一、最小二乘法在舵机控制电路参数测试中的应用（论文文献综述）
高丽珍[1]（2021）在《基于地磁/MEMS陀螺信息融合的旋转弹药姿态估计技术》文中研究说明论文以旋转弹药用地磁/MEMS陀螺组合姿态实时测量需求为牵引,围绕弹载传感信息的准确获取和高效融合问题,开展了旋转弹药外弹道运动模型构建、弹载地磁/MEMS陀螺信息模型建立及弹载应用简化、弹载地磁/MEMS陀螺输出模型参数快速标定与补偿、基于地磁/MEMS陀螺/弹道特征信息融合的弹体姿态估计及相应的试验验证等方面的研究工作。论文主要创新成果如下:（1）针对弹载地磁/MEMS陀螺测量信息中误差因素众多、建模复杂的难题,从传感器输入输出特性角度建立了弹载地磁综合磁测信息数学模型,并提出了基于椭球拟合和三位置组合的两步法现场快速标定方法。弹载地磁场信息综合磁测信息数学模型将地磁场测量中的30个标定参数简化为12个等效误差模型参数,参数的物理概念清晰、明确。基于椭球拟合和三位置组合的两步法现场快速标定方法根据矩阵正交化分解理论将地磁信息参数输出模型参数估计分解为:标准正交化过程和对准误差坐标正交旋转过程。标准正交化过程采用椭球拟合方法实现磁测信息的正交化、标准化及偏置参数估计;对准误差坐标正交旋转过程采用基于三位置磁测数据进行正交坐标系旋转欧拉角参数估计。仿真试验表明:该标定方法具有不需要现场标定基准设备、现场操作简单、误差参数标定精度高、弹载补偿算法计算实时性好的优点,便于弹载地磁场模型参数的现场标定与实时补偿,为外弹道飞行中弹体姿态的实时估计提供准确的地磁场测量数据。（2）针对发射过载造成弹载MEMS陀螺传感特性退化问题,从性能退化机理出发,分析了影响弹载MEMS陀螺测量精度的主要误差输入输出表现形式,建立了性能退化陀螺的等效线性模型,并提出了基于地磁信息哥氏效应模型的递推最小二乘参数估计方法。该方法在外弹道初始段陀螺性能退化稳定后,利用地磁信息和弹体角速率间的哥氏效应,可以快速在线实时估计弹载MEMS陀螺灵敏度和零偏等6个性能退化参数,具有模型参数估计精度高、无需高精度标定设备、在线实时估计等优点,解决外弹道初始段弹载MEMS陀螺退化参数的在线实时标定难题,为外弹道飞行中的实时弹体姿态估计提供准确的弹体角速率测量数据。（3）针对旋转弹药全姿态实时准确测量瓶颈技术,提出了基于地磁/MEMS陀螺/弹道特性信息的序贯自适应EKF全姿态估计算法。该算法以旋转弹体运动模型为状态方程、地磁/陀螺敏感信息为观测量建立了姿态运动状态模型,采用序贯滤波和量测噪声自适应算法对弹载EKF滤波算法进行算法的实时性和自适应估计优化。仿真试验表明:该滤波算法充分利用地磁测姿误差不累积、陀螺测姿短时精度高、旋转弹外弹道姿态连续平滑的特点,可以实时估计弹体的姿态角、角速度、角加速度等信息,具有实时性好、估计精度高、可实时跟踪弹体机动姿态变化的优点,为外弹道飞行中的实时弹体姿态估计提供了新方法和解决方案。研究成果可应用于常规弹药制导化改造和新型智能弹药研制,加快我国精确武器的研发进程。还可推广应用于无人机、小型潜器、微纳卫星等小型载体的姿态信息测量领域。
张康伟[2]（2021）在《面向消防疏散的光散射式气溶胶监测》文中研究表明火灾是一种威胁人们生命财产安全的主要灾害,实现早期火灾预警能降低火灾危害,为消防疏散争取宝贵时间。目前国内火灾消防预警主要通过特定烟雾探测器与视频图像监控实现,在特定场合下具有快速预警能力,但适应范围较小、灵活性较低且成本高昂。因此,设计更加灵活稳定的消防监测系统势在必行。论文针对火灾早期的烟雾气溶胶特征,研究了激光测量与流量测量技术,设计并实现了一套面向消防疏散的光散射式气溶胶监测系统。系统的硬件平台采集了气溶胶的风速、温度与浓度等数据,并将数据传输到控制终端进行校准与处理,完成了多种模型拟合方法的对比验证。系统的软件端则实现了相应数据的记录、显示、分析与预警功能。该系统有着较快的反应速度、较高的灵活性和更低的成本,同时具有多种工作模式,可以针对不同环境和要求完成主动或被动监测。论文所做工作如下:（1）根据气溶胶的成分和形成原理,分析室内气溶胶粒子监测方法,选择激光测量结合流量测量的方法。通过室内气溶胶粒子的特点和散射原理,得到用光散射方式采集气溶胶数据的具体设计方案。完成了光学追踪仿真和激光腔体结构的设计与实现。利用恒温测量方法,建立了气溶胶的流量数学模型。（2）按照选取的浓度光散射测量方法和流量恒温测量方法,完成了监测系统硬件搭建。为增强硬件平台的稳定性和灵敏性,加入了放大,滤波和反馈电路,对各模块电路进行了设计和改进。制作了实物电路板,并完成了测试和标定。（3）依据建立的流量和浓度数学模型,设计实现了嵌入式软件和控制终端软件,并进行了实测数据分析。软件系统接收硬件端的浓度、风速和温度数据,完成了降噪、拟合、标定等数据处理任务,记录工作模式、电源状态和激光工作状态。最后将这些数据与状态可视化,转化成直观的工作状况、气溶胶浓度以及相关分析图表。该面向消防疏散的光散射式气溶胶监测系统在测试中达到预期效果,在较高反应速度监测气溶胶的同时,保证了可靠性与灵活性,具有广泛的应用前景。
罗冬旭[3]（2021）在《基于FPGA的超声波测距系统设计》文中进行了进一步梳理在非接触式检测技术领域中,超声波测距因为其方向性好、环境影响小、成本低廉等优点而受到大家的关注,尤其是在阴暗、粉尘、电磁干扰等环境下的非接触式测量中,超声波检测技术有其独特的优势。在移动机器人、无人机、无损检测与医疗成像等方面,超声波测距技术有着无可替代的地位。FPGA（现场可编程门阵列Field Programmable Gate Array）是一种运行速度快、内部资源丰富、可重构能力强的高精度逻辑器件。在现代电子技术中,FPGA因运行速度快,可移植性强等优势逐渐成为主流的研究方向。本文研究了准确度高、实时显示的超声波测距技术,设计并实现了基于FPGA的超声波测距系统。在硬件与软件部分进行了较为细致的研究,该系统能有效解决传统超声波测距系统在可靠性、可调试性、实时性等方面的不足。基于此系统,还实现了一定角度范围内扫描障碍物的功能,一方面可以在LCD显示屏上直接显示出与系统相距最近的障碍物的距离,另一方面可以与PC端结合,实现障碍物表面形状可视化,在车辆避障、自动导航等领域都有较高的应用前景。本文首先介绍了超声波测距技术在非接触式检测技术领域中的优势,详细阐述了超声波测距的原理与方法。在深入掌握了超声波测距的有关知识后,本论文利用渡越时间测量的方法,设计并完成基于FPGA的超声波测距系统,对硬件与软件做部分了详细介绍。硬件系统部分包括超声波传感器模块、FPGA信号处理模块、液晶显示模块与舵机模块。软件系统部分,基于ISE平台,完成各模块的逻辑设计,完成代码部分编译与仿真,在确保能够达到预期效果后,搭建整个超声波测距系统。基于搭建的系统对其性能指标进行测量,并根据测量结果分析误差因素并对其进行校正,提高了系统测距的准确性。最后,利用舵机转动系统,测量一个扇面上障碍物与系统间距离,并在LCD显示屏上直接显示与系统相距最近的障碍物的距离,同时将距离数据输出至PC端,对障碍物进行成像。测量结果表明,超声波测距系统的各项性能指标与波形均满足实验预期,且能够达到电路结构简单、实时显示最近障碍物距离的目的,另外能够使障碍物形状可视化的功能也得到了印证。
