基于梯度自适应极值搜索算法的趋光控制研究
发布时间：2021-06-03 22:17
源定位已成为国内外研究的热点问题,为了在实验室环境下研究移动机器人的趋光性,对源定位理论方法进行了研究,设计了地面移动机器人光源定位平台,通过该平台来验证趋光理论的可行性;首先,利用对角线控制策略和梯度自适应极值搜索算法分别进行趋光实验,完成移动机器人对光源的定位;其次,使用MeanShift目标跟踪算法跟踪移动机器人的运动轨迹;最后,绘制出光源强度分布等值线并分析了移动机器人的运动轨迹;相比于对角线控制策略,梯度自适应极值搜索算法根据当前区域梯度值自适应调整反馈增益参数,提高了源定位效率,并在光源定位平台验证了该算法的有效性和稳定性。
【文章来源】：计算机测量与控制. 2019,27(06)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
图３实验硬件系统结构图及移动机器人２．２软件系统设计软件系统设计主要体现在光强信息采集模块该模块
趋光实验在配备有伪ＧＰＳ相机的实验室环境下，利用梯度自适应极值搜索算法进行移动机器人的趋光性实验。在黑色区域内建立７×７的正方形网格地图，光源固定在平台一角的空白区域，为更好地验证梯度自适应极值搜索算法在光源定位平台的有效性，将移动机器人放置在与光源相对的区域，随机给定机器人一个位置坐标，并设置机器人的初始方向，记录该起始位置的坐标信息和光强度信息。同时为了避免外界光源及人为因素的干扰，实验需要在仅有ＬＥＤ光源的情况下进行。图５中分别为两种搜索方法的趋光性进展，相同地，在初始状态下，移动机器人未接通电源，处于静止状态。在运动中期，通过对光照强度的实时检测并做出决策，移动机器人开始向着梯度较大的方向移动，但是并未朝着光源作直线运动。在运动末期，由于在光源附近光照强度的波动较小，基本维持在一定的范围内，所以移动机器人按着近似于直线运动向光源移动。此时梯度减小，收敛速度相比于运动中期时的收敛速度慢，但是基本可以确定光源所在位置，使得移动机器人移动至光源附近。图５移动机器人趋光性实验３．２运动轨迹及等值线的仿真３．２．１目标跟踪本文在Ｍａｔｌａｂ中利用ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法来跟踪移动机器人的轨迹，图中左上角为ＬＥＤ光源位置，移动机器人从右下角开始搜索。首先获取视频帧图像，通过人工标定的方法选取移动机器人作为目标区域，确定中心点的坐标（ｘ０，ｙ０）。若不是视频初始帧，则以上一帧图像中心位置为当前帧目标的迭代位置来构建候选模型。然后计算
?????????????????????????飞行试验综合安全监控技术·１０３·３综合安全监控系统构建为保证目前飞行试验的安全性，在飞行试验实时监控架构［６］基础上，整合原有资源，采用综合安全监控技术，建立了一个综合安全监控系统。通过对遥测前端传来的遥测实时数据进行实时处理、分析与显示，该系统具备遥测数据实时处理、试飞安全实时监控、试飞任务准实时评估、应急辅助决策等功能。该综合安全监控系统可应用于飞行试验遥测监控任务中，图５为某型机的故障清单示意图，将该机的故障分为４类，分别用不同的文字颜色进行区分，当发生严重故障和重要故障时，监控软件会进行语音告警，系统根据获取到的故障信息，加以分析后，会弹出相应的处置决策提供给指挥员和试飞工程师，以便辅助飞行员快速相应，完成故障处理。图６为飞控稳定裕度准实时数据处理软件界面示意图。在动作完成以后，飞控稳定裕度科目分析模块迅速进行数据分析，将闭环时域响应图以及ＢＯＤＥ图，提供给试飞工程师，得到本次动作的完成情况，这对试飞工程师进图５故障清单示意图图６飞控稳定裕度准实时数据处理软件界面示意图行后续飞行动的开展指挥具有指导作用。４结语基于上述技术开发的综合安全监控软件已经成功地应用在了飞行试验实时安全监控系统中，在多个型号飞机的试验试飞任务中，通过以告警灯、语音告警、故障清单和图形化等丰富的告警形式从视觉、听觉全方位、立体地、快速准确地发现故障，与安全相关的科目试飞，可以在１分钟内获得评估结
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于MeanShift算法的目标跟踪系统的设计与实现[J]. 沈豪,庄建军,郑茜颖,吴建耀. 电子测量技术. 2018(14)
[2]基于滑模控制的室内移动机器人路径跟踪[J]. 郝存明,张英坤,梁献霞. 计算机测量与控制. 2017(08)
