无人驾驶汽车视觉导航中车道线检测的研究

为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性,在对车道线检测技术进行深入研究的基础上,提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除,以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理,接着用中值滤波法消除随机噪声,再用最大类间方差法(Otsu法)初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化,使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点,再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明,此算法能够快速准确地检测出车道线,较传统检测算法具有更强准确性和实时性。     

四轮独立驱动无人车的动力性参数设计仿真

四轮独立驱动无人车的轮毂电机功率、蓄电池容量与组数以及无人车续驶里程等参数的匹配设计是无人车研制过程中整体设计的一个难点和重点,需要通过无人车运动学和动力学分析进行确定,既要满足可行性又要具有很好的可靠性。根据实际需要和动力性设计要求,在对无人车进行运动和动力学分析的基础上,通过理论计算得到动力性参数,然后通过ADVISOR软件建立四轮独立驱动整车仿真模型,对其动力性进行仿真。通过仿真,其最高车速、爬坡性能、加速性能以及行驶里程在不同的工况下得到仿真结果与理论设计的参数相吻合,验证了参数设计的合理性,为下一步无人车样机的制作以及进行整车运动控制研究具有重要实际意义。     

潜艇水下回转运动稳定性分析

水下回转运动是潜艇常用的运动形式之一,属于潜艇转向运动的重要研究内容。回转运动过程中,潜艇受力复杂,容易出现分岔等非线性现象,潜艇运动稳定性变差。运用同伦延拓法、分岔理论和李雅普诺夫运动稳定性理论分析了潜艇水下回转运动稳定性,并通过数值仿真试验验证了分析结果的正确性和分析方法的有效性,为潜艇运动稳定性的研究提供了思路。     

超空泡航行体深度跟踪串级控制策略

针对空泡与航行体之间非线性滑行力导致的超空泡航行体稳定性问题,提出了基于圆判据理论和Nelder-Mead算法的超空泡航行体深度跟踪串级控制方法。介绍了超空泡航行体数学模型以及圆判据定理基础知识。结合模型特性推导了超空泡航行体串级误差状态方程,利用圆判据定理研究了内环绝对稳定性。通过Nelder-Mead算法对内环反馈参数进一步优化。仿真分析结果表明：所提控制方法便于反馈参数整定,可以充分利用超空泡航行体的控制量实现深度跟踪。     

自旋载体中的超紧组合GNSS接收机跟踪环路设计

自旋载体是全球导航卫星系统接收机的一种典型应用。当全球导航卫星系统载体自旋时,旋转产生的高阶动态将导致传统跟踪环路失锁;全球导航卫星系统与惯性导航系统组合可以有效补偿信号的高阶动态。因此,提出了一种利用惯性导航信息辅助卫星导航信号跟踪的超紧组合导航接收机环路设计方法,并分析了惯性导航信息辅助速率、自旋载体转速和信号载波相位误差之间的关系。通过仿真验证了所提接收机环路结构可以有效解决自旋载体接收机的信号跟踪问题,且相比于卫星导航单系统三阶环路而言,所提超紧组合环路结构可以显著提升自旋载体接收机的定位精度。     

车载火炮火力与底盘匹配性薄弱环节捕获方法

针对在车载火炮火力与底盘匹配性评估中只评估而未对薄弱环节进行捕获的现状,提出一种基于指标关联度的薄弱环节捕获方法,采用结构熵权法求得指标权重,利用模糊综合评判法对车载火炮进行定量化评估,应用指标关联度法对车载火炮的匹配薄弱环节进行捕获,最后根据薄弱环节捕获结果对车载火炮进行改进,改进后的再评估结果验证了新方法的可行性。     

基于态势预测的无人机防相撞控制方法

针对无人机自主飞行过程中,受空中非协作移动目标威胁较大,且空中移动威胁存在高机动性的特点,提出一种预测移动威胁情况下的无人机防撞控制方法,该方法采用交互多模(IMM)算法预测移动威胁的运动状态,同时利用滚动时域控制(RHC)思想建立无人机运动控制模型,构造有约束目标函数,运用微分进化算法(DE)求解目标函数,获取最优控制量,输入控制模型,完成防撞机动控制。仿真结果表明,该方法可以有效解决空中多架航空器同时入侵的防撞问题。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

混合动力装甲车辆能量管理策略实时仿真

为解决混合动力装甲车辆多动力源输出优化匹配难题,针对一种具有3个动力源的混合动力系统中各动力源的输出特性和驱动电机功率需求特点,制定了具有双层结构的能量管理策略:顶层的系统功率分配策略完成负载功率估计及其在各动力源间的分配;底层的部件级控制策略实现发动机-发电机组和动力电池的优化控制。通过构建一种分布式硬件在环仿真平台对能量管理策略进行仿真验证。结果表明:混合动力系统能够很好地满足负载功率需求,实现了对多个目标的优化控制。