境加入模型参考自适应控制算法,对柔顺装配系统进行在线力位调节,仿真实验表明,加入了自适应系统的阻抗控制在面对以下环境:平面的位置和刚度突变、斜面、平面向斜面过渡、曲面、平面向曲面过渡等环境时,切向位置跟踪响应由2s降低到0.2s,稳态接触力响应由4s降低到0.4s,法向接触力跟踪误差由4N降低到到0.3N,自适应阻抗比阻抗控制有良好的适应环境能力,实现了柔顺装配力位精确跟踪仿真。4.装配机器人路径规划实验。设计实验方案,无障碍环境下采用改进势场法与APF-RRT融合算法进行路径规划,验证了算法应用的有效性;在机器人工作空间存在球形包络长方体盒子的障碍物前提下,采用本文提出的算法进行路径规划,验证了算法的避障路径规划能力。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
周靖期[6]（2019）在《基于模型预测控制的自主移动机器人跟踪控制研究》一文中研究指出自主移动机器人是机器人领域极为经典的一类,它被广泛的应用于工业、商业、农业、国防安全以及航空航天等领域,其运动控制研究特别是跟踪控制研究受到了学界广泛关注,比如在物流运输系统中,当路径已知,轮式移动机器人快速而准确的路径跟踪控制是实现物流系统自动化的关键技术。因此本文主要对自主移动机器人的跟踪控制方法进行理论研究和实验验证。在理论研究部分,首先建立自主移动机器人的运动学模型,并进行正确性验证;随后基于该模型推导得到其位姿误差模型,以此为基础,设计了基于滑模控制方法的机器人跟踪控制器,仿真可以发现滑模控制器仅可以对机器人直线和圆弧等较为简单的轨迹进行良好的跟踪;模型预测控制方法作为一种不依赖于精确数学模型且具有实时滚动优化的控制方法得到了控制领域的广泛关注,因此本文基于机器人位姿误差模型设计了模型预测跟踪控制器,并进行了仿真分析,通过对上述两种控制器在机器人跟踪控制中的应用效果进行综合分析,可以发现模型预测跟踪控制器相比滑模跟踪控制器具有更好的复杂路径适应性。在完成以上理论分析的基础之上进行了实验验证,首先实现实际轮式移动机器人平台的下位机系统软件移植,同时设计了嵌入式模型预测控制器软件和通信程序;之后针对实验室现有自主移动机器人平台的不足,进行了相应改造,主要包括通信模块改造、电机驱动模块改造、上下位机程序的重新设计,以及一种基于视觉和图像处理的轮式移动机器人状态信息获取系统的设计;在完成以上改造和设计后将嵌入式模型预测控制器软件应用于改造后的自主移动机器人实验平台上,通过对任意给定的参考轨迹进行跟踪实验,验证所设计控制器的有效性。结合理论研究和实验验证,可以发现所设计的模型预测跟踪控制器具有一定的理论研究价值,同时可以有效的应用于实际轮式移动机器人平台,具有一定的工程应用前景。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-01）
李志慧,钟涛,赵永华,胡永利,李海涛[7]（2019）在《面向车辆自主驾驶的行人跟踪算法》一文中研究指出基于背景感知相关滤波框架和车辆前方行人运动的特点,建立了运动行人尺度快速估计和选择性更新的行人跟踪算法。首先,在线训练学习待跟踪行人的背景感知相关滤波器。其次,针对行人的尺度变化训练一个一维的尺度相关滤波器对尺度进行精细搜索,使算法更适应车载的快速尺度变化。再次,利用峰值旁瓣比评价行人状态,建立两相关滤波器的选择性更新机制。最后,基于吉林大学车载试验数据库JLU-PDS、德国奔驰Daimler、美国OTB共享国际测试库,与卡尔曼车载行人跟踪算法进行对比测试,试验结果表明本文算法具有较好的尺度适应和抗遮挡性能,更能满足车辆自主驾驶的需求。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2019年03期）
华敏[8]（2019）在《智能化全线控电动车辆的自主跟踪控制研究》一文中研究指出智能全线控电动车辆是一种利用线控技术控制每个车轮独立驱动、制动和转向运动的新型纯电动汽车,与传统车辆相比具有诸多优势。随着汽车日趋智能化、电动化、线控化及网联化,自主驾驶技术受到了广泛关注,具有灵活特性全线控电动车辆为自主驾驶技术提供了良好的应用平台。底盘综合控制与路径跟踪控制策略是实现智能化全线控电动汽车的技术关键,本研究依托国家自然科学基金资助项目“分布式全线控电动汽车可重构集成控制策略研究”(编号:51505178),研究智能化全线控电动车辆的自主跟踪控制策略。其中,通过相平面分析判断全线控电动车辆状态,并在常规工况中以车辆经济性为主要控制目标,在极限工况以稳定性为主,选取不同的优化目标和约束条件,建立适应全工况下的底盘综合控制策略,然后对路径规划以及跟踪控制进行研究,充分发挥全电控电动车辆优势。具体的研究内容如下:(1)采用分层控制架构实现全线控电动车辆底盘的智能化综合控制:在运动控制层中设计滑模控制算法(SMC)得到车辆目标总力和总力矩;在分配优化层中,在常规工况下基于电机MAP图的能量效率优化分配四个轮毂电机转矩以减少电机功率损耗同时获得再生制动的回收能量,并通过转角分配以减小车轮侧向力从而减少由轮胎磨损引起的损耗;同时根据质心侧偏角的相平面分析判断车辆是否接近极限工况,在极限工况下以最大化车辆稳定性裕度为控制目标,这部分课题组已进行相关研究并取得一定进展,本文不再赘述。(2)考虑各执行器的特性,基于CarSim/Simulink/AmeSim软件搭建了联合仿真的整车模型。首先基于实测电机MAP图对轮毂电机建立简化电机模型,针对转向电机建立了基于叁闭环的控制模型,同时建立了基于模糊控制的液压系统模型。