徐茁夫[4]（2021）在《直升机电动尾桨驱动控制及参数辨识研究》文中指出直升机电动尾桨相较于传统机械传动尾桨,有着噪音低、振动小、清洁无污染、维护性好等特点。但在直升机电动尾桨驱动系统的运行过程中,尾桨电机电气参数会随着运行时间与工作环境的影响,发生一定程度的参数漂移。这将不可避免地影响直升机电动尾桨驱动控制系统的性能。因此需要在所设计的直升机电动尾桨控制系统的基础上,对运行中的尾桨电机电气参数进行实时辨识。针对上述问题,本文首先对直升机电动尾桨驱动控制系统进行设计。以U8无人直升机作为研究对象,通过对直升机电动尾桨的负载特性进行分析,设计出符合实际应用要求的基于id=0的双闭环尾桨电机矢量控制驱动控制系统。在电流环与速度环的控制参数整定过程中,确定了需要辨识的三个尾桨电机电气参数分别为:定子电阻、定子电感、以及磁体磁链。接着在已知标称值参数的直升机电动尾桨驱动控制模型基础上,通过仿真验证了尾桨电机电气参数失配对电动尾桨驱动系统控制效果的影响。其次是直升机电动尾桨电机电气参数的辨识,包括离线辨识与在线辨识。考虑到直升机电动尾桨驱动控制模型的正常启动需要较为准确的尾桨电机电气参数,提出了非线性因素影响情况下,电动尾桨电机的多电气参数离线辨识的有效方法。接着考虑到直升机电动尾桨电机在运行过程中,不能通过注入外部信号的离线辨识方式对多电气参数进行实时检测。并针对三个及以上的多电机电气参数在线辨识算法的辨识方程欠秩问题,提出了基于带遗忘因子最小二乘法的在线多参数辨识算法,以及基于Lyapunov判定准则下的模型参考自适应在线多参数辨识算法。再次是讨论实际应用中逆变器死区效应下的尾桨电机多电气参数在线辨识。通过分析死区效应的产生以及对尾桨电机多电气参数在线辨识的影响,提出了基于尾桨电机转子位置的时间补偿算法以克服死区效应的影响。并通过仿真验证了该补偿算法对死区效应下的尾桨电机多电气参数在线辨识效果的提高。最后是通过直升机电动尾桨试验台的搭建,采用Chi Bi OS实时操作系统为基础的嵌入式软件架构,结合本文所设计的双闭环尾桨电机驱动控制系统与尾桨电机多电气参数辨识算法,开发了一套直升机电动尾桨驱动控制系统原型,对本文所提出的驱动控制系统与参数辨识算法理论进行了试验验证。
武志宏[5]（2020）在《基于参数辨识的舵机系统控制方法的分析与验证》文中研究表明电动舵机系统作为飞行器、潜艇、汽车等运动系统的方向控制机构,其控制性能直接影响被控对象的动静态特性。然而电动伺服系统的控制性能受到例如摩擦、间隙以及元器件老化等不确定因素的影响。为了解决基于伺服系统数学模型控制器设计中参数不确定性的问题从而提高运动控制系统的控制精度和控制速度,因此本论文在系统辨识理论的基础上研究伺服系统控制方法。论文首先对系统辨识的国内外发展状况和伺服系统控制方法进行了阐述分析和研究,通过分析电动舵机的机械结构传动的工作原理建立了舵机数学模型用于伺服系统控制器设计;然后,对于伺服控制中被控对象的控制器设计时数学模型的参数很难精确获得的困难,研究了参数辨识的经典方法,同时设计了智能优化辨识算法来进行参数优化;最后,设计了基于改进优化算法辨识的舵机系统模型的有限时间伺服系统控制器（Finite Time Servo Control,FTSC）,通过ADAMS和Simulink构建的联合仿真实验将FTSC与现有的控制策略进行了对比实验。与此同时,一方面为了验证辨识策略和控制策略的实际有效性需要构建舵机自动化测试设备从而为伺服控制系统提供可靠的数据保证,因此设计了基于虚拟仪器的舵机测控系统为系统辨识和控制算法的研究提供硬件支持。针对不同开发环境的优缺点分别设计了LabWindows/CVI和Visual C++进行虚拟仪器测控设备上位机的开发,软件开发分别应用了多线程机制、异步定时器机制、动态和静态链接库技术、串口通信技术和数据库等技术,满足了舵机系统指令的精准响应和反馈信息的精确采样。另一方面,利用采集的数据结合改进辨识算法进行了电动伺服系统的参数辨识实验,通过辨识的电动伺服系统参数模型来设计本文提出的有限时间控制器,并将其与现有的控制算法进行了对比实验验证。
周满[6]（2020）在《电动舵机系统扰动分析与控制策略研究》文中提出飞行器电动舵机系统是一个高精度的位置伺服系统,是飞行器飞控系统的重要组成部分,其性能直接决定着飞行器飞行控制系统的控制效果。但受制造工艺、安装精度等影响,电动舵机系统中不可避免的存在较多的非线性环节,严重影响电动舵机系统的动静态性能,甚至影响飞行器整体性能。因此,研究摩擦、间隙等扰动对电动舵机系统动静态性能的影响,并采取相应的补偿方法来削弱或者补偿这些扰动的影响相当重要。本文以某型飞行器电动舵机为研究对象,对电动舵机系统中的扰动因素进行研究和分析,并采用基于PI（Proportion-Integral）的改进滑模控制方法和基于径向基神经网络的滑模控制方法,来消除或减小摩擦和间隙所带来的不利影响,以提高系统的跟踪精度。本论文的研究工作主要从以下几方面展开:（1）设计了电动舵机系统的总体方案,包括采用滚珠丝杠式的机械传动方案及速度位置双环控制方案。然后,对电动舵机系统的负载特性、负载匹配、机电时间常数、功率等进行了详细的分析,并对滚珠丝杠减速机构德尔减速比进行了分析设计。最后,对电动舵机系统的设计参数进行了负载及带宽能力的校核。（2）考虑到间隙、摩擦等扰动因素,论文对电动舵机系统的摩擦及间隙进行研究,建立摩擦及间隙模型,并结合实际测试数据分析摩擦及间隙对电动舵机系统性能的影响。（3）针对电动舵机系统的非线性、快时变、迟滞等特点,设计基于PI的改进滑模控制器,为提高舵机系统对扰动的抑制能力,对滑模控制器的趋近律进行改进设计,大幅缩减了控制延迟,同时针对滑模控制器自身的抖振问题,引入开关函数和饱和函数,实现分层控制。同时,为了降低系统对补偿值精度的要求,将滑模控制器产生的补偿值作为速度环输入量,参与到速度环的迭代计算中,降低了对补偿值精度的需求。最终实现了提高电动舵机系统动态性能的同时保证其稳态性能的目的。（4）针对基于PI的改进滑模控制算法抗扰动范围有限且需要精确数学模型的问题,论文提出了基于径向基神经网络的滑模控制算法,对系统确定部分采用滑模控制算法计算得到等效控制量,对系统不确定部分采用径向基神经网络进行逼近得到切换函数控制量,既提高电动舵机系统的抗扰动性能,又削弱了滑模控制的抖振。（5）针对径向基网络的权值需在线学习,不易于工程实践,且存在“维度灾难”的问题,提出了基于最小参数法的径向基滑模控制方法,采用最小参数学习法代替网络权值学习算法,将网络权值转化为单参数进行调整,大幅简化控制算法,并在李亚普诺夫意义上证明其稳定性。（6）最后,基于DSP28335搭建了电动舵机系统实验平台,分别采用Proportion-Integral-Derivative（PID）控制器、基于PI的改进滑模控制器、基于最小参数法的径向基滑模控制器对电动舵机系统进行控制,验证控制策略的可行性。由实验结果可知,在1°以上大角度情况下,上述三种控制算法均能较好的控制电动舵机跟随舵偏指令,但在0.1°小角度情况下,PID控制算法存在较大的位置跟踪误差、位置跟踪平顶及速度死区现象,同时存在0.079°、14.7Hz弹道极限环震荡。而采用基于PI的改进滑模算法和基于最小参数法的径向基滑模控制算法分别将位置平顶时间从64ms降低至12ms和9ms,位置跟踪误差从0.123°降低至0.029°和0.04°,大幅提高位置跟踪精度,同时,弹道抖动频率及幅值分别降低至0.028°、10.4Hz和0.034°、6.8Hz,且无极限环震荡现象。研究表明,所提出的电动舵机系统及控制方案可行,能较好抑制扰动影响,提高电动舵机系统的跟踪精度,抑制弹道极限环震荡。论文研究成果对今后的电动舵机系统的研究和研制工作都具有一定的参考及借鉴作用,对今后的进一步研究也具有一定的参考价值。
