基于CORS的GPS测量技术及其在大型工程中的应用

介绍了GPS定位基本原理、常见定位方法及其发展历史,同时重点介绍了目前最为流行的连续运行GPS定位服务(CORS)的概念、基本原理、主要构成、实现模式及国内外现状,并通过CORS在大型水运、路桥工程中的具体案例应用介绍,总结CORS模式下GPS测量技术在大型项目的勘察设计、施工放样、检测维护各阶段无可替代的先进性,提出在将来大型工程中CORS其独特的高精度、全天候、多功能及多领域的应用前景。     

基于改进Stanley算法的目标假车路径跟踪控制

为了满足智能汽车封闭场地测试的需求,开发了一种智能车场地测试用软目标车,能够有效地提高场地测试的安全性和效率。在封闭场地功能场景的测试中,软目标车应能够按照预设的GPS轨迹高精度行驶。为了提高目标车的路径跟踪精度,设计了基于偏差的比例、积分、微分和Stanley控制算法的横纵向控制器,基于遗传算法得到Stanley控制算法参数的最优知识库,利用模糊控制算法实现Stanley控制算法参数的自适应调节,基于Carsim和Matlab/Simulink联合建立了软目标车仿真模型,最后在封闭场地中进行实车验证。结果表明：提出的控制方法能够满足智能汽车封闭场地测试要求。     

基于预瞄的智能车辆路径跟踪控制研究

针对智能车辆在实际行驶过程中的路径跟踪问题,综合考虑车辆位置和动力学状态,建立了二自由度车辆动力学模型和路径跟踪预瞄误差模型,并将预瞄误差模型与二自由度车辆动力学模型相结合。以最小化横向预瞄误差和车辆与目标路径之间的方位偏差为控制目标,基于线性二次型最优状态调节器(LQR),得到了安装四轮转向控制器的智能车辆的前后轮转角。将车辆的前后轮转角作为车辆模型的输入,控制车辆稳定地跟踪期望路径。仿真结果表明:提出的路径跟踪控制策略能够在车辆换道时始终维持横向预瞄误差和方位偏差在较小范围内,同时具有较好的横向稳定性。     

基于RBF神经网络优化的无人驾驶车辆增量线性模型预测轨迹跟踪控制研究

研究了无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于RBF(径向基函数)神经网络的自适应补偿和鲁棒控制分别设计了2种优化后的ILTV-MPC(增量线性时变模型预测控制)轨迹跟踪控制系统。建立了ILTV-MPC轨迹跟踪控制器,利用RBF神经网络的局部逼近特性,设计了RBF自适应补偿控制器逼近模型的不精确部分;进而将逼近过程产生的误差作为外部干扰,设计了RBF鲁棒优化控制器,从而对逼近误差予以抑制。应用Lyapunov稳定性分析推导出隐含层网络权值训练规则,证明了控制系统的稳定性。当行驶在良好路面时,与传统ILTV-MPC相比,RBF补偿-ILTV-MPC最大误差减小约38.73%; RBF鲁棒-ILTV-MPC最大误差减小约68.42%。结果表明:RBF鲁棒控制较RBF补偿控制可进一步提高ILTV-MPC控制器的跟踪精度,减轻车辆侧滑程度,提高车辆行驶稳定性。     

智能车辆弯道换道路径规划算法与跟踪控制

为解决智能车辆在弯道工况下换道过程中的路径规划与跟踪控制的问题,提出一种弯道主动换道系统,主要包括基于可拓优度评价的弯道换道路径规划算法与基于模型预测控制的路径跟踪控制方法。该路径规划算法分为:上层路径生成器和下层路径选择器。上层路径生成器以不同的纵向距离采用5次多项式生成路径集合,下层路径选择器基于换道距离、侧向加速度、横摆角速度和质心侧偏角建立可拓优度评价控制器选出最优路径。通过参数优化的模型预测控制算法对规划的路径进行跟踪控制,基于Carsim和Matlab/Simulink的虚拟平台仿真验证该换道系统的有效性。结果表明:车辆在弯道上以不同的速度行驶,换道时,该系统皆能合理地规划出换道路径且能对换道路径进行准确、稳定跟踪控制。     

全自动分币系统设计

为了更高效地实现对硬币的分离计数,课题组设计了全自动硬币分币系统。系统采用曲柄连杆等机构设计分币装置：利用孔板对不同种类的硬币进行分离 ;采用Flexiforce压力传感器对硬币数量进行计量,并将计量结果显示在LCD1602液晶显示屏上;利用GPS/BDS双模定位模块对分币机进行定位与定时;利用MPU 9250模块测量装置的水平倾角,并利用2.4G无线通信模块将获取的硬币数量与币种信息以及装置安全信息发送给PC端监测软件。课题组研究了系统的软硬件设计 ,并给出了实验测试结果。结果表明：系统可以准确分离硬币并计数,且可以将计数结果发送至远程的PC端监测软件。研究对实现全自动化分币具有一定的意义 。     

