导读:本文包含了视觉导航与控制论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能轮椅,半自主导航,典型相关性分析,1维卷积神经网络
视觉导航与控制论文文献综述
张亚徽,王斐,李景宏,刘玉强,吴仕超[1]（2019）在《基于稳态视觉诱发电位的智能轮椅半自主导航控制》一文中研究指出针对现有基于脑-机接口(BCI)控制的智能轮椅因交互不协调、识别准确率低、执行效率差而造成用户疲劳等问题,提出了一种人机协同智能控制方法,设计并实现了一种基于BCI与层级地图结合的智能轮椅半自主导航控制系统.首先根据实际需要构建栅格-拓扑-意图3级层级地图.然后采用基于典型相关性分析的1维卷积神经网络对人的意图进行识别分类,并通过BCI系统发送至导航控制部分.最后经融合决策给出控制指令实现智能轮椅的导航.实验中所提方法的平均准确率为91.576%,对脑电信号的识别准确率高,控制系统的稳定性好.结果表明该方法可灵活控制轮椅运动方向并按照人的控制意图无碰撞地到达目标地点.(本文来源于《机器人》期刊2019年05期）
金滔[2]（2019）在《基于视觉的AGV自主导航与控制策略研究》一文中研究指出自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)作为一种自动化物流装备,越来越多地应用到物料搬运和装配场合。导航技术是AGV的核心技术,视觉导航作为AGV的导航方式之一,凭借其获取信息量大、路径设置简单灵活与便于维护与改造以及容易识别出多分支路径及各种停车工位等优点,具有广阔的发展及应用前景。本文以Pioneer3-AT作为AGV的实验平台,采用环状编码标记点作为视觉导航的路径识别标识符,并设计了模糊PID控制器来实现AGV的导航,同时采用拓扑法建立地图并结合单目视觉测距实现对AGV位置信息的计算。本文主要研究内容如下:(1)介绍Pioneer 3-AT移动平台的软硬件结构,对其进行模型简化和运动学分析,建立Pioneer 3-AT的数学模型,以左右两轮的转速差作为开环控制系统的输入变量,为之后的导航控制奠定了基础。(2)针对传统环状编码标记点所表示的标记点数量少和识别准确度低等问题,重新设计环状编码标记点并提出相应的检测识别算法。在传统环状编码标记点的基础上添加3个定位符,用于确定标记点的精确位置和增加标记点的数量。解码时先检测定位符坐标及其在标记点中的位置,然后对编码标记点进行透视变换以实现图像校正的目的,最后用基于圆环扫描的方法进行解码。实验结果表明,本文的算法对编码标记点在不同的旋转角度、不同倾角和复杂背景下均具有较好的检测识别效果,且在环状编码标记点的检测识别中可以根据导航模型计算出AGV的导航信息。(3)为实现对AGV的导航控制,设计了模糊PID控制器并作为视觉导航控制器。首先介绍模糊PID控制器的结构及其设计的详细过程。然后对粒子群算法的基本原理进行阐述并对该算法进行改进,对粒子群算法中惯权重系数的上下限设定范围并随迭代次数以伽玛函数方式非线性下降,同时粒子的惯性权重系数和学习因子根据粒子的适应度值大小进行动态调整,使粒子保持合理运动惯性和学习能力,以此提高粒子的自适应能力,并使用算法测试函数进行测试,测试结果表明改进的粒子群算法具有收敛速度快和收敛精度高等优点。最后,采用改进的粒子群算法优化PID控制器的参数并将优化后的参数用于模糊PID控制系统中。仿真结果表明,本文的方法获得了较好的控制性能及效果。(4)为实现对AGV位置信息的计算和AGV位置的实时显示。首先,以编码标记点作为节点,采用拓扑法建立视觉导航的电子地图,并采用单目视觉测距的方式计算出编码标记点到AGV的距离,然后通过查询电子地图从而计算出AGV的当前位置。其次是软件设计,包含上位机和下位机(AGV本体)设计;上位机采用VS2013中的MFC开发平台对其进行设计,并使用GDI+绘图方式,利用双缓冲技术绘制导航地图;上位机与下位机之间的通讯方式采用UDP协议的通讯方式完成;下位机包含图像采集、编码标记点的检测识别、导航信息计算、数据传输和AGV的控制。实验表明,AGV具备跟踪导航线的能力及其位置信息的实时更新与显示。(本文来源于《西华大学》期刊2019-04-01）