饶远[7]（2020）在《基于桌面机械手搬运作业轨迹规划及其双臂协作的研究》文中研究说明随着服务型机器人在家庭生活、休闲娱乐、助老助残等领域中的应用越来越广泛,使得服务型机器人成为机器人研究方向上的热点领域。本文研究的桌面机械手主要面向小工作空间范围的应用场景,利用低成本的桌面机械手代替工业级机械手对小体积操作对象进行操作,从而达到降低成本的目的;同时还可利用两台桌面机械手组成的双臂机械手进行协作操作完成复杂的任务。所以本文将以桌面机械手的双臂为研究对象,对其建立模型并进行运动学分析,同时在运动学基础上求解双臂工作空间,为后续工作空间内的轨迹规划与双臂协作提供理论依据。主要研究内容有:1、针对搭建整个桌面机械手实验平台所需的硬件进行介绍与选型,在满足桌面机械手的精度前提下,选用型号为KS-3527和KS-3518的数字舵机作为各关节的驱动电机,并根据实验平台对芯片外设资源的要求,选择STM32F429IGT6作为整个实验平台的控制部分。而在硬件模块设计时介绍了整个控制系统的电源模块部分,对系统电源进行合理分配,同时对舵机供电模块、舵机驱动模块进行说明,还给出了各硬件部分的电路设计原理图,并将控制芯片与各硬件部分之间的引脚连接情况进行说明。2、首先建立单个桌面机械手的运动学模型,并通过实际测量获得桌面机械手的D-H参数,从而可根据D-H参数所建立的连杆坐标系进行桌面机械手正运动学分析,然后利用反变换法进行逆运动学求解,从而得到各关节角度值;同时通过MATLAB对正运动学求解的结果进行仿真验证,最后根据双臂基坐标系标定原理,介绍了一种双臂基坐标系标定方法,并通过设计的机器人助手软件记录下双臂标定过程中机械臂各关节角的角度值。3、通过蒙特卡罗法求得桌面机械手的双臂工作空间点云图,并沿Z轴将工作空间进行分层处理并把各层工作点投影至中间平面,同时采用按角度划分法提取出工作空间各层的边界点,并通过最小二乘法构造的十四次多项式函数对提取出的边界点进行边界曲线的拟合。对于桌面机械手关节空间而言,则采用五次多项式插值分析各关节的角位移、速度及其加速度运动曲线,随后在桌面机械手工作空间内针对运动不同阶段采用多段插值函数规划其运动轨迹,并通过四元数法对桌面机械手末端的位姿进行姿态插补。4、分析桌面机械手双臂末端在固定姿态下进行抓取操作时的相对位姿关系,并求解得到其末端位姿矩阵。然后对双臂不同时协作搬运传递任务与同时协作搬运任务进行分析,在给定始末位置的前提条件下通过位置控制完成了双臂协作搬运实验,得到了实验过程中机械臂各关节的实际值曲线与期望值曲线,同时结合桌面机械手末端在各轴方向上运动轨迹的变化情况与运动过程中末端的误差曲线对误差引起的原因加以分析。
刘川[8]（2020）在《小型类人足球机器人的设计与控制系统研究》文中认为类人机器人是集机械工程、电子工程、计算机科学、自动控制技术于一体的多学科交叉的产物,是机器人领域的一个重要研究方向。本文根据2019年的Robo Cup小型类人足球机器人比赛规则,设计制作了机器人物理样机,完成了其控制系统的搭建,使得机器人具备一定的行动能力和感知能力去完成足球比赛。本文首先对机器人的机械结构及硬件设备进行了设计和选型,机器人包含18个自由度,利用总线式数字舵机作为关节执行器,通过摄像头和惯性测量单元感知外部信息;主控分为两层,上层做主要运算,下层做硬件控制;电路上分为供电、通信和交互等部分,并采用主控与舵机隔离供电的方式。机器人的逆运动学求解使用了解析方法,建立了机器人行走以及动作控制的基础。本文实现了一个小型的机器人控制系统,分为不同的模块,模块间具有较低的耦合度,通过广播消息和远程过程调用通信。该控制系统根据功能主要划分为主控制器、底层控制器、调试系统、辅助系统、运动控制系统和视觉系统。主控制器包含运动学、上下层通信系统、基于有限状态机的决策系统等。底层控制器用于舵机等设备的控制和部分传感器数据的读取。调试系统基于Qt图形界面框架,具备图像调试、参数校准、机器人遥控及状态监测等功能。辅助系统中完成了基于CMake的交叉编译规则以及基于Python的自动化脚本系统。运动控制系统用于规划机器人的行走和特殊动作。文中搭建了基于Webots平台的机器人仿真模型,以便对运动控制进行测试。在行走的规划中,利用倒立摆模型和零力矩点理论规划质心轨迹,利用多项式规划摆动腿轨迹。对于机器人的特殊动作,文中提出了基于动作中关键位姿插值的方法,并设计了对应工具。视觉系统中,预处理阶段完成了不同图像数据的采集、图像颜色空间及存储格式的转换、基于双线性插值的图像尺寸缩放以及图像的畸变矫正,并提出了利用CUDA加速图像预处理的方法。目标提取阶段,基于统计及RANSAC拟合方法实现了场地边界提取,基于卷积神经网络完成了球门和足球识别。
沈新锋[9]（2019）在《基于最小二乘法和支持向量机的车辆视觉导航与控制系统研究》文中认为在传统逻辑业务已不能满足企业需求时,人们试图去寻找更多复杂、适应性强、跨度大的算法来解决生产生活的需求。在21世纪人工智能发展的浪潮下,机器学习,特别是深度学习,在无人驾驶领域的应用广泛,涉及到计算机视觉、通信、协同、控制等。现阶段的无人车算法需要更高的硬件配置,研发成本高,并且在研究过程中存在很大的安全隐患。为此,本文简化研究模型,重在研究关键技术,从多个角度切入,结合导航算法、高精度的避障算法、灵活的控制算法,实现一套基于视觉的巡航与自适应控制系统。主要工作如下:（1）出一种新的building-climbing视觉导航（BCVN）框架,其中在building过程中找到置信度高的基础边,climbing过程抵抗环境干扰,沿着基础边沿拓展新的平滑边沿,从而获得导航线。除此之外,设计了偏差及曲率的计算方法,偏差被用来控制车轮转向,曲率被用来调节速度。对于道路上的不规则障碍物,设计了CNN卷积网络与SVM相结合的方法来实现有效的避障。（2）对于转向控制方面,在传统PD算法上进行改良,通过引入分段P以及模糊微分D,在弯道转向时实现前预判。这保证了车头在弯道处具有较小的切入角,实现最短路径的过弯,也减小了抖动。对于速度控制方面,在传统PI算法上进行改良,加入补偿控制,来实现车辆的快速增速以及平稳。（3）完成车辆的硬件搭建,图像软件的调试及嵌入式软件的编写。对本设计的车辆视觉导航及控制系统进行各部分的软硬件性能测试。测试表明,系统运行状态良好,车辆在道路上行驶稳定。各方面的功能已经达到了设计要求。
