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中国博士后科学基金(2013T60070)

作品数:2 被引量:8H指数:1
相关作者:闫磊刘晋浩丁小康高道祥刘桂林更多>>
相关机构:北京林业大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇图像
  • 1篇人工林
  • 1篇滑模
  • 1篇滑模控制
  • 1篇机器人
  • 1篇机器人轨迹
  • 1篇机器人轨迹跟...
  • 1篇机器人轨迹跟...
  • 1篇激光
  • 1篇跟踪控制
  • 1篇轨迹跟踪控制
  • 1篇T-S模糊模...

机构

  • 2篇北京林业大学

作者

  • 2篇闫磊
  • 1篇刘桂林
  • 1篇丁小康
  • 1篇高道祥
  • 1篇刘晋浩

传媒

  • 1篇林业科学
  • 1篇现代电子技术

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于二维激光与图像的人工林采育目标检测方法被引量:8
2015年
【目的】对人工林区内的采育目标进行检测和识别,为采育作业操作员提供辅助信息,弥补人眼判断的不足,提高作业效率,降低操作风险。【方法】提出一种基于二维激光和图像的人工林采育目标检测方法,主要内容包括以下几个方面:1)基于二维激光测距仪和红外热像仪搭建采育目标信息采集系统,利用上位机对传感器的信息采集进行控制,并对采集到的信号进行预处理,获取目标的激光数据、可见光图像和红外热图像;2)将激光与图像进行标定,得到图像中的目标区域,同时由激光坐标得到目标的位置信息,为目标识别和定位打好基础;3)将可见光图像与红外图像进行融合,融合后的图像信息更丰富并减少由单一传感器所引起的不确定性,起到互补的作用;4)根据采育目标的特点,基于激光与图像信息进行特征提取,包括温度特征、颜色特征和形状特征等,为目标识别提供具体依据;5)在获得采育目标特征的基础上,运用当前流行的机器学习算法——支持向量机(SVM),通过大量样本训练和学习,建立特征参数与采育目标的数学模型;6)在SVM模型的基础上,利用3种不同的优化算法对其参数进行优化,提高识别性能。【结果】将不同算法优化后的模型通过受试者工作特征曲线(ROC曲线)进行对比,结果显示,采用遗传算法优化后的模型对人工林采育目标的识别正确率能够达到96%以上,具有较好的识别效果。【结论】将多传感器融合技术引入到林业智能装备中,取代常用的昂贵的三维激光扫描系统,采用二维激光与图像结合的方式,一方面节省了成本,另一方面,针对二维数据,系统的数据处理速度更快;同时,多传感器之间的互补作用使得对目标的测量和识别更为准确。
丁小康闫磊孔建磊刘晋浩
关键词:激光图像
基于T-S模糊模型的机器人轨迹跟踪控制
2014年
为了解决机器人跟踪控制的建模误差和扰动所引起的不稳定问题,设计一种基于T-S模糊模型的滑模控制器。首先对机器人动力学方程进行扇区非线性处理,建立T-S模糊模型,然后设计出保证机器人系统渐近稳定的滑模控制器。对二连杆机器人进行给定轨迹实验时,系统具有良好的轨迹跟踪性能,系统误差很快收敛到零。实验结果表明该方法对非线性系统具有较强的鲁棒稳定性,验证了该方法的有效性。
刘桂林高道祥闫磊
关键词:T-S模糊模型滑模控制轨迹跟踪控制机器人
共1页<1>
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