动态目标

摘要： 目的:解决目前食品生产线分拣机器人抓取操作不稳定、分拣效率低的问题。方法:基于高速并联食品分拣机器人的体系结构,提出了一种基于改进粒子群算法的多目标运动优化策略用于食品分拣机器人的动态目标抓取控制方法。协调抓取顺序和分拣轨迹建立最短路径模型,以末端加速度建立机构稳定性优化模型,并通过改进粒子群优化算法对目标进行优化。结果:通过试验进行了验证,在输送速度100 mm/s时,抓取成功率由96.8%提高到100%,分选速率由1.62个/s提高到1.98个/s。结论:该控制方法能有效提高食品分拣机器人的操作稳定性和分拣效率。

摘要： SLAM技术是机器人自动导航、无人驾驶、AR增强现实的关键技术,而视觉SLAM因为可以获取更多的环境信息,同时成本远低于激光雷达的方案,受到了业界广泛的关注。但是,传统的SLAM框架为了分析方便,采用了静态环境的假设,如何应对动态目标干扰至关重要。现有的面向动态场景的SLAM系统要么只利用语义信息,要么只利用几何约束,要么以松散耦合的方式简单结合起来,设计一个面向动态环境的视觉语义SLAM系统,它建立在经典的ORB-SLAM框架之上,采用一种新的动态特征检测方法,称为语义光流,充分利用隐藏在语义和几何信息中的动态特性,准确地去除前端提取到的动态目标特征点。利用SegNet生成逐像素语义分割结果作为语义光流中的掩码,计算可靠的基本矩阵,然后利用几何约束找到真正的动态特征点并过滤。在跟踪和优化模块中仅保留剩余的静态特征,以实现动态环境中准确的相机位姿估计。在TUM的RGB-D数据集和真实环境中进行了实验,与ORB-SLAM相比,在高动态场景中实现了98.49%的精度提升,优于四个经典动态视觉SLAM系统。

摘要： 针对机器人分拣煤矸石时,因输送带打滑、左右摆动而造成矸石定位不准确、机械臂末端抓取失败和载荷冲击等问题,提出了一种基于机器视觉的煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划方法。首先,采用基于HU不变矩图像匹配算法对目标矸石进行匹配识别并获取目标矸石位姿;其次,分别建立机器人和相机-机器人运动学方程,并进行正逆求解,实现基于视觉的目标矸石精确定位;最后,采用位置-速度-加速度三环PID控制算法进行目标矸石动态跟踪,即位置环控制器的输入为获取的目标矸石精确位置,位置环控制器的输出作为速度环控制器的输入,速度环控制器的输出作为加速度环控制器的输入,将加速度环控制器的输出叠加到伺服电动机上,使机械臂末端与目标矸石达到位置、速度同步运动的效果,实现平稳快速抓取。采用Matlab对三环PID控制算法、三维比例导引算法和三维偏置比例导引算法进行仿真对比,结果表明:对动态目标的跟踪抓取在追随式、同步式和拦截式3种情况下,三环PID控制算法的响应时间、跟踪抓取时间均较比例导引算法及偏置比例导引算法短,且三环PID控制算法在整个过程中各轴速度、加速度连续、平滑,没有出现突变情况,可实现动态目标同步跟踪、精准抓取。在煤矸石分拣系统平台上应用三环PID控制算法、比例导引算法和偏置比例导引算法进行适应性实验,结果表明:3种算法在机器人运行时各个关节均未超限;三环PID控制算法完成抓取的平均时间比比例导引算法和偏置比例导引算法短;三环PID控制算法在抓取点的平均速度偏差在1 mm/s左右,跟踪速度偏差较小,可满足对高速度目标的同步跟踪、精准抓取要求。

摘要： 针对空战中飞机如何根据实时态势进行快速智能决策问题,提出基于改进DDPG算法的空战行为决策框架(Air Combat Behavior Decision-making Framework on Improve DDPG,ACBDF_DDPG)。框架中的主要改进如下:1.设计一种针对动态目标的嵌入式人工经验奖励机制,缓解深度强化学习算法在训练过程中,由于状态空间巨大且奖励稀疏导致的收敛困难问题;2.对框架中的Actor网络更新机制进行改进,解决Critic网络评估效果差时,更新Actor网络导致的模型训练不稳定问题;3.采用优先采样机制确保训练价值高的经验样本得到充分利用。最后基于MaCA平台搭建仿真实验环境,通过消融实验验证了所提出框架中改进机制的有效性和优越性。