李林糠[10]（2018）在《基于计算机视觉的安全辅助驾驶系统》文中指出安全辅助驾驶系统是智慧城市和智能交通建设的重要组成部分,对于降低人员伤害、减少交通事故的发生、优化驾驶人的驾驶体验等都有着重要的意义。计算机视觉技术因为硬件成本低、环境感知方式与人类相似等特点,近年来被广泛运用于无人驾驶车和高级商用车的安全辅助驾驶系统中。本文深入研究探讨了基于计算机视觉的安全辅助驾驶系统的各项关键技术,研究并提出了基于深度学习的目标识别和基于舵机控制的超声波测距的解决方法,为安全辅助驾驶系统提供了更加全面、及时和可靠的行车环境信息。论文围绕车辆和行人的识别、车牌和车标的识别、摄像机标定与基于舵机控制的超声波测距等安全辅助驾驶系统中的关键技术问题展开研究,主要研究内容及成果包括:（1）研究了基于深度学习的车辆和行人识别。使用自己收集的数据对模型进行训练,从而使得训练得到的模型可以被应用到这个特定领域进行目标识别。实验结果证明,相对传统目标识别方法,本文提出的算法具有较高的准确率和识别速度。（2）提出了基于级联卷积神经网络的车牌和车标识别。两级网络都通过选择性搜索的方法获取候选区域,并用先验知识排除大部分候选区域,然后用多层卷积神经网络判断目标是否为车标或车牌。实验结果表明,级联卷积神经网络在识别车标和车牌的任务中,具有较高的准确率。（3）研究了基于舵机控制的超声波测距。利用摄像机成像原理建立以二自由度云台为中心的几何模型,根据待测距目标的位置框推导出云台需要转动的角度信息。测距系统通过控制舵机使云台转到目标所在位置,启动超声波测距装置获取目标距离信息。（4）研究了基于舵机控制的单目测距。利用摄像机成像原理建立以摄像机为中心的几何模型,根据待测距目标的位置框推导出云台需要转动的角度信息。根据几何模型分析并推导单目测距公式,利用摄像机标定方法求取内部参数并代入测距公式。测距系统通过控制舵机使云台转到目标所在位置,启动单目测距获取目标距离信息。
二、最小二乘法在舵机控制电路参数测试中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、最小二乘法在舵机控制电路参数测试中的应用（论文提纲范文）
（1）基于地磁/MEMS陀螺信息融合的旋转弹药姿态估计技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 弹载姿态测试关键技术及测试方法分析 |
| 1.2.1 制导炮弹姿态测试环境及关键技术分析 |
| 1.2.2 弹载姿态测试方法分析 |
| 1.3 国内外研究现状及发展动态分析 |
| 1.3.1 陀螺仪的发展现状 |
| 1.3.2 磁传感器的发展现状 |
| 1.3.3 制导弹药姿态测量技术发展现状 |
| 1.3.4 地磁/陀螺传感参数标定技术现状 |
| 1.3.5 基于多源信息融合的弹药姿态实时估计技术 |
| 1.3.6 旋转弹姿态测量的关键技术 |
| 1.4 主要研究内容及论文结构安排 |
| 第2章 旋转弹药外弹道模型与弹载传感信息理想模型 |
| 2.1 坐标系统及相互间的转换 |
| 2.1.1 描述弹体运动的坐标系定义 |
| 2.1.2 坐标系参数间的几何关系 |
| 2.2 旋转弹药外弹道模型 |
| 2.2.1 旋转弹体动力学方程 |
| 2.2.2 旋转弹运动学方程 |
| 2.2.3 有控飞行段的弹体控制方程 |
| 2.3 弹载地磁/陀螺信息理想模型 |
| 2.3.1 弹载地磁信息理想模型 |
| 2.3.2 弹载陀螺信息理想模型 |
| 2.4 典型旋转弹药外弹道模型计算机仿真 |
| 2.4.1 无控抛物线空气弹道及弹载传感器仿真 |
| 2.4.2 机动飞行空气弹道及弹载传感器仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 弹载地磁/MEMS陀螺传感信息分析与建模 |
| 3.1 弹载三轴磁传感器测量模型分析 |
| 3.1.1 三轴磁传感器制造误差机理分析与建模 |
| 3.1.2 磁传感信息与弹体系间机械对准误差角机理分析与建模 |
| 3.2 弹体磁干扰误差机理分析与建模 |
| 3.2.1 弹载干扰磁场源分析 |
| 3.2.2 弹载干扰磁场特性 |
| 3.3 弹载磁传感矢量信息综合模型 |
| 3.4 弹载MEMS陀螺传感测量误差模型 |
| 3.4.1 弹载MEMS陀螺发射过载后功能退化 |
| 3.4.2 弹载MEMS陀螺输出等效数学模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 弹载地磁/微陀螺快速标定技术 |
| 4.1 弹载地磁传感等效模型的正交化分解 |
| 4.2 基于椭球拟合算法的弹载地磁传感标准正交化标定 |
| 4.2.1 椭球拟合标定算法理论分析 |
| 4.2.2 弹载地磁传感标准正交化标定 |
| 4.2.3 试验验证及分析 |
| 4.3 基于三位置法的弹载磁传感器对准误差标定 |
| 4.3.1 弹载磁传感器对准误差标定方法分析 |
| 4.3.2 对准误差角现场快速标定及补偿算法 |
| 4.3.3 三位置法对准误差标定算法误差分析 |
| 4.3.4 基于弹载磁传感模型参数的地磁场数据获取 |
| 4.3.5 试验验证及分析 |
| 4.4 基于地磁信息的弹载微陀螺在线标定 |
| 4.4.1 地磁矢量的哥氏定理 |
| 4.4.2 基于地磁信息的弹载MEMS陀螺退化参数在线估计方法 |
| 4.4.3 试验验证及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于弹道模型/地磁/微陀螺信息的弹体姿态实时估计 |
| 5.1 自由飞行段纯地磁测姿算法 |
| 5.1.1 单历元的地磁测姿算法 |
| 5.1.2 基于地磁/弹道特征信息的EKF姿态估计算法 |
| 5.2 机动飞行段的地磁/微陀螺信息融合姿态估计算法 |
| 5.2.1 基于地磁/陀螺/弹道特征信息融合的弹体全姿态估计算法 |
| 5.2.2 改进型EKF弹体姿态信息实时估计 |
| 5.3 弹体姿态估计算法仿真试验及分析 |
| 5.3.1 无控抛物线空气弹道仿真试验 |
| 5.3.2 针对地面机动目标的机动弹道仿真试验 |
| 5.3.3 针对空中机动目标的机动弹道仿真试验 |
| 5.3.4 各姿态估计算法实时性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）面向消防疏散的光散射式气溶胶监测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外室内气溶胶监测研究现状 |
| 1.2.2 国内室内气溶胶监测研究现状 |
| 1.3 论文组织结构与安排 |
| 2 气溶胶浓度模型与流量模型建立 |
| 2.1 气溶胶浓度测量方法 |
| 2.1.1 激光散射模型 |
| 2.1.2 激光光束选择 |
| 2.1.3 探测腔体设计 |
| 2.2 气溶胶流量测量方法 |
| 2.2.1 流量测量的分类 |
| 2.2.2 建立流量物理模型 |
| 2.2.3 铂电阻模型简化 |
