在线称重系统中嵌入式速度控制器的设计

介绍了一种在线称重系统中的嵌入式速度控制器,给出了控制器的硬件结构及主要部分的工作原理,并详细介绍了其软件设计思想。通过现场测试,该速度控制器反应灵敏,运行稳定。     

多传感器序贯势分布概率假设密度滤波

针对多传感器多目标跟踪中数据关联的计算复杂性问题,提出了一种多传感器序贯势分布概率假设密度滤波算法.利用序贯滤波的方法将单传感器的势分布概率假设密度滤波扩展到多传感器情况,并给出了高斯混合实现的序贯势分布概率假没密度(Gaussian mixture sequential PHD,GMSPHD)滤波的递推算法.仿真实验结果表明,文中提出的GMSCPHD滤波算法具有较高的多目标状态估计和目标数目估计精度,是一种有效的多传感器多目标跟踪方法.     

绕越高速公路环境监理技术方案研究

在绕越高速公路东南段建设期全过程中进行环境监理,能够弥补施工阶段环境管理的不足,增加施工阶段环境保护的主动性,切实有效地减轻公路施工期对环境的影响。文章对绕越高速公路东南段环境监理的要点进行了详细分析,为我国公路建设的环境监理提供参考。     

一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法

针对海洋背景噪声和水声传感器测量噪声大、信噪比低所导致的水下SLAM方法数据关联复杂、精度低的问题,提出一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法,该方法基于PHD滤波避免了复杂的数据关联,且在非线性函数高斯权重更新过程中引入平方根无迹变换,并进一步结合衰减记忆滤波,解决了由于模型误差和计算误差造成的协方差矩阵非正定和不对称性所导致的滤波发散问题,提高水下SLAM方法的精度.仿真实验将所提方法与RB-PHD-SLAM和UKF-PHD-SLAM方法进行对比分析,结果表明所提方法在对自身定位及地图特征估计精度上均有了明显的提高.     

基于粒子滤波的多传感器交互式多模型多机动目标跟踪

针对单传感器交互式多模型联合概率数据关联滤波算法(Interacting Multiple Model Joint Probabilistic Data Association Filtering,IMMJPDAF)在非线性情况下跟踪精度低,且对于非高斯问题不适用的情况,文中提出一种基于粒子滤波的多传感器交互式多模型多...     

有效教学视域下高职《汽车电器》课程的项目化教学课程体系研究

高职《汽车电器》课程在有效教学视域下构建项目化教学课程体系,关注教师主导与学生主体的结合。文章结合作者《汽车电器》课程项目化教学改革与实践,探讨了采用有效性教学手段构建项目化教学课程体系。实践表明,从教学实际出发选择教学内容与真实工作无缝对接,学生对项目化课程教学设计认可度较高。     

自动镀膜机系统的间接自适应模糊控制

针对具体的自动镀膜机系统建立了系统的数学模型,对一种Ⅰ型间接自适应模糊控制方法进行了改进。该方法优化了参数自适应律,能够确保系统的稳定并且抑制了抖振,跟踪曲线平滑。仿真结果表明该方法具有良好的跟踪性能,说明了该方法的有效性和实用性。     

混合新生地图信息的随机有限集同步定位与地图创建方法

在密集杂波和地图特征数目多的水下环境中,针对水下机器人同步定位与地图创建(SLAM)方法存在地图特征点位置和数目以及机器人自身位置估计精度较低的问题,提出一种改进的随机有限集SLAM方法,即混合新生地图信息的随机有限集SLAM方法,该方法在概率假设密度滤波(PHD)的预测阶段,将上一时刻之前已探测到的地图信息中靠近机器人位置的地图特征加入到观测信息中,作为预测阶段的新生地图信息集合,通过增加先验信息以提高地图特征位置和数目估计精度,改善预测阶段先验信息不足的问题.仿真实验将所提方法与传统RB-PHD-SLAM方法进行比较,当机器人回到已探测过的区域时,所提方法明显改善了地图特征位置和数目的估计精度.     

基于粒子滤波的水下目标被动跟踪算法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪中的非线性问题,克服了常规的线性化方法易发散且跟踪精度低、误差大的缺点.仿真结果表明:粒子滤波算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,收到了良好的效果,具有较高的实用价值.