吴雄君
- 作品数：5 被引量：6H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术更多>>
- 模型降阶量化反馈控制
- 2014年
- 针对导引头稳定平台存在严重不确定性和干扰的工况,提出一种基于渐进稳定Hutton降阶算法与量化反馈控制(QFT)相结合的模型降阶量化反馈控制方法,利用QFT设计控制器满足多种性能指标(例如鲁棒稳定性能、跟踪性能、抗干扰性能等),采用Routh因子近似方法获得渐进稳定的降阶模型,便于工程实现。仿真结果表明,该算法对于模型和参数不确定性具有较好的鲁棒性,能满足导引头控制平台的需求。该方法相对于传统QFT设计方法更具有工程可行性。
- 吴雄君赵桂军吴晔
- 关键词：鲁棒控制伺服系统导引头
- 基于改进变尺度混沌优化的自标定位置视觉伺服被引量：5
- 2008年
- 提出不一种基于改进变尺度混沌优化算法(Enhanced mutative scale chaos optimization algorithm,EMSCOA)的机器人动态自标定位置视觉伺服算法,算法在Mendonca-Cipolla和G.Chesi利用本质矩阵进行自标定的基础上进行了扩展.首先依据3个奇异值的特性在线生成目标函数,在进行动态自标定的同时,完成视觉伺服.算法抛弃了G.Chesi方法中对初值选取极为敏感的梯度下降法,采用改进的变尺度混沌优化算法动态优化摄像机内参数.把混沌变量映射到待寻优的5个内参数区间,通过设置内外两层循环,内循环进行混沌搜索,外循环负责缩小内参数搜索区间,避免了混沌优化在内参数区间的盲目重复搜索,提高了搜索效率.算法同时克服了G.Chesi方法迭代过程中要求选取初值时靠近摄像机内参数真值的限制,并可以通过设置参数范围来精确逼近5个内参数.另外,算法不需要物体精确的三维模型,只需要8个空间固定点坐标信息.仿真结果表明,该方法应用于基于位置的视觉伺服时运算速度快,同时对内参数变化鲁棒性强,实验结果证明了算法的有效性.
- 刘丁吴雄君杨延西辛菁
- 关键词：视觉伺服本质矩阵计算机视觉
- 一种新的基于粒子群优化的自标定位置视觉定位算法被引量：1
- 2008年
- 针对动态自标定的问题,提出了一种改进的基于粒子群优化(PSO)的自标定位置视觉定位算法。首先对本质矩阵进行奇异值分解,依据3个奇异值的特性在线生成目标函数,在进行动态自标定的同时,完成视觉伺服。算法抛弃了Chesi G方法中对初值选取极为敏感的基于梯度下降的方法,采用PSO动态优化摄像机内参数。该方法的主要优点是在线优化时对摄像机参数初值并不敏感,并克服了Chesi G方法中要求摄像机内参数不可变的限制,只需离线给出5个内参数的粗略范围。另外算法不需要物体精确的3维模型,只需8个空间固定点的坐标信息。大量实验结果表明,该算法应用于基于位置的视觉定位时比基于梯度的方法运算速度更快,且鲁棒性更强。
- 刘丁吴雄君杨延西
- 关键词：粒子群优化视觉定位本质矩阵计算机视觉
- 饱和约束控制系统:抗积分溢满及其激发机制
- 本论文考虑执行器输入受限系统。该类系统是一类应用范围广，物理意义强的常见系统。考虑到物理可实现性，每个系统本质上都有约束限制，但传统的现代控制理论控制器的设计方法中，通常假定系统的控制器的输入不受约束，忽略了执行器饱和的...
- 吴雄君
- 关键词：执行器输入受限系统控制系统吸引域
- 基于自标定的机器人视觉定位研究
- 在机器人系统中引入视觉反馈控制,有利于增加机器人的灵活性,提高控制精度.通过'示教'方法实现眼在手的视觉伺服是机器人研究领域的一个热点问题.本文针对自标定方法在机器人视觉定位中的应用研究,进行如下几个方面的工作:
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- 吴雄君
- 关键词：机器人视觉伺服自适应遗传算法计算机视觉反馈控制
- 文献传递