| 2.2.4 恒温式流量测量方法 |
| 2.3 流量和浓度模型参数确定方法 |
| 2.3.1 最小二乘法 |
| 2.3.2 平滑样条 |
| 2.3.3 BP神经网络 |
| 2.3.4 支持向量回归 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 光散射式气溶胶监测系统硬件平台搭建 |
| 3.1 主控电路 |
| 3.2 流量测量电路 |
| 3.2.1 气体流量及温度检测 |
| 3.2.2 风速控制电路 |
| 3.3 浓度测量电路 |
| 3.3.1 激光驱动及反馈电路 |
| 3.3.2 光电接收电路 |
| 3.4 系统电源及通信电路 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 光散射式气溶胶监测系统软件 |
| 4.1 软件整体功能分布 |
| 4.2 嵌入式部分软件的设计与实现 |
| 4.2.1 嵌入式程序组成 |
| 4.2.2 主程序设计 |
| 4.2.3 中断服务程序 |
| 4.2.4 存储结构设计 |
| 4.2.5 通信协议设置 |
| 4.3 控制终端实现 |
| 4.3.1 主要模块与功能划分 |
| 4.3.2 串口通信部分结构 |
| 4.3.3 界面实现程序 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验测量与验证 |
| 5.1 流量数据校准 |
| 5.1.1 恒温法与恒流法流量实测实验 |
| 5.1.2 流量测量数据模型校验 |
| 5.2 浓度数据校准 |
| 5.1.3 激光驱动电路校准测试 |
| 5.1.4 光电接收与气体浓度校准 |
| 5.3 测量实验 |
| 5.3.1 进气管管道状况测试 |
| 5.3.2 反应速度检验及对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）基于FPGA的超声波测距系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 超声波测距技术发展现状 |
| 1.3 本课题主要研究内容 |
| 第2章 超声波测距 |
| 2.1 超声波基本概念 |
| 2.2 超声波传感器 |
| 2.2.1 超声波传感器结构与发声原理 |
| 2.2.2 超声波传感器性能指标 |
| 2.3 超声波测距原理 |
| 2.3.1 超声波测距方法 |
| 2.3.2 影响超声波测距的因素 |
| 2.4 系统设计方案 |
| 2.4.1 总体设计思想 |
| 2.4.2 器件选型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统硬件结构设计 |
| 3.1 超声波测距传感器模块 |
| 3.1.1 超声波发射模块 |
| 3.1.2 超声波接收处理模块 |
| 3.1.3 模块驱动时序 |
| 3.2 FPGA信号处理模块 |
| 3.3 舵机模块 |
| 3.4 LCD液晶显示模块 |
| 3.4.1 LCD液晶驱动原理 |
| 3.4.2 LCD液晶驱动时序 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统软件设计 |
| 4.1 ISE软件编译平台简介 |
| 4.2 系统程序设计 |
| 4.2.1 主程序设计 |
| 4.2.2 超声驱动子程序设计 |
| 4.2.3 回波信号处理子程序设计 |
| 4.2.4 舵机控制子程序设计 |
| 4.2.5 距离数据大小比较子程序设计 |
| 4.2.6 LCD显示驱动子程序设计 |
| 4.2.7 距离数据输出子程序设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 超声波测距系统性能测试与标定 |
| 5.1 系统工作状态测试 |
| 5.1.1 电源测试 |
| 5.1.2 驱动信号 |
| 5.1.3 回波信号 |
| 5.1.4 PWM波信号 |
| 5.2 系统测量周期 |
| 5.3 系统测量范围与精度 |
| 5.4 误差分析与结果校正 |
| 5.5 最近测距功能测试 |
| 5.6 表面形状可视化功能测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研结果 |
| 致谢 |
（4）直升机电动尾桨驱动控制及参数辨识研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 直升机电动尾桨的国内外研究现状 |
| 1.2.2 永磁同步电机参数辨识算法的研究现状 |
| 1.2.3 电机驱动逆变器死区补偿的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 直升机电动尾桨负载分析与驱动控制设计及参数分析 |
| 2.1 直升机尾桨控制系统负载分析 |
| 2.1.1 尾桨电机需用负载功率计算 |
| 2.1.2 尾桨变桨距机构分析与所需最大转矩计算 |
| 2.2 直升机电动尾桨驱动控制系统设计 |
| 2.2.1 尾桨永磁同步电机的数学模型建立 |
| 2.2.2 尾桨电机驱动矢量控制设计 |
| 2.3 尾桨电机电气参数失配下输出性能影响分析与验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 直升机电动尾桨电机的多电气参数辨识方法研究 |
| 3.1 直升机电动尾桨电机电气参数离线辨识 |
| 3.1.1 非线性因素影响下的定子电阻离线辨识 |
| 3.1.2 d轴电感离线辨识 |
| 3.1.3 永磁体磁链的离线辨识 |
| 3.2 直升机电动尾桨电机多电气参数在线辨识 |
| 3.2.1 基于带遗忘因子递推最小二乘法的多电气参数在线辨识 |
| 3.2.2 基于模型参考自适应的多电气参数在线辨识 |
| 3.2.3 尾桨电机多电气参数在线辨识算法对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 逆变器死区效应下的尾桨电机多电气参数在线辨识 |
| 4.1 逆变器死区效应的产生 |
| 4.2 逆变器死区效应对多参数在线辨识效果的影响 |
| 4.3 针对逆变器死区效应的时间补偿策略 |
| 4.3.1 通过电流极性提供补偿时间的策略 |
| 4.3.2 通过电机转子角度提供补偿时间的策略 |
| 4.4 带死区补偿的尾桨电机多电气参数在线辨识 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 直升机电动尾桨驱动控制及参数辨识试验验证 |
| 5.1 电动尾桨试验台搭建 |
| 5.2 基于ChiBiOS的直升机电动尾桨驱动控制系统原型设计 |
| 5.2.1 电动尾桨驱动电机 |
| 5.2.2 变距装置 |
| 5.2.3 基于磁编码的转子位置测试模块 |
| 5.2.4 电动尾桨驱动控制器 |