程鹏,周朱德,陈章宝[3]（2019）在《视觉导航网球捡球机器人控制系统设计》一文中研究指出设计了基于视觉导航网球场捡球机器人控制系统,系统以STM32F407VET6为主控芯片,通过摄像头采集网球场景的图像,利用网球的颜色特征和轮廓特征进行网球的识别、定位和跟踪,以IR2014结合H桥作为底盘电机驱动电路,在视觉导航下引导捡球小车向目标移动,通过耙轮机构完成捡球作业。实验结果表明,该系统能够识别开放场景中的所有网球,并引导捡球小车完成网球的拾取。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年03期）
肖琛[4]（2019）在《无人机视觉导航与控制专利分析》一文中研究指出导航与控制是无人机实现自主飞行的关键,随着计算机视觉技术逐渐引入到无人机的导航与控制中,基于视觉信息的导航与控制方式显示出了巨大的潜能。本文对基于视觉信息的无人机导航与控制领域的专利申请进行了技术分解,并对该领域专利申请数据进行了分析,进而绘制了该领域技术演进路线图,归纳出了热点技术、重要申请人和核心专利,为行业发展提供参考。(本文来源于《中国科技信息》期刊2019年06期）
郭延宁,冯振,马广富,郭宇晴,张米令[5]（2018）在《行星车视觉导航与自主控制进展与展望》一文中研究指出以视觉为主的行星车自主地形感知、导航、规划与控制系统是其安全高效探测的重要保障。本文通过对已成功开展和计划中的系列行星车任务导航与控制系统进行汇总,重点梳理了行星车多源地形感知、自主全局和局部导航、自主路径规划与控制等若干关键问题的进展情况,展望了未来自主化、智能化的发展趋势,并结合任务需求构建了行星车视觉导航与自主控制研究框架设想。(本文来源于《宇航学报》期刊2018年11期）
薛阳,张晓宇,江天博,陈明超,张茂胜[6]（2018）在《基于视觉导航的巡检机器人双模控制研究》一文中研究指出根据变电站巡检机器人在视觉导航过程中的运动特点,建立了其控制系统数学模型。然后通过阈值切换的方法设计了参数自寻优的模糊-最优双模控制器。当巡检机器人与实际导航路径有较大偏差时,采用基于遗传算法优化的模糊控制器来实现巡检机器人的快速纠偏。当偏差较小时,采用最优反馈控制器来减小稳态误差。仿真结果表明,与常规单一的控制方法相比,所设计的模糊-最优双模控制器,提高了巡检机器人响应速度以及跟踪路径的精度,有效地改善了运动控制的性能。(本文来源于《控制工程》期刊2018年11期）
张长城,赵丰,张清亮,陈勖,陈强[7]（2018）在《视觉导航的循迹无人车控制技术》一文中研究指出本文提出了一种基于视觉的路径识别与跟踪的循迹无人车控制方法,并以此为基础设计了一种适用于室内影视拍摄的循迹无人车。提出的视觉循迹导航方法首先利用一种局部自适应阈值的图像二值分割算法进行路径识别,然后通过准确提取条带中心线进行路径跟踪。同之前的一些视觉循迹导航方法相比较,该方法可以抵抗光照变化的干扰,并适用于路径为曲线的情况,且能够在有限计算资源下达到实时处理。仿真实验和实际使用结果都验证了本文所提出的视觉导航控制技术的有效性和所设计的循迹无人车的先进性。(本文来源于《2018惯性技术发展动态发展方向研讨会文集》期刊2018-06-28）
