基于沉浸式虚拟现实的协同训练及演示平台构建

为适应新军事变革的需要,实现院校的虚拟实战化教学、战术培训和协同演练等任务,提出了基于沉浸式虚拟现实技术的协同训练及演示平台设计方法。设计了总体架构,阐述平台系统组成;进行了系统流程设计、接口设计和人机交互流程设计,分析人机交互软件开发要点,并采用Unity3D方法构建系统模型库;演示了其中某一任务系统,表明该平台具有重要现实意义。     

基于SVM的无人直升机着舰标志识别方法研究

无人直升机在海战场有着非常广泛的用途,但自主着舰一直是其难题。针对基于视觉的无人直升机自主着舰问题,通过着舰标志检测得到较为理想的图像特征;然后采用基于支持向量机(support vector machine,SVM)的机器学习方法对着舰标志进行识别,实现整个着舰标志识别流程,准确率满足要求;并针对2种不同核函数对应的SVM训练算法进行了对比分析,指出了各自适用的条件,具有一定的现实意义和工程实践价值。     

基于输入特性分析的光电跟踪内模控制设计

内模控制是一种基于对象教学模型进行控制器设计的新型控制策略,其设计思路是将对象模型与实际对象相并联,控制器逼近模型的动态逆.根据内模控制原理及光电跟踪系统参考输入及扰动输入特性,设计了一种新型位置控制器.并分析了IMC跟踪控制器的零稳念偏差及抗干扰性能.从仿真结果看,与常规PID控制相比,内模控制器参数调整简单、跟踪性能良好.特别是在针对目标突然机动的情况下.IMC控制器具有良好的稳态误差重构能力,即能迅速收敛到稳态误差.根据仿真结果数据统计,系统跟踪误差的均方根可减小到0.5 tarad,表明该控制器能够提高系统的跟踪精度,为高性能光电跟踪系统提供了一种新的控制策略.     

一种基于正交迭代的无人直升机着舰相对位姿估计方法

针对基于视觉的舰载无人直升机自主着舰过程中的相对位姿估计问题,选取着舰标志图像的角点特征进行求解,提出了一种基于正交迭代的位姿估计算法。该算法为满足位姿估计结果精确、鲁棒和高效的要求,采用目标空间误差作为误差函数,并基于透视投影模型给出迭代初值,相对于随机给定初始值而言,使得迭代次数减少,收敛速度提升;在迭代过程中,通过绝对定向方式来求解空间共线性误差最优值问题。仿真结果表明:该方法实时性好、精度较高,具有全局收敛性。     

态势评估中基于合同网的黑板模型研究*

态势评估是对战场上战斗力量分配情况的评价过程。针对目前态势评估的局限性和面临的挑战，运用黑板模型和合同网理论研究态势评估问题。对当前态势评估黑板模型的主要工作进行比较，在此基础上引入合同网的思想，提出了基于合同网的态势评估黑板模型，并重点论述了该模型的结构和运行机制。该模型在一定程度上解决了黑板模型的不足，并且能更好地用于分布式信息融合环境。