| 5.3 电动尾桨驱动控制系统运行试验验证 |
| 5.4 电动尾桨电机运行过程中多电气参数在线辨识验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）基于参数辨识的舵机系统控制方法的分析与验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 系统辨识和控制策略的研究 |
| 1.2.1 系统辨识的研究现状 |
| 1.2.2 控制策略的研究现状 |
| 1.2.3 系统辨识与控制策略的应用 |
| 1.3 论文的研究内容及安排 |
| 2.舵机系统模型与辨识方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 舵机系统模型 |
| 2.3 舵机辨识算法 |
| 2.3.1 相关法辨识 |
| 2.3.2 递推最小二乘法 |
| 2.3.3 改进自适应遗传算法 |
| 2.3.4 改进粒子群算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.基于有限时间伺服控制器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 有限时间基本引理 |
| 3.3 控制器设计及系统稳定性分析 |
| 3.4 基于ADAMS/MATLAB联合仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.基于虚拟仪器技术的测控系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 虚拟仪器技术综述 |
| 4.3 系统硬件设计 |
| 4.3.1 组合绝对式编码器 |
| 4.3.2 多功能采集卡的选择 |
| 4.3.3 调理控制电路 |
| 4.4 系统软件设计 |
| 4.4.1 基于LabWindows/CVI系统软件设计 |
| 4.4.2 基于VC++系统软件设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5.实验验证与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2参数辨识实验 |
| 5.3 控制器验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 论文研究总结 |
| 6.2 目前存在的问题与工作展望 |
| 参考文献 |
| 读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）电动舵机系统扰动分析与控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 电动舵机研究概况 |
| 1.2.1 电动舵机发展概况 |
| 1.2.2 电动舵机系统关键技术发展概况 |
| 1.3 电动舵机系统控制策略研究概况 |
| 1.4 主要研究内容及结构安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 第二章 电动舵机系统设计与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统指标与设计要求 |
| 2.2.1 电动舵机系统设计要求 |
| 2.2.2 主要技术指标 |
| 2.3 电动舵机系统总体方案设计 |
| 2.3.1 系统组成 |
| 2.3.2 电动舵机系统传动方案 |
| 2.3.3 电动舵机系统控制方案 |
| 2.4 电动舵机系统参数设计 |
| 2.4.1 输入信号的分析确定 |
| 2.4.2 电机负载分析 |
| 2.4.3 机电参数选择 |
| 2.4.4 滚珠丝杠参数设计 |
| 2.4.5 电动舵机基本参数校核 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电动舵机系统扰动分析与建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电动舵机数学模型 |
| 3.2.1 电动舵机系统工作原理 |
| 3.2.2 伺服电机数学模型 |
| 3.2.3 伺服电机驱动器数学模型 |
| 3.2.4 电动舵机线性数学模型 |
| 3.3 系统扰动源分析 |
| 3.3.1 间隙扰动问题 |
| 3.3.2 摩擦扰动问题 |
| 3.4 间隙扰动分析 |
| 3.4.1 电动舵机系统间隙模型分析 |
| 3.4.2 间隙幅值辨识研究 |
| 3.4.3 间隙影响分析 |
| 3.5 摩擦扰动分析 |
| 3.5.1 电动舵机系统摩擦模型分析 |
| 3.5.2 摩擦影响分析 |
| 3.6 扰动引发的平顶问题分析 |
| 3.6.1 间隙对平顶问题的影响分析 |
| 3.6.2 摩擦对平顶问题的影响分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于PI的改进滑模控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 含扰动的数学模型 |
| 4.3 基于PI的改进滑模控制策略 |
| 4.3.1 PID控制器设计 |
| 4.3.2 改进的滑模控制器设计 |
| 4.3.3 滑模面的存在性及可达性验证 |
| 4.3.4 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于径向基网络的滑模控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 RBF网络概述 |
| 5.2.1 RBF网络原理 |
| 5.2.2 径向基函数原理 |
| 5.3 基于RBF的滑模控制器设计 |
| 5.3.1 系统描述 |
| 5.3.2 等效控制器设计 |
| 5.3.3 RBF网络控制器设计 |
| 5.3.4 稳定性分析 |
| 5.3.5 数值仿真及结果分析 |
| 5.4 改进的RBF滑模控制器设计 |
| 5.4.1 改进的RBF网络控制器设计 |
| 5.4.2 稳定性分析 |
| 5.4.3 数值仿真及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 电动舵机系统实验与分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电动舵机系统实验平台 |
| 6.2.1 实验平台组成及工作原理 |
| 6.2.2 电动舵机辅助测试系统 |
| 6.2.3 数据处理分析系统 |
| 6.3 电动舵机系统性能测试 |
| 6.3.1 正弦跟踪性能测试 |
| 6.3.2 阶跃跟踪性能测试 |
| 6.3.3 带宽性能测试 |