李军锋[8]（2018）在《基于视觉伺服反馈的农业机器人导航控制研究》一文中研究指出随着我国农业现代化进程的加快,农业生产日益朝着智能化、精确化的方向发展,伴随而来的农业机器人的研究也越来越火热。本文主要针对农业机器人在田间自动识别路径并控制机器人进行路径跟踪的问题进行研究,主要包含两个方面:1、基于视觉的路径识别。基于视觉的农业机器人路径识别,存在识别率低、速度慢、易受光照、杂草影响等问题。针对这些问题,本文采用光照无关量进行光照干扰的剔除。利用混合阈值法进行图像分割,在提高识别率的基础上加快识别速度。通过投影法进行作物行的识别,利用偏移行中线方法进行作物行的划分,提高识别率。最后利用最小二乘法进行作物行的直线回归,加快作物行识别速度。农业机器人自动导航作业时,摄像机的位置基本固定,本文将作物行的图像坐标转换为世界坐标,以获取农业机器人在世界坐标系中与导航路径之间的偏移情况。与传统农业机器人作物行识别方法相比,本文方法数据运算量小,平均耗时短,作物行识别准确率高,能够有效地确定农业机器人的导航路径。2、基于强化学习方法的路径跟踪研究。本文在对农业轮式机器人进行双轮差速运动学建模与分析的基础上,利用图像处理结果作为反馈信息,使用强化学习补偿PID的方法进行双轮速度决策。电机转速控制使用直流电机,在对直流电机进行建模分析的基础上,结合编码器信息,使用PI控制器对直流电机进行速度控制。经实验验证,基于Actor-Critic的强化学习补偿PID方法在路径跟踪中效果优异,能有效纠正农业机器人的路径跟踪误差。(本文来源于《辽宁工程技术大学》期刊2018-06-20）
李春光,张宁,徐宜璠,吕赟程[9]（2018）在《基于视觉导航的小型搬运机器人控制系统设计》一文中研究指出为模拟自动化物流系统的作业流程,设计了一种基于Compute Stick的小型视觉导航搬运机器人控制系统﹒整个系统可分为视觉系统和驱动控制系统两个部分﹒视觉系统由Compute Stick电脑棒和摄像头组成,利用Open CV视觉库来完成目标的图像采集、处理与分析,实现循迹、颜色识别和特征点识别,并将分析结果通过串口传送给驱动控制系统;驱动控制系统由STM32单片机和360°舵机组成,根据视觉处理结果,由STM32单片机输出PWM脉宽控制舵机旋转的角度和速度,从而控制机器人移动﹒实验和竞赛表明该机器人系统稳定可靠,具有广泛的应用前景﹒(本文来源于《湖南城市学院学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
方雪清,黄晓婷,郑灿塔,余涟漪,石挺星[10]（2018）在《基于嵌入式视觉导航的AGV控制系统》一文中研究指出以不同光照环境以及不同颜色的路径作为探究的变量,采用ARM处理器作为工作平台,设计一套基于嵌入式Linux的视觉导引AGV控制系统。首先在Linux系统下初步实现对ARM处理器的操作,并与单片机控制的电机系统进行通信;然后对小车摄像头获取的图像进行道路识别,应用Open CV图像处理库设计求取道路拟合直线的算法,通过Otsu进行道路图像二值化,再将道路边缘图像平均划分成几个区域,通过遍历每个区域内特定的单行像素并记录该行像素与两条边缘的交点坐标,用最小二乘法对交点集进行直线拟合,得到道路边缘图的拟合直线作为道路的轨迹路线;之后将该程序移植到ARM处理器上;最后通过对照实验验证该控制系统的准确性与稳定性,并获取实验中的最优参数,从而为无人化的物料运输系统提供技术支持。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2018年08期）
视觉导航与控制论文开题报告
（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：
