摘要：本文提出了一种基于应用高效卷子算子(ECO)改进的LRECT跟踪算法.首先,为了增强网络所提取特征的识别能力,堆叠线性两步(LT)残差结构设计具有32层的线性两步方法性质的残差网络(LTRNet),并且融合该网络浅层与深层卷积特征信息形成跟踪算法的特征提取模块;其次,采用投影矩阵压缩LTRNet提取的高维特征,将压缩特征通过插值处理后,与当前滤波器在傅里叶域进行卷积定位确定目标位置;最后,使用高斯牛顿算法和共轭梯度算法求解以响应误差和惩罚项之和为优化目标的优化问题,实现滤波器和投影矩阵的更新.在OTB2015标准数据集上进行测试实验,结果表明本文所提算法可以实现较高精度的稳健性跟踪.

摘要：本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF)。当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量测噪声对观测值的准确性影响很大;其次,引入Sage-Husa噪声自适应估计器较准确估计系统量测噪声均值和方差,使观测值更准确;最后,通过满足正交性原理条件公式计算次优渐消因子,将次优渐消因子引入协方差一步预测运算式中,得到强跟踪滤波器。次优渐消因子的引入使得一步预测协方差矩阵增大,即增大强跟踪扩展卡尔曼滤波器增益,使系统增加对观测值权重,得到更准确的状态估计值。离线仿真实验和在线实物实验结果表明了所设计算法的有效性。

摘要：本文通过研究六足昆虫的爬行状态,主要运用STM32单片机编写了相应的运动算法,使机器人可以做出基本的爬行动作。同时系统搭载传感器,能够实时采集周围环境数据;通过对ZigBee无线网络的应用,实现上位机对机器人的无线控制;上位机部分使用LabVIEW软件编写,界面部分人机交互良好,易于人员操作。本系统分为上位机模块,无线模块以及机器人模块。本系统运行状态良好,机器人与上位机之间通信流畅,在机器人应用领域具有很好的发展前景。