简介:根据移动机器人领域中普遍应用的Ackermann’s模型,推导出了适用于ARV移动机器人路径跟踪控制算法的运动学模型.该模型是利用参考路径的曲率、车体相对于参考路径的偏航角以及位置偏移量等变量参数来建立的;然后应用“链式系统”控制理论把该运动学模型转换为链式模型,并由链式模型设计出用于路径跟踪的控制律;最后对该控制律进行了仿真分析.仿真结果表明,应用该控制算法进行路径跟踪控制时,能够较好地跟随预设路径,满足整车控制要求.
简介:针对空间高速运动目标的双基地逆合成孔径雷达(ISAR)成像问题,提出了基于相位精确补偿的速度补偿算法.首先,根据双基地雷达几何关系推导了高速运动目标到收发双站的时间延迟,建立了双基地ISAR回波模型,分析了高速运动对一维距离像性能的影响;然后,通过构造相位补偿项完成了对回波数据的速度补偿,并提出了基于最小熵的速度估计算法;最后,研究分析了速度误差对脉冲压缩及成像的影响.仿真结果表明,速度补偿算法能够消除速度引起的距离像主瓣展宽和位置畸变,得到高质量的ISAR二维像,并验证了速度估计算法的有效性.该方法为RD全相参成像和BP算法等对目标位置精度要求很高的成像算法的实施提供了速度补偿依据.
简介:通过仿真对比研究了基于特征匹配的目标识别算法快速性及鲁棒性问题.采用目前常用的STAR、FAST、SIFT(scaleinvariantfeaturetransform)、SURF(speededuprobustfeatures)、ORB(orientedFASTandrotatedBRIEF)、BRISK(binaryrobustinvariantscalablekeypoint)和FREAK(fastretinakeypoint)等算法,对算法快速性和鲁棒性进行比较,并通过不同检测子与描述子的相互结合,找出最佳组合方式,提出了一种运用匹配点数与总耗时的比值来衡量算法综合性能好坏的新方法.仿真对比证明,FAST检测子、BRISK描述子以及STAR与BRISK的组合具有较好的性能.