[3]一种基于情感智能的机器人自主趋光行为研究[J]. 阮晓钢,庞涛,张晓平,王尔申. 智能系统学报. 2015(01)
[4]基于Boltzmann机神经网络认知机制的机器人趋光控制[J]. 阮晓钢,庞涛,于建均. 控制与决策. 2014(12)
本文编号：3211355
【文章来源】：计算机测量与控制. 2019,27(06)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
图３实验硬件系统结构图及移动机器人２．２软件系统设计软件系统设计主要体现在光强信息采集模块该模块
趋光实验在配备有伪ＧＰＳ相机的实验室环境下，利用梯度自适应极值搜索算法进行移动机器人的趋光性实验。在黑色区域内建立７×７的正方形网格地图，光源固定在平台一角的空白区域，为更好地验证梯度自适应极值搜索算法在光源定位平台的有效性，将移动机器人放置在与光源相对的区域，随机给定机器人一个位置坐标，并设置机器人的初始方向，记录该起始位置的坐标信息和光强度信息。同时为了避免外界光源及人为因素的干扰，实验需要在仅有ＬＥＤ光源的情况下进行。图５中分别为两种搜索方法的趋光性进展，相同地，在初始状态下，移动机器人未接通电源，处于静止状态。在运动中期，通过对光照强度的实时检测并做出决策，移动机器人开始向着梯度较大的方向移动，但是并未朝着光源作直线运动。在运动末期，由于在光源附近光照强度的波动较小，基本维持在一定的范围内，所以移动机器人按着近似于直线运动向光源移动。此时梯度减小，收敛速度相比于运动中期时的收敛速度慢，但是基本可以确定光源所在位置，使得移动机器人移动至光源附近。图５移动机器人趋光性实验３．２运动轨迹及等值线的仿真３．２．１目标跟踪本文在Ｍａｔｌａｂ中利用ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法来跟踪移动机器人的轨迹，图中左上角为ＬＥＤ光源位置，移动机器人从右下角开始搜索。首先获取视频帧图像，通过人工标定的方法选取移动机器人作为目标区域，确定中心点的坐标（ｘ０，ｙ０）。若不是视频初始帧，则以上一帧图像中心位置为当前帧目标的迭代位置来构建候选模型。然后计算
?????????????????????????飞行试验综合安全监控技术·１０３·３综合安全监控系统构建为保证目前飞行试验的安全性，在飞行试验实时监控架构［６］基础上，整合原有资源，采用综合安全监控技术，建立了一个综合安全监控系统。通过对遥测前端传来的遥测实时数据进行实时处理、分析与显示，该系统具备遥测数据实时处理、试飞安全实时监控、试飞任务准实时评估、应急辅助决策等功能。该综合安全监控系统可应用于飞行试验遥测监控任务中，图５为某型机的故障清单示意图，将该机的故障分为４类，分别用不同的文字颜色进行区分，当发生严重故障和重要故障时，监控软件会进行语音告警，系统根据获取到的故障信息，加以分析后，会弹出相应的处置决策提供给指挥员和试飞工程师，以便辅助飞行员快速相应，完成故障处理。图６为飞控稳定裕度准实时数据处理软件界面示意图。在动作完成以后，飞控稳定裕度科目分析模块迅速进行数据分析，将闭环时域响应图以及ＢＯＤＥ图，提供给试飞工程师，得到本次动作的完成情况，这对试飞工程师进图５故障清单示意图图６飞控稳定裕度准实时数据处理软件界面示意图行后续飞行动的开展指挥具有指导作用。４结语基于上述技术开发的综合安全监控软件已经成功地应用在了飞行试验实时安全监控系统中，在多个型号飞机的试验试飞任务中，通过以告警灯、语音告警、故障清单和图形化等丰富的告警形式从视觉、听觉全方位、立体地、快速准确地发现故障，与安全相关的科目试飞，可以在１分钟内获得评估结
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于MeanShift算法的目标跟踪系统的设计与实现[J]. 沈豪,庄建军,郑茜颖,吴建耀. 电子测量技术. 2018(14)
[2]基于滑模控制的室内移动机器人路径跟踪[J]. 郝存明,张英坤,梁献霞. 计算机测量与控制. 2017(08)
[3]一种基于情感智能的机器人自主趋光行为研究[J]. 阮晓钢,庞涛,张晓平,王尔申. 智能系统学报. 2015(01)
[4]基于Boltzmann机神经网络认知机制的机器人趋光控制[J]. 阮晓钢,庞涛,于建均. 控制与决策. 2014(12)
本文编号：3211355
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