自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)作为一种自动化物流装备,越来越多地应用到物料搬运和装配场合。导航技术是AGV的核心技术,视觉导航作为AGV的导航方式之一,凭借其获取信息量大、路径设置简单灵活与便于维护与改造以及容易识别出多分支路径及各种停车工位等优点,具有广阔的发展及应用前景。本文以Pioneer3-AT作为AGV的实验平台,采用环状编码标记点作为视觉导航的路径识别标识符,并设计了模糊PID控制器来实现AGV的导航,同时采用拓扑法建立地图并结合单目视觉测距实现对AGV位置信息的计算。本文主要研究内容如下:(1)介绍Pioneer 3-AT移动平台的软硬件结构,对其进行模型简化和运动学分析,建立Pioneer 3-AT的数学模型,以左右两轮的转速差作为开环控制系统的输入变量,为之后的导航控制奠定了基础。(2)针对传统环状编码标记点所表示的标记点数量少和识别准确度低等问题,重新设计环状编码标记点并提出相应的检测识别算法。在传统环状编码标记点的基础上添加3个定位符,用于确定标记点的精确位置和增加标记点的数量。解码时先检测定位符坐标及其在标记点中的位置,然后对编码标记点进行透视变换以实现图像校正的目的,最后用基于圆环扫描的方法进行解码。实验结果表明,本文的算法对编码标记点在不同的旋转角度、不同倾角和复杂背景下均具有较好的检测识别效果,且在环状编码标记点的检测识别中可以根据导航模型计算出AGV的导航信息。(3)为实现对AGV的导航控制,设计了模糊PID控制器并作为视觉导航控制器。首先介绍模糊PID控制器的结构及其设计的详细过程。然后对粒子群算法的基本原理进行阐述并对该算法进行改进,对粒子群算法中惯权重系数的上下限设定范围并随迭代次数以伽玛函数方式非线性下降,同时粒子的惯性权重系数和学习因子根据粒子的适应度值大小进行动态调整,使粒子保持合理运动惯性和学习能力,以此提高粒子的自适应能力,并使用算法测试函数进行测试,测试结果表明改进的粒子群算法具有收敛速度快和收敛精度高等优点。最后,采用改进的粒子群算法优化PID控制器的参数并将优化后的参数用于模糊PID控制系统中。仿真结果表明,本文的方法获得了较好的控制性能及效果。(4)为实现对AGV位置信息的计算和AGV位置的实时显示。首先,以编码标记点作为节点,采用拓扑法建立视觉导航的电子地图,并采用单目视觉测距的方式计算出编码标记点到AGV的距离,然后通过查询电子地图从而计算出AGV的当前位置。其次是软件设计,包含上位机和下位机(AGV本体)设计;上位机采用VS2013中的MFC开发平台对其进行设计,并使用GDI+绘图方式,利用双缓冲技术绘制导航地图;上位机与下位机之间的通讯方式采用UDP协议的通讯方式完成;下位机包含图像采集、编码标记点的检测识别、导航信息计算、数据传输和AGV的控制。实验表明,AGV具备跟踪导航线的能力及其位置信息的实时更新与显示。
（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。
视觉导航与控制论文参考文献
[1].张亚徽,王斐,李景宏,刘玉强,吴仕超.基于稳态视觉诱发电位的智能轮椅半自主导航控制[J].机器人.2019
[2].金滔.基于视觉的AGV自主导航与控制策略研究[D].西华大学.2019
[3].程鹏,周朱德,陈章宝.视觉导航网球捡球机器人控制系统设计[J].工业控制计算机.2019
[4].肖琛.无人机视觉导航与控制专利分析[J].中国科技信息.2019
[5].郭延宁,冯振,马广富,郭宇晴,张米令.行星车视觉导航与自主控制进展与展望[J].宇航学报.2018
[6].薛阳,张晓宇,江天博,陈明超,张茂胜.基于视觉导航的巡检机器人双模控制研究[J].控制工程.2018
[7].张长城,赵丰,张清亮,陈勖,陈强.视觉导航的循迹无人车控制技术[C].2018惯性技术发展动态发展方向研讨会文集.2018
[8].李军锋.基于视觉伺服反馈的农业机器人导航控制研究[D].辽宁工程技术大学.2018
[9].李春光,张宁,徐宜璠,吕赟程.基于视觉导航的小型搬运机器人控制系统设计[J].湖南城市学院学报(自然科学版).2018
[10].方雪清,黄晓婷,郑灿塔,余涟漪,石挺星.基于嵌入式视觉导航的AGV控制系统[J].现代计算机(专业版).2018