考虑到大减速时电机制动转矩不足,采用电液混合制动(EHB)控制策略,并将模糊逻辑方法应用于更高制动强度的ABS控制中。通过CarSim/Simulink/AMEsim联合仿真,结果表明所开发策略可以提高车辆稳定性,反映出各执行器特性并减少电机和轮胎侧滑产生的能量消耗。(3)关于全线控电动车辆的路径规划研究,对各路径规划算法进行概述与优缺点分析,通过综合比较选择人工势场法进行路径规划;并通过修改斥力函数以及斥力方向逐一改进,解决人工势场法存在的目标不可达及局部最优问题;针对全线控电动车辆的高机动性,综合考虑相关运动学和动力学约束,融入车速规划。为验证所提出规划方法的有效性与可行性,在一个规定范围内设定不同障碍物场景进行仿真验证,结果表明,所提出的规划方法可以得到合理的行驶路径,并对生成的路径点进行插值和分段拟合,为跟踪控制提供可实现的位置信息。(4)针对全线控电动车辆的跟踪控制研究,基于模糊控制理论,设计了一种变预瞄距离驾驶员前视行为模型;建立车辆侧向动力学模型以及运动学模型,提出基于曲率计算的跟踪控制算法;针对基于曲率计算的跟踪控制算法的不足,模型预测控制算法被采用,综合考虑车辆约束条件,实时对车辆状态进行预测与反馈优化。最后通过设置不同的仿真工况对比与分析,表明在低速条件下两种控制方法获得的跟踪精度差别不大;随着速度的提高,基于曲率计算的控制精度会降低,尤其进入到曲率很大的弯道需要将速度降到很低,而模型预测路径跟踪控制方法可以根据车辆状态不断调整,表现出更好的控制效果,两种控制算法各有利弊,需要综合考量各方面折中选取合适的控制算法。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
王金强,王聪,魏英杰,张成举[9]（2019）在《未知海流干扰下自主水下航行器位置跟踪控制策略研究》一文中研究指出针对存在参数不确定性的欠驱动自主水下航行器(AUV)水平面位置跟踪控制问题,基于李雅普诺夫理论,利用反步法设计了一种非线性控制器。利用自适应控制技术对模型本身不确定性进行补偿,同时引入自适应模糊控制技术对非线性控制器进行优化;设计了一种针对于缓慢未知时变海流的指数收敛观测器,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个AUV闭环控制系统的稳定性。针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真,结果表明所设计控制器可以准确地对期望轨迹进行跟踪,证明了其有效性和鲁棒性。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年03期）
韩晓微,岳高峰,谢英红,高源,鲁正[10]（2019）在《动态视角下自主目标识别与跟踪》一文中研究指出针对动态视角下由于相机高频率晃动导致的常用目标识别及跟踪算法准确率较低的问题,提出了一种基于Canny和GrabCut的自适应窗口式目标跟踪算法。首先使用加速稳健特征(SURF)算法学习图片库并记忆图片特征,设计基于SURF算法的记忆库目标识别算法;然后,对上述目标区域采用GrabCut的自适应优化算法进行感兴趣区域分割,实现目标粗略跟踪;最后,设计基于Canny算法的窗口式算法进行目标精确追踪。实验结果表明,所设计的算法能快速地识别目标、精确地勾勒出其轮廓并且稳定跟踪目标,相比其他算法,算法在实时性和精确性方面有显着提高。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2019年03期）
自主跟踪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
无人机对地面运动物体的跟踪研究一直是无人机自主控制领域重要的研究方向。以四旋翼无人机为平台,设计了无人机对地面目标的自主降落跟踪系统。在无人机上搭载单目相机获取地面移动机器人的图像信息,同时搭载的计算机实时计算获取地面移动机器人的运动状态数据,然后反馈给无人机运动控制系统,完成对地面移动机器人的跟踪。实验表明,该系统可以进行稳定的地面运动物体跟踪。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自主跟踪论文参考文献
[1].吴鹏飞,石章松,吴中红,王智.无人直升机自主着舰轨迹跟踪控制[J].系统工程与电子技术.2019
[2].钟木财,何炳蔚,曾金源,陈福兴,邹诚.基于单目视觉的无人机自主跟踪降落研究[J].机械制造与自动化.2019
[3].宋浩.自主导航车轨迹跟踪控制方法研究[J].技术与市场.2019
[4].常川,刘科成.基于机载机器视觉的无人机自主目标跟踪研究[J].网络安全技术与应用.2019
[5].仵宇博.自主装配机器人路径规划及力位跟踪控制研究[D].西安理工大学.2019
[6].周靖期.基于模型预测控制的自主移动机器人跟踪控制研究[D].北京交通大学.2019
[7].李志慧,钟涛,赵永华,胡永利,李海涛.面向车辆自主驾驶的行人跟踪算法[J].吉林大学学报(工学版).2019
[8].华敏.智能化全线控电动车辆的自主跟踪控制研究[D].吉林大学.2019
[9].王金强,王聪,魏英杰,张成举.未知海流干扰下自主水下航行器位置跟踪控制策略研究[J].兵工学报.2019
[10].韩晓微,岳高峰,谢英红,高源,鲁正.动态视角下自主目标识别与跟踪[J].仪器仪表学报.2019