基于模型预测控制的自主应急转向系统设计

采用多输入多输出模型预测控制(MIMO MPC)方法,设计了一种自主应急转向系统。采用前轮转角和直接横摆力矩两种输入的单轨模型,对横向位移和航向角进行预测。采用梯形加速度剖面法,根据最大允许横向加速度来规划避障路径。仿真结果表明:MIMO MPC利用前轮转向角跟踪期望的侧向位移,提高了侧向位移和航向角的跟踪性能,相比单输入单输出模型预测控制(SISO MPC)能更精确地跟踪规避路径。     

全球定位系统在城市控制测量中的应用

介绍全球定位系统(GPS)在城市控制测量中GPS网的建立步骤、方法,并通过对具体观测事例的解算,得出结论:GPS定位技术在数据采集过程中操作简便易行,布点灵活,效益好,精度高,内业处理快捷。     

智能车辆路径跟踪横向控制研究

针对传统基于单一控制方法的车辆路径跟踪控制算法无法准确跟踪路径的缺点,以智能车作为研究对象,提出基于预瞄控制和模糊滑模控制的车辆横向控制算法。基于智能车在横向控制中的运动特性,建立横向和横摆两个自由度的车辆模型。针对传统基于反馈控制的方法实时性差的缺点,通过建立预瞄模型来获取预瞄偏差,保证车辆在行驶中提前预估前方道路环境信息,提高实时性。基于滑模和模糊控制,设计了智能车辆路径跟踪横向控制器。采用由集成偏差组成的滑模切换函数及其微分作为控制器的输入,把对误差的控制转化为对滑模函数的控制,保证了车辆转向时的稳定性。Matlab/Simulink的仿真结果表明:智能车辆路径跟踪横向控制器能够在曲率急剧变化的路段实现路径准确跟踪,满足车辆实际行驶要求。     

无人车辆轨迹跟踪与横摆稳定协调控制研究

针对无人车辆轨迹跟踪问题,为兼顾车辆轨迹跟踪和横摆稳定的双控制目标,提出了一种无人车辆轨迹跟踪与横摆稳定协调控制策略。根据车辆轨迹跟踪模型,基于快速幂次趋近律设计了车辆轨迹跟踪滑模控制器,旨在通过无人车辆自主转向控制跟踪参考轨迹。同时,利用滑模算法设计了车辆横摆稳定控制器,通过横摆力矩控制跟踪参考横摆角速度。考虑到横摆稳定控制器中横向车速未知的情况,设计了横向车速滑模观测器,从而为横摆稳定控制器提供信息输入。此外,利用横摆力矩控制量设计了前轮转向角补偿模块,通过轨迹跟踪和横摆稳定控制器的协调,进一步修正轨迹跟踪精度。利用CarSim和Simulink平台搭建了联合仿真模型。仿真结果表明:所提出的轨迹跟踪与横摆稳定协调控制策略能够实现轨迹跟踪,并兼顾车辆的横摆稳定性。     

基于ROS的机器人室内巡检技术仿真

针对传统巡检机器人在进行巡检时缺乏自主环境感知能力以及无法自主规划路径的问题,提出基于开源机器人操作系统(robot operating system,ROS)融合同时定位与建图(SLAM)、路径规划(path planning)技术进行室内机器人巡检应用的仿真研究思路。首先建立室内巡检机器人模型及仿真地图环境,然后对应用于机器人巡检的关键算法进行分析与选择,最后基于ROS构建室内巡检机器人试验平台,并对巡检过程中所提出的关键技术进行仿真研究。结果表明:基于ROS的室内机器人系统的定位与建图算法以及路径规划算法可靠性较高,实用性强,可以有效应用于室内巡检中。     

静态GPS在控制测量中的应用分析

简述GPS相对定位原理及GPS测量的优点,并根据校园静态GPS测量实验阐述静态GPS在控制测量中的应用,包括选点、布网、外业观测与内业数据处理的基本技术方法。     

B样条曲线下的MPC轨迹重规划算法

为加强无人驾驶车辆在复杂环境道路上行驶的平滑性,减少车辆的抖振,提高乘坐舒适性,提出了一种基于B样条曲线的MPC轨迹重规划算法。该算法将B样条曲线与MPC轨迹重规划算法进行有效结合,利用B样条曲线局部性和凸包性的优势,对重规划算法规划出的离散点进行拟合,提高规划路径的平滑性。基于Matlab/CarSim进行联合仿真,对建立的轨迹重规划模型及控制模型进行双移线工况下的仿真验证。结果表明:相比于不加平滑算法的规划轨迹,双移线工况下,多项式拟合曲线规划出的路径侧向最大加速度和横摆角速度分别降低了56. 01%和60. 52%,B样条曲线降低了77. 08%和68. 55%,验证了算法的正确性和有效性。     