摘要： 传统火焰传感器因安装位置、探测角度等受限,很容易导致内燃机试验台架内部发生火灾时传感器无法可靠识别导致极大的经济损失。为解决该问题,提出了基于机器视觉的台架火灾监测方法。该方法利用网络监控摄像头视角广、部署全面的优点,首先获取摄像头传输的视频流,然后利用图像特征分析、动态目标监测等传统视觉算法提取关键特征图片,最后利用神经网络模型对关键特征图片进行深度分析。通过计算机语言对分析结果进行处理并将处理结果发送到联动报警系统中。研究结果表明,采用机器视觉的方法能够可靠地对火灾事故进行识别报警。

摘要： 提出了无风状态下轴对称巡航导弹打击动态目标的多维泰勒网(MTN)优化控制方案。首先,建立轴对称巡航导弹非线性、全耦合的六自由度模型及机动目标模型,然后分析并设计PID控制器、MTN控制器、滑模控制器,最后搭建MATLAB仿真平台,对模型进行仿真试验,对比无风状态下以上三种控制器对导弹的控制效果。结果表明,相同条件下,MTN控制器的控制效果较好。

摘要： 目的:解决当前食品生产中Delta机器人在动态目标抓取方面存在的精度差、效率低等问题。方法:提出了一种新的动态目标抓取方法用于食品生产线中Delta机器人的抓取控制,通过传送带的偏移量和编码器的反馈值计算目标的动态位置,优化目标的抓取顺序,并结合门型轨迹和改进的梯形加减速算法对动态目标进行抓取。通过试验对优化前后的控制方法进行分析。结果:在20mm/s的输送速度下,优化前后机器人漏抓率由3.33%降至0,抓取速度从0.756个/s提高到0.860个/s;在30 mm/s的输送速度下,优化前后机器人漏抓率从8.83%降至0,抓取速度从0.885个/s提高到1.130个/s。结论:动态目标抓取方法能有效提高Delta机器人的抓取效率。

摘要： 对变电站内的动态目标进行跟踪,可以帮助巡检无人机提前规划规避路径,实现安全飞行。提出了动态目标的覆盖指数评估对动态目标的跟踪能力;将动态目标划分为动态可控对象和动态不可控对象,基于速度、加速度、方向等参数,分别提出了规避措施,且以续航能力为约束条件确认规避准则。针对动态不可控对象,应用边缘锐化,关键点匹配后,基于多关键点提出立体图像匹配及对象识别方法,计算动态障碍物的外形及运动参数。实际测试表明,上述算法可有效规避多种动态障碍,具有合理性和实用性。

摘要： 针对传统LK光流法无法有效跟踪快速移动的目标,跟踪时存在特征点选取实时性和准确性不足的问题,提出一种结合改进FAST角点检测的LK光流算法。应用改进后的FAST角点检测提取出的角点作为候选特征点,通过设定筛选方案从中选取具有较高对比度的特征点作为目标特征点,结合图像金字塔分层,最终使用LK光流法对其进行跟踪。改进FAST角点检测能够更快速地提取出最强的灰度变化角点,使得子像素计算准确性得以提高并且减少了提取特征点的时间。引入图像分层缩放源图像,能够使算法稳定跟踪快速运动的目标。实验结果从运动目标检测所需时间、特征点的数量、每秒处理的视频帧数以及x轴和y轴方向运动误差等方面进行分析比较,证明所提出的改进算法运行速度快,能够快速且准确地跟踪动态目标。

摘要： 针对无人机目标跟踪过程中机载设备算力有限、目标尺寸变小、干扰物存在的问题,研究适用于无人机视角的快速高精度目标跟踪算法。通过引入HOG融合CN属性进行特征提取,采用基于线性核函数的核相关滤波算法,实现对动态目标的跟踪,通过目标跟踪实验验证了该方法的有效性。

摘要： 本文计算和分析了在考虑近场条件下,时变海面与动态目标复合近场散射特性以及多普勒谱特性.采用弹跳射线法(SBR)结合物理绕射(PTD)计算简单目标的散射特性.利用半确定面元法计算时变海面的多普勒谱,分析了不同极化方式下多普勒特性.弹跳射线法(SBR)结合四路径散射模型,计算动态目标与时变海面的复合散射特性.基于面元法,考虑了天线方向图对散射场的影响,结果显示了目标与天线的距离变化影响了散射特性,并且使得多普勒展宽和频移增大.

