摘要：空地交叉视图定位是一项极具挑战性的任务,因为2个视图在视觉外观和空间布局上有巨大差异。目前大部分方法将该问题视作图像检索任务,并设计了各种双分支卷积神经网络来学习这2个视图的全局特征嵌入。现有方法未充分利用部分级特征,增加了对不可见数据表示学习的风险。为了应对上述问题,提出了一种新的深度学习算法,首次将部分级特征这一概念引入交叉视图定位领域。该算法通过对全局特征进行切分直接生成部分级特征,并引入部分级监督信息来引导模型学习更具区分度的特征。试验结果表明,该算法在CVUSA数据集上r@1召回率可达93.22%,在不增加参数和计算复杂度的前提下有效提高了匹配准确度。

摘要：研究了永磁同步电机伺服系统的位置跟踪问题.利用反馈线性化的思想,对永磁同步电机的数学模型进行分析,实现了电机模型的精确线性化和解耦.首先,将永磁同步电机位置跟踪系统采用反馈线性化技术变换为两个线性子系统,分别对其设计相应的基于连续状态反馈线性化的有限时间控制器,并设计了有限时间负载观测器来观测估计外部负载扰动.对永磁同步电机位置跟踪的闭环系统进行了稳定性的分析.与对应的渐近稳定控制的方案相比,基于有限时间的控制方案实现了永磁同步电机对期望信号的有限时间跟踪,获得了更好的动态响应和抗扰动性能.仿真结果表明了该控制方案的有效性.

摘要：研究静止同步补偿器(STATCOM)内部电流的跟踪控制问题。建立STATCOM的数学模型,通过外部电压环来设计参考电流信号,从而得到STATCOM的电流跟踪偏差模型。采用直接反馈线性化和Lyapunov函数的方法,设计H∞控制器,使得内部电流达到快速跟踪参考信号的目的,并且具有抑制外部干扰的性能。最后,通过Simulink仿真与传统两级PI控制进行比较,结果表明了所提算法对STATCOM具有更好的内部控制性能。

摘要：为了尽可能减小采摘机器人末端执行器在采摘过程中对果蔬的损伤,提出了一种基于广义比例积分(GPI,generalized proportional integral)的抓取力矩控制方法。首先,对由电机驱动的末端执行器建立模型,推导出电机输入电压与负载力矩之间的数学关系;然后,利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器,将力偏差转化为电机的输入电压控制。该方法不需要对力矩跟踪误差进行求导计算,避免了求导所带来的系统延时和噪声问题。仿真和实物抓取试验结果表明,采用GPI的末端执行器力矩控制对跟定信号的跟踪误差达到10-3量级,具有良好的力矩跟踪能力,与传统PI(proportional integral)控制方法相比,其控制力矩和电机控制电压输出平稳,降低了末端执行器抓取时对果蔬的损伤,无损采摘效率达到90%,比PI控制的采摘完好率高出8个百分点,适合于对果蔬的柔顺抓取控制。该研究可为果蔬采摘机器人无损采摘提供参考。

摘要：针对多源扰动下的光电跟踪系统,提出一种基于有限时间扰动观测器的连续非奇异终端滑模控制方法.首先,通过扰动观测器在有限时间内估计出集总扰动并用于快速幂次趋近律的设计,利用非奇异快速终端滑模面和等效控制方法,得出连续有限时间控制律.采用Lyapunov稳定性方法进行了严格的有限时间收敛证明.其次,对2–DOF光电跟踪系统进行建模,分析影响控制精度的多源干扰因素,并进行控制律设计.最后,结合实际工作环境进行仿真与实验研究,论证算法的有效性.结果表明,提出的控制方法可使得系统输出即使在多源扰动存在情况下,也可在有限时间内快速收敛到平衡点,提高了光电跟踪系统的抗干扰能力与稳态控制精度.

摘要：针对空空导弹飞行控制系统的模型不精确、快时变、非线性等特点,提出了基于多维泰勒网的惯性参考自适应控制方案。首先,建立特征点处的空空导弹数学模型;然后基于三通道解耦模型,设计多维泰勒网控制器,将其与PID控制器和H∞控制器进行控制效果比较,并对这三种控制器的参数均采用粒子群算法来优化。最后,对每种控制器的参数均采用惯性参考自适应调整策略,通过空空导弹六自由度模型的大机动仿真实验来比较三种控制方法的控制效果。仿真实验结果表明,在这三种控制方案中基于多维泰勒网的惯性参考自适应控制的控制效果最好。

摘要：针对知识化制造环境下的自适应调度问题,提出基于状态-动作不确定性偏向Q学习(state-action uncertainty bias based Q-learning,简称SAUBQ学习)的知识化制造自适应调度策略.该策略针对传统Q学习收敛速度慢,训练时间长等问题,引入信息熵的概念定义了状态不确定性测度,据此定义了Q学习动作偏向信息函数,通过对Q学习奖励函数采用启发式回报函数设计,将动作偏向信息利用附加回报的方式融入学习系统,并证明了算法的收敛性和最优策略不变性.在学习过程中,Q学习根据偏向信息调整搜索空间,减少了Q学习必须探索的有效状态-动作对数目,同时偏向信息根据Q学习结果不断进行调整,避免了不正确的误导.经仿真实验比较,结果表明,该策略具有对动态环境的适应性和大状态空间下收敛的快速性,提高了调度效率.

摘要：针对服务机器人应用需要,引入基于构件的开发方法,设计了一种支持和增强服务机器人功能的智能环境服务构件系统.制定了服务构件的基本组成结构与交互模式,实现了机器人的跨平台服务调用,有效解决了资源多样异构性带来的问题.服务构件将资源辅助功能封装成共享服务,借助智能环境通信网络,基于规范的服务接口和说明,提供开放的服务访问和调用.它可以被独立地部署并由第三方任意组合应用.本文分别从辅助资源端和服务机器人客户端出发,详细论述了应用web service(WS)中间件技术开发服务构件和服务调用程序的基本原理,并给出了实验验证.

摘要：针对一般时滞型线性系统,基于一种新型时变线性矩阵不等式方法,采用基于"descriptor form"的Lyapunov-Krasovskii泛函和带分布时滞记忆的状态反馈控制,研究了使该类系统稳定且满足H∞特性的控制器设计问题,并给出其可解的充分条件.最后通过仿真例子验证了结论的有效性.

摘要：针对产品设计时间预测中存在的小样本、不确定性数据和异方差噪音等问题,将模糊回归理论与par--SVM相结合,基于Necessity模型构造约束条件,提出了par-F-SVM,并给出了相应的设计活动时间智能预测方法和相关参数的优选算法.最后通过注塑模具设计的实例分析表明了所提出的基于par-F-SVM的时间预测方法是有效、可行的.