简介:讨论了基于BackStepping方法,载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人跟踪惯性空间期望轨迹的控制问题.首先基于拉格朗日第二类方法,结合系统动量(动量矩)守恒关系,推导得到了系统动力学方程,并转化为系统状态方程.基于Backstepping方法,针对具有不确定性的双臂空间机器人系统,设计了鲁棒自适应神经网络控制规律,保证了具有不确定性的双臂空间机器人系统末端手爪在惯性空间跟踪期望轨迹的控制.仿真实验证明了该方法的有效性.
简介:采用混合高斯模型算法,以实现背景前景的分离,并利用前景目标的二值化图像计算其轮廓特性,对超过阈值的目标物体进行预警,同时系统为实现良好的可移植性及较快的硬件处理速率,采用软件分层的体系来实现动态物体检测,底层通过V4L2接口实现硬件视频帧的采集,顶层调用opencv视觉库实现混合高斯模型下的前景提取。最后系统实现良好的人机交互界面的设计。
简介:为了更有效地对工程项目的健康状态做出全面准确的评估,将全寿命期下工程项目所有监测指标按质量指标、费用指标、时间指标、各方面满意度和可持续发展指标等加以划分.并且基于该指标体系定性与定量指标相结合的特征,构建了PCA—PR分析模型.该模型先对全寿命期指标体系进行主成分分析(PCA),从之前构建的全寿命期指标中甄选出一批可以作为工程项目健康检测分析的主要特征指标体系;再针对这些主要特征指标体系进行模式识别分析(PR),即通过将工程项目即时可能状态划分为绿灯至红灯5种状态,利用模式识别模型和项目主要特征指标识别出项目任意时点的健康状态.最后结合实例进行相关分析,得出与实际情况较为吻合的分析结果,验证了该指标体系和模型的有效性.