基于自适应模糊PID控制的农用作业机械轨迹跟踪系统研究

为实现具备大转向间隙特征的智能农业作业机械的轨迹跟踪的稳定性和精确性,提出了一种新型的自适应模糊PID控制器。首先,基于预瞄跟踪理论,建立二自由度(2-DOF)车辆横向误差模型,并推算出其航向角误差。然后,提出了基于转角前馈补偿的自适应模糊控制器,根据驾驶员特性,建立模糊控制规则。最后,利用Carsim与Simulink进行联合仿真验证。结果表明:相比传统PID控制器,自适应模糊PID控制器可以有效地解决大转向间隙造成的转向控制稳定性问题,减少智能农机轨迹跟踪时的调整时间,提高跟踪精度,对较差的车况和工作环境具有较强的适应性和鲁棒性。     

LAD准则下的无线传感器网络节点定位方法

多维标度算法广泛应用于无线传感器网络的节点定位。经典的MDS算法通过构造距离平方矩阵(非相似性矩阵)和进行双质心变换,在相似性空间中根据最小二乘准则进行求解。若测量噪声为高斯白噪声,经过变换后,相似性矩阵中元素的误差不再服从高斯分布,基于LS的估计不再是最优的。针对这一问题,用最小绝对值偏差准则改进MDS算法代价函数,对无线传感器网络节点定位进行研究。仿真结果表明,该方法具有良好的稳健性,比经典MDS算法具有更好的定位性能。     

GPS动态导航定位的当前统计模型与自适应滤波

GPS动态定位的数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,而卡尔曼滤波的应用要求动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差。针对GPS动态定位的这一问题,本文探讨了在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,介绍了一种基于协方差匹配技术的自适应卡尔曼滤波算法,该法当Q已知时可以准确地估计出R。它的独特之处在于原理上易于理解,在实际中也很容易实现,它是通过判定发散的判据,求出噪声统计的估计值,然后再按得到的噪声统计估计值计算新息序列的协方差阵,因此消除了滤波发散现象。     

微机心电图波形分析程序的流程及算法

本文论述了CSS—Ⅱ型微机心电图自动诊断系统的波形分析和识别程序的设计思想及主要算法。其中包括用于QRS波群定位、P波定位与测量的“多导联同步信号定位和检测算法”,用于S—T段分析的“模糊(Fuzzy)聚类算法”;用于各子波起止点的精确检测的“局部区间坐标变换(LOT)”和“多区间局部坐标变换(MLOT)算法”等。它们有效地解决了微机运行速度慢、精度低等问题,所检测得到的参数与医学专家的目测结果极为吻合。     

基于图搜索和几何曲线的自主代客泊车路径规划

针对自主代客泊车系统的路径规划问题,提出了一种基于有向图搜索和几何曲线的自主泊车路径规划算法。提出了一种基于广义维诺图的有向混合A~*全局路径规划算法,准确有效地生成一条从停车场入口到达泊车起始点的无碰撞路径。采用改进的C型垂直停车路径规划算法生成局部泊车路径。通过Matlab和CarSim联合仿真及实车试验证明了该算法的有效性和实用性。试验结果表明：与Hybrid A~*算法相比,提出的全局路径规划算法在生成可行路径时,所需时间更短,避障性更好。该自主代客泊车路径规划算法,路径跟踪效果较好,能够有效可靠地实现自主泊车目标。     

基于手机GPS轨迹的出行方式判别分析研究

对手机GPS出行轨迹数据进行提取,分析不同出行方式轨迹特点,选取轨迹平均速度、速度极差、20%分位数速度以下轨迹点落入公交站区域概率3个变量为确定出行方式的判别变量,分别运用Fisher法与Bayes法构建出行方式判别函数,将判别变量数值代入判别函数进行回判,验证了判别分析方法在手机GPS轨迹出行方式判别中的效果,为利用手机GPS轨迹大数据分析交通问题提供了一定参考。     

基于领航者的多机器人系统编队控制研究

针对多移动机器人的路径规划、编队成形与编队保持问题,本文提出了一种集路径规划和轨迹跟踪于一体的领航—跟随者编队控制方法,实现了多机器人共同协作完成目标任务.本文首先建立了在非完整约束条件下轮式机器人的数学模型,然后通过全局坐标转换将领航—跟随模型转换为局部坐标系统误差模型,最后建立了基于领航—跟随模型的多机器人协同运动的编队控制律.通过设置合理的通信协议参数,使用matlab验证了基于领航—跟随策略的编队控制律的有效性和可行性.