| 6.3.4 总体半物理联调测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 全文创新性工作 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）基于桌面机械手搬运作业轨迹规划及其双臂协作的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景与意义 |
| 1.3 国内外服务型机械手的现状及其发展趋势 |
| 1.3.1 国外服务型机械手的发展现状 |
| 1.3.2 国内服务型机械手的发展现状 |
| 1.3.3 双臂机械手的发展现状 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 桌面机械手硬件平台的搭建与设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 控制系统硬件平台介绍 |
| 2.2.1 MDK-ARM平台介绍 |
| 2.2.2 机械手舵机选型 |
| 2.2.3 控制系统主控芯片选型 |
| 2.3 系统硬件设计 |
| 2.3.1 硬件接口信号说明 |
| 2.3.2 硬件模块设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 桌面机械手双臂运动学分析与基坐标系标定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 桌面机械手运动学建模 |
| 3.3 桌面机械手正运动学分析 |
| 3.3.1 桌面机械手正运动学求解 |
| 3.3.2 桌面机械手正运动学仿真分析 |
| 3.4 桌面机械手逆运动学分析 |
| 3.5 双臂基坐标系标定算法 |
| 3.5.1 双臂机械手基坐标系的标定原理 |
| 3.5.2 双臂机械手基坐标系的标定方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 桌面机械手双臂工作空间分析及其轨迹规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 桌面机械手双臂工作空间求解 |
| 4.3 双臂工作空间边界点提取与拟合 |
| 4.3.1 双臂工作空间边界点的提取 |
| 4.3.2 双臂工作空间边界点的曲线拟合 |
| 4.4 桌面机械手轨迹规划 |
| 4.4.1 桌面机械手关节空间轨迹规划 |
| 4.4.2 桌面机械手工作空间轨迹规划 |
| 4.4.3 姿态插补 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 桌面机械手双臂协作研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 桌面机械手固定姿态下双臂抓取 |
| 5.3 部分约束下双臂不同时协作搬运实验 |
| 5.4 桌面机械手双臂同时协作搬运实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）小型类人足球机器人的设计与控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器人硬件 |
| 1.2.2 机器人控制系统 |
| 1.2.3 运动控制 |
| 1.2.4 机器人视觉 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 足球机器人硬件设计 |
| 2.1 外形和外设要求 |
| 2.1.1 外形要求 |
| 2.1.2 外设要求 |
| 2.2 机器人结构设计 |
| 2.2.1 自由度配置与执行器选择 |
| 2.2.2 具体结构设计 |
| 2.3 机器人电路设计 |
| 2.3.1 设备配置与选型 |
| 2.3.2 控制电路设计 |
| 2.4 机器人物理样机制作 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 足球机器人运动学分析与验证 |
| 3.1 位姿描述与坐标变换 |
| 3.1.1 机器人位姿描述 |
| 3.1.2 坐标变换 |
| 3.1.3 机器人坐标系建立 |
| 3.2 正运动学分析 |
| 3.2.1 腿部正运动学 |
| 3.2.2 上半身正运动学 |
| 3.2.3 正运动学测试验证 |
| 3.3 逆运动学分析 |
| 3.3.1 下肢逆运动学 |
| 3.3.2 上肢逆运动学 |
| 3.3.3 逆运动学测试验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 足球机器人控制系统的设计与实现 |
| 4.1 小型控制系统架构设计 |
| 4.1.1 系统框架设计 |
| 4.1.2 节点通信机制 |
| 4.2 主控制器的设计与实现 |
| 4.2.1 机器人信息系统 |
| 4.2.2 多机通信系统 |
| 4.2.3 基于有限状态机的决策系统 |
| 4.3 底层控制器的设计与实现 |
| 4.3.1 上下层通信机制 |
| 4.3.2 IMU和舵机控制 |
| 4.3.3 IO输入输出控制 |
| 4.4 调试系统的设计与实现 |
| 4.4.1 调试框架设计 |
| 4.4.2 图像调试工具 |
| 4.4.3 参数在线校准工具 |
| 4.4.4 机器人状态监测工具 |
| 4.4.5 机器人遥控工具 |
| 4.5 辅助系统的设计与实现 |
| 4.5.1 基于CMake的编译系统 |
| 4.5.2 基于Python的自动化脚本系统 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 足球机器人运动系统设计实现与测试 |
| 5.1 运动控制系统框架 |
| 5.2 机器人仿真环境搭建 |
| 5.2.1 仿真平台介绍 |
| 5.2.2 仿真环境建模 |
| 5.2.3 仿真机器人控制器 |
| 5.3 行走控制建模及测试 |
| 5.3.1 线性摆模型与零力矩点理论 |
| 5.3.2 质心轨迹规划 |
| 5.3.3 摆动腿轨迹规划 |
| 5.3.4 行走功能测试 |
| 5.4 特殊动作生成及测试 |
| 5.4.1 基于关键帧插值的动作生成 |
| 5.4.2 动作序列生成器的实现 |
| 5.4.3 特殊动作测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 足球机器人视觉系统的设计实现与测试 |
| 6.1 视觉系统框架 |
| 6.2 图像预处理 |
| 6.2.1 RGB和YUV数据的获取 |
| 6.2.2 颜色空间及存储格式转换 |
| 6.2.3 图像尺寸缩放算法实现 |
| 6.2.4 摄像头标定与图像畸变矫正 |
| 6.3 足球场关键目标提取 |
| 6.3.1 基于颜色识别与直线拟合的场地边界提取 |
| 6.3.2 基于卷积神经网络的足球和球门识别 |
| 6.4 基于CUDA的图像处理加速实现 |
| 6.4.1 CUDA加速介绍 |
| 6.4.2 CUDA加速的编程模型 |