摘要： 调强放射治疗(Intensity Modulated Radiation Therapy,IMRT)是当前治疗癌症的主要手段.它采用逆向计划,根据医生给出靶区的预定剂量和危及器官、周围正常组织的限定剂量构造目标函数,利用优化算法,自动计算调整照射野射束剂量,以达到增强PTV高剂量分布,减少OAR和NT剂量分布的目的.本文针对IMRT逆向计划特有的偏好性，提出一种基于动态目标粒子群算法。算法通过引入基于逆向计划偏好的动态优化目标选优策略、自适应参数策略和自适应全局扰动策略使得粒子群算法适用于优化IMRT逆向计划。引入基于逆向计划偏好的动态优化目标选优策略使得算法加快收敛，引入自适应参数策略和自适应全局扰动策略使得算法避免局部解。为了新算法的有效性，在10例前列腺肿瘤患者上与MOPSO算法做了对比实验。在实验中，新算法能得到临床可接受的方案优化结果。与MOPSO相比，新算法虽然只能得到一个优化解，但其优化质量要高于MOPSO算法，MOPSO算法对靶区高剂量分布的控制比较差，降低了靶区剂量分布的均一性，影响了放射治疗质量。而且由于部分危及器官包含在PTV区域内，从而导致了危及器官内的高剂量分布较难控制。而新算法在确保靶区剂量均匀分布的前提下，降低了危及器官内的剂量分布，提高优化质量，同时其所需计算时间也比MOPSO算法明显减少，具有较好的可行性。在将来的工作中，将继续研究适用于IMRT逆向计划的其他进化算法。

摘要： 针对现有单脉冲雷达跟踪前需要对标校塔进行相位标校,效率低、需要标校塔配合等缺点,提出一种基于差分法的能够在跟踪动态目标过程中自动完成相位标校的方法.阐述了单脉冲跟踪雷达的工作原理,分析了现有标校技术的缺点和工作效率低的原因,从理论上证明了跟踪动态目标自动相位标校方法的可行性,并根据该方法设计开发了配套标校软件.通过对试验数据进行分析,得出单脉冲雷达跟踪动态目标自动相位标校方法标校结果满足设备指标要求,改进了标校方式,提高了工作效率.

摘要： 针对当前缺乏测试评价动态目标隐身效能的技术手段,提出了一种能自动跟踪测试动态目标热红外涂层隐身效能的测试评价系统.系统由红外热像采集模块、激光测距模块、光电自动跟踪测试平台和后期对采集的热红外图像隐身效能分析评价软件构成.该测试系统利用自动跟踪转台完成对运动目标的跟踪测试,通过专用的图像识别评价软件实现对动态红外图像的隐身效能分析评价.测试表明该测试评价系统在真实作战环境下,能对地面目标在运动状态下的隐身效能做出评价,解决了通过人眼识别而产生较大不确定因素的缺陷.

摘要： 通过常见相关性测度的比较,选取了基于强度的SN相关作为模板匹配的基本数学模型。进而,分析了模板匹配中目标和杂波的强度分布统计特征规律。为了增强模板匹配算法执行的实时性,选取平均单元法和最大单元法相结合恒虚警率(CFAR)处理,极大地缩短了匹配搜索时间。构建了红色小球滚动通过水泥地面的监控实验,实验结果表明,本文所提出的基于SN相关和CFAR优化的改进模板匹配方法,完全适用于动态目标的监控。

摘要： 目前,国内外很多学者对协同搜索理论进行了深入研究,一些穷举覆盖规划模型,如地毯式搜索方法已经得到了发展应用.地毯式搜索算法多用于静态目标的搜索,对动态目标的搜索效果欠佳,而且搜索时间较长.K.passino等人提出了基于威胁度的搜索算法,该算法思想是通过求出每个平台下一步可以到达的栅格概率矩阵,找出目标概率最大的栅格,使其朝此栅格运动,并不断迭代直至发现目标.缺点是初始威胁度和参数值对算法的影响很大,可能出现多个平台向同一高威胁度区域运动而造成冲突和资源浪费的情况.

摘要： 文章阐述了水下GPS定位系统的定位原理,介绍其构成与安装、设备间通信以及主控计算机对各种测量数据的接收存储与处理.这一方法使得高精度的GPS定位技术延伸到水下,从而完成对于水下动态目标的精确定位.

摘要： 随着民用航空技术的升级进步,当代民用飞机的开发与研制过程也进入到了信息化的时代.随着信息技术的进步,以及对管理流程要求的提高,越来越多的行业开始使用相关工具对项目需求进行更加有效的管理,从而使工程开发的过程更加严谨一致.IBM的动态目标定向要求系统(DOORS)是一个通过捕获、构建、分析和链接进行需求管理的工具.通过使用DOORS,可以实现对需求的管理和追溯,它可以作为民用飞机需求管理和追溯的计划工具.

摘要： 在馈源多波束体制下,目标位置判断是根据信号检测结果判断目标位于某个馈源的中心位置.但目标实际位置会与馈源中心位置存误差,这就造成了角误差输出值的偏差,进而导致天线引导收敛速度变慢.要减小目标位置偏差,并且由于目标运动轨迹为一条平滑的曲线,因此考虑采用卡尔曼滤波的方法.仿真结果表明,卡尔曼滤波的方法是有效的,并且通过优化参数能够提高卡尔曼滤波性能.

摘要： 在馈源多波束体制下,目标位置判断是根据信号检测结果判断目标位于某个馈源的中心位置.但目标实际位置会与馈源中心位置存误差,这就造成了角误差输出值的偏差,进而导致天线引导收敛速度变慢.要减小目标位置偏差,并且由于目标运动轨迹为一条平滑的曲线,因此考虑采用卡尔曼滤波的方法.仿真结果表明,卡尔曼滤波的方法是有效的,并且通过优化参数能够提高卡尔曼滤波性能.

摘要： 本发明涉及一种空间目标动态光学特性地面模拟中目标和光源控制模拟系统及方法，包括太阳运动仿真模块，光源亮度模拟模块，目标运动仿真模块，五轴控制指令生成模块，目标三轴运动执行模块，光源两轴运动执行模块；通过太阳、目标的运动仿真生成太阳和目标的运动数据，并通过坐标映射和数据转换生成地面模拟设备中的目标和光源的控制指令，驱动执行机构完成目标和光源的控制模拟。本发明提供了一种基于空间环境下太阳和目标真实运动的地面模拟设备中目标和光源控制模拟方法，很好的支持空间目标动态光学特性的研究。

摘要： 本发明公开了基于目标运动态势信息数据关联策略的目标跟踪方法，包括：步骤1，创建待选目标航迹；步骤2，对待选目标航迹进行跟踪处理，并根据目标起始条件建立合理的正式目标航迹；步骤3，利用卡尔曼滤波模型对跟踪目标和正式目标航迹进行滤波估计处理，得到航迹状态估计值。按船舶避碰雷达量测模型计算跟踪目标和正式目标的最小会遇距离点时间TCPA，将TCPA值与目标分离时间门限、目标接近时间门限和目标重叠时间门限进行比较，得到目标间所处的运动状态信息；步骤4：根据目标间所处的运动状态信息决定跟踪目标点迹航迹的关联策略和关联算法，最终得到跟踪目标与点迹的关联关系。

摘要： 本发明公开了一种基于目标检测信度动态融合的目标识别方法，涉及计算机视觉、深度学习领域。本发明将有关待识别目标的视频文件进行采样，并把采样得到的图片流作为输入，送入已训练好的Yolo模型进行识别计算。然后，Yolo模型将会输出预测框对待识别目标进行标定，并得到目标每一时刻的识别置信度。随后，利用得到的当前时刻的置信度对历史时刻的置信度进行动态更新，得到当前时刻的动态置信度。最后，基于阈值，判断目标是否真实存在。本发明将目标识别信度进行动态融合，优化了传统的Yolo目标识别方法，可以有效提高目标在天气变化、局部目标遮挡等情况下的识别信度和准确度，进而有效提升目标识别的可靠性和稳定性。