| 6.4.3 CUDA图像处理加速测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者攻读硕士学位期间的研究成果 |
（9）基于最小二乘法和支持向量机的车辆视觉导航与控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及章节安排 |
| 第二章 系统整体框架设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统整体结构 |
| 2.2.1 视觉导航框架分析 |
| 2.2.2 方向和速度控制算法分析 |
| 2.2.3 硬件组装分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 视觉导航算法设计 |
| 3.1 基于最小二乘法的边沿搜索算法 |
| 3.1.1 二分法搜索 |
| 3.1.2 边缘检测和拐点检测 |
| 3.1.3 BCVN过程 |
| 3.2 偏差和曲率计算方法 |
| 3.2.1 偏差计算 |
| 3.2.2 曲率计算 |
| 3.2.3 BCVN与其他视觉导航框架的比较 |
| 3.3 障碍物检测与规避算法 |
| 3.3.1 CNN网络模型 |
| 3.3.2 SVM算法分析 |
| 3.3.3 障碍物检测算法 |
| 3.3.4 障碍物规避算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自适应控制算法设计 |
| 4.1 转向PD控制算法 |
| 4.1.1 PID控制简介 |
| 4.1.2 方向P改进 |
| 4.1.3 模糊微分D |
| 4.1.4 方向控制测试 |
| 4.2 速度PI控制算法 |
| 4.2.1 调速算法及优化策略 |
| 4.2.2 加减速控制测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统硬件与软件设计 |
| 5.1 车辆硬件设计 |
| 5.1.1 主板电路设计 |
| 5.1.2 驱动板电路设计 |
| 5.1.3 主板和驱动板PCB设计 |
| 5.2 图像处理软件设计 |
| 5.2.1 道路图像信息获取模块 |
| 5.2.2 道路图像信息保存 |
| 5.2.3 道路图像信息处理模块 |
| 5.2.4 道路图像信息处理展示 |
| 5.3 嵌入式平台软件设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于计算机视觉的安全辅助驾驶系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 基于计算机视觉的安全辅助驾驶系统关键技术 |
| 1.2.1 目标识别技术 |
| 1.2.2 目标测距技术 |
| 1.3 安全辅助驾驶技术国内外研究现状 |
| 1.3.1 安全辅助驾驶技术国外研究现状 |
| 1.3.2 安全辅助驾驶技术国内研究现状 |
| 1.4 论文主要工作和组织结构 |
| 1.4.1 论文主要工作内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 卷积和池化 |
| 2.1.1 卷积神经网络 |
| 2.1.2 图像卷积 |
| 2.1.3 图像池化 |
| 2.2 摄像机标定方法 |
| 2.3 舵机控制原理 |
| 2.4 超声波测距原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的前方车辆和行人的识别 |
| 3.1 相关数据库 |
| 3.2 YOLO算法识别车辆和行人 |
| 3.3 级联卷积神经网络识别车牌和车标 |
| 3.3.1 级联卷积神经网络识别车牌 |
| 3.3.2 级联卷积神经网络识别车标 |
| 3.4 实际结果及比较 |
| 3.4.1 软硬件环境准备 |
| 3.4.2 实验结果评价标准 |
| 3.4.3 行人和车辆识别网络结果分析 |
| 3.4.4 车牌识别网络结果分析 |
| 3.4.5 车标识别网络结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于舵机控制的两种测距系统 |
| 4.1 摄像机成像原理 |
| 4.2 四种坐标系和转换关系 |
| 4.2.1 图像坐标系和像平面坐标系的转换 |
| 4.2.2 像平面坐标系和摄像机坐标系的转换 |
| 4.2.3 摄像机坐标系和世界坐标系的转换 |
| 4.2.4 图像坐标系和世界坐标系的转换 |
| 4.3 基于舵机控制的超声波测距 |
| 4.3.1 二自由度云台 |
| 4.3.2 基于目标位置的云台姿态解算 |
| 4.3.3 超声波测距系统控制 |
| 4.4 基于舵机控制的单目测距 |
| 4.4.1 单目视觉测距 |
| 4.4.2 单目视觉测距系统控制 |
| 4.5 实验结果及比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 安全辅助驾驶系统的系统实现 |
| 5.1 用户界面设计 |
| 5.1.1 面板设计工具 |
| 5.1.2 属性编辑器 |
| 5.2 系统的总体设计 |
| 5.2.1 安全辅助驾驶系统 |
| 5.2.2 系统总体框架设计 |
| 5.3 系统各模块的功能 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、最小二乘法在舵机控制电路参数测试中的应用（论文参考文献）
- [1]基于地磁/MEMS陀螺信息融合的旋转弹药姿态估计技术[D]. 高丽珍. 中北大学, 2021(01)
- [2]面向消防疏散的光散射式气溶胶监测[D]. 张康伟. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]基于FPGA的超声波测距系统设计[D]. 罗冬旭. 吉林大学, 2021(01)
- [4]直升机电动尾桨驱动控制及参数辨识研究[D]. 徐茁夫. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]基于参数辨识的舵机系统控制方法的分析与验证[D]. 武志宏. 中北大学, 2020(09)
- [6]电动舵机系统扰动分析与控制策略研究[D]. 周满. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2020(08)
- [7]基于桌面机械手搬运作业轨迹规划及其双臂协作的研究[D]. 饶远. 江西理工大学, 2020(01)
- [8]小型类人足球机器人的设计与控制系统研究[D]. 刘川. 东南大学, 2020(01)
- [9]基于最小二乘法和支持向量机的车辆视觉导航与控制系统研究[D]. 沈新锋. 南京信息工程大学, 2019(04)
- [10]基于计算机视觉的安全辅助驾驶系统[D]. 李林糠. 西安电子科技大学, 2018(02)