摘要： 本发明公开了一种浅海中目标分选及水下目标运动态势和深度判断方法。包括建立浅海海底地震波场模型，运行浅海海底地震波场模型获取仿真的水中目标声源诱发的地震波信号，调整浅海海底地震波场模型中仿真的水中目标声源到海底的距离，分别接收处理得到多条不同深度下仿真的海底表面波能量随低频变化曲线1和一条仿真的不同深度时海底表面波能量峰值所对应的频率随深度变化曲线2；获取真实海洋环境下实测的水中目标声源诱发的地震波信号，接收处理得到实测的海底表面波能量随低频变化曲线3和实测的海底表面波能量峰值所对应的频率随某段时间变化曲线4；根据判断标准分选为水面目标或水下目标，以及获取水下目标的深度信息。

摘要： 本发明提供了在多目标跟踪中对目标关联度量距离进行动态融合的方法，包括：获得包括第一多个目标的第一视频帧和包括第二多个目标的第二视频帧；选取第一多个目标和第二多个目标中的每一者的主特征和副特征；计算第一多个目标中的每一者与第二多个目标中的每一者的主特征之间的主度量距离；计算第一多个目标中的每一者与第二多个目标中的每一者的副特征之间的副度量距离；基于主度量距离来确定用于副度量距离的权重；以及基于主度量距离、副度量距离和该权重来计算第一多个目标中的每一者与第二多个目标中的每一者的总度量距离。此外，本发明还提供了用于执行该方法的装置和计算机可读介质。通过本发明，能够使目标的匹配更加准确。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于动态多目标进化的多目标参数优化方法和系统、电子终端和存储介质。所述方法通过根据当前时刻Pareto解集的多个子区域的中心点，实现对新环境下Pareto解集多个子区域中心点的准确预测；采用多区域多样性维持策略在下一时刻可能的解集范围随机产生其他个体，增加种群多样性。采用算法优化得到下一时刻初始种群，使得新环境下的初始种群更加接近真实Pareto解集，达到加快算法收敛速度的目的。

摘要： 本公开提供一种目标行产生器、动态随机存取存储器以及目标行的判定方法。该目标行产生器包含多个计数模块、一比较模块以及一第一处理模块。该多个计数模块的每一者经配置以产生一计数纪录，并包含一重置计时器。该重置计时器经配置以产生一重置信号以重置该多个计数模块的对应一者。该比较模块连接至该多个计数模块并经配置以比较由该多个计数模块所产生的多个计数纪录。该第一处理模块连接至该比较模块并经配置以基于来自该比较模块的一比较结果产生一目标行记录。该多个计数模块的数量小于多个受压行的数量。

摘要： 本发明公开一种针对复杂水下动态目标的激光雷达目标智能检测仪。该智能检测仪由雷达信号预处理模块、结构特征提取模块、结构特征识别模块、目标状态估计模块四个模块构成。本发明不需要对水下目标进行高质量成像，具有实现方法简单、分类识别精度高、鲁棒性好等优点。

摘要： 本发明涉及建立包含静态目标和动态目标的未占用空间概率地图的方法，包括：从现有周围环境模型中调用静态目标以及感知区域多边形；收集动态目标预测到的轨迹；在第一未占用空间地图中对静态目标、感知区域多边形和预测得到的轨迹进行合并；确定最大预测时间；确定预测时间步长；确定当前预测时间并将该当前预测时间设置为数值0，以确定所规定预测时间段的起点；在静态目标和动态目标周围确定置信区域；在至少一个静态目标或动态目标周围确定至少一个不确定区域；为当前预测时间生成一份第一未占用空间概率地图；为至少一预测时间步长生成至少另一未占用空间地图；对所生成的未占用空间地图进行分析评估。

摘要： 本发明涉及一种基于渐进式畸变图像特征识别的动态目标跟踪和静态目标检测系统与方法。其系统由信息采集单元、信息处理单元、伺服控制单元和电机驱动单元组成；其方法的操作步骤包括：定位可疑目标对象流程、渐进判断目标对象流程、转向避开障碍物流程、检测跟踪目标对象流程。采用本发明，不仅可以完成非正面角度和复杂环境下畸变的图像识别，还可以在准确识别的基础上对静态目标进行检测和对动态目标进行跟踪，同时在检测和跟踪的过程中可以实现规避障碍物的功能。本发明系统结构简单，操作简便，性能优越，能够适应各种复杂环境，具有很强的普适性，应用范围广阔。