多特征的UAV快速目标识别算法仿真

控制工程基础实验指导书(答案)

控制工程基础实验指导书 自控原理实验室编印

（内部教材）

实验项目名称: （所属课 程: 院系: 专业班级: 姓名: 学号: 实验日期: 实验地点: 合作者: 指导教师: 本实验项目成绩: 教师签字: 日期: （以下为实验报告正文） 、实验目的 简述本实验要达到的目的。目的要明确，要注明属哪一类实验（验证型、设计型、综合型、创新型）。 二、实验仪器设备 列出本实验要用到的主要仪器、仪表、实验材料等。 三、实验内容 简述要本实验主要内容，包括实验的方案、依据的原理、采用的方法等。 四、实验步骤 简述实验操作的步骤以及操作中特别注意事项。 五、实验结果

给出实验过程中得到的原始实验数据或结果，并根据需要对原始实验数据或结果进行必要的分析、整理或计算，从而得出本实验最后的结论。 六、讨论 分析实验中出现误差、偏差、异常现象甚至实验失败的原因，实验中自己发现了什么问题，产生了哪些疑问或想法，有什么心得或建议等等。 七、参考文献 列举自己在本次准备实验、进行实验和撰写实验报告过程中用到的参考文献资 料。 格式如下 作者，书名（篇名），出版社（期刊名），出版日期（刊期），页码

实验一控制系统典型环节的模拟、实验目的 、掌握比例、积分、实际微分及惯性环节的模拟方法; 、通过实验熟悉各种典型环节的传递函数和动态特性; 、了解典型环节中参数的变化对输出动态特性的影响。 二、实验仪器 、控制理论电子模拟实验箱一台; 、超低频慢扫描数字存储示波器一台; 、数字万用表一只;

、各种长度联接导线。 三、实验原理 运放反馈连接 基于图中点为电位虚地，略去流入运放的电流，则由图 由上式可以求得下列模拟电路组成的典型环节的传递函数及其单位阶跃响应。 、比例环节 实验模拟电路见图所示 U i R i U o 接示波器 以运算放大器为核心元件，由其不同的输入网络和反馈网络组成的各种典型环节，如图所示。图中和为复数阻抗，它们都是构成。 Z2 Z1 Ui ,— U o 接示波器 得:

实验4 达林算法仿真

实验四达林算法仿真 一、实验目的 1．设计达林算法的Simulink仿真模型； 2．用S函数实现达林算法； 3．观察达林算法中的滞后时间常数和采样周期的选取对系统输出的影响。 二、实验内容 被控对象：G( S )= 2 4S+1 1．达林算法仿真模型 达林算法的SIMULINK仿真模型如图4.1所示。达林算法适用于一、二阶惯性加纯滞后环节对象，仿真模型仅对工业控制中常见的一阶惯性加纯滞后环节对象作仿真。 图 4.1达林算法仿真模型 3．达林算法的S函数实现达林算法控制器的S函数 程序darlincon.m清单如下： function[sys,x0,str,ts]=darlincon(t,x,u,flag,Ttao,T1,K,Tao,T) global umax k1 k2 k3 uk ek_1 N switch flag case 0, sizes=simsizes; sizes.NumContStates=0;sizes.NumDiscStates=0; sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInputs=1; sizes.DirFeedthrough=1;sizes.NumSampleTimes=1; sys=simsizes(sizes);str=[]; ts=[T 0]; umax=50;N=floor(Tao/T); uk=zeros(N+2,1);ek_1=0;k1=exp(-T/Ttao); k2=exp(-T/T1);k3=(1-k1)/K/(1-k2); case 3, ek=u; uk(1)=k3*(ek-k2*ek_1)+k1*uk(2)+(1- k1)*uk(N+2); if uk(1)>umax uk(1)=umax; end

目标检测算法

function MovingTargetDetectionByMMI() %Moving Target Detection %Based on Maximun Mutual Information % %EDIT BY PSL@CSU %QQ：547423688 %Email：anyuezhiji@https://www.360docs.net/doc/639444401.html, %2012-06-01 %读文件 Im1=imread('001.jpg'); Im2=imread('002.jpg'); Im3=imread('003.jpg'); Im1=rgb2gray(Im1); Im2=rgb2gray(Im2); Im3=rgb2gray(Im3); tic; d12=GetDifferenceImg(Im2,Im1); d23=GetDifferenceImg(Im2,Im3); d=d12.*d23; se =; for i=1:4 d = imfilter(d,se); end for i=1:2 d = medfilt2(d,); end %%d=abs((d12-d23).^0.7); d=uint8(d/max(max(d))*255); level = graythresh(d); BW = im2bw(d,level); s=regionprops(BW,'BoundingBox'); figure(1)

subplot(2,2,1); imshow(uint8(d12/max(max(d12))*255)); title('参考帧与前一帧的差值') subplot(2,2,2); imshow(uint8(d23/max(max(d23))*255)); title('参考帧与后一帧的差值') subplot(2,2,3); imshow(BW); title('由前后帧得出的差值') subplot(2,2,4); imshow(Im2); %imshow(d); rectangle('Position',s(1).BoundingBox,'Curvature',,'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor', 'r') title('参考帧与检测结果') %求相邻两帧重合部分差值主函数 function outImg=GetDifferenceImg(R,F) =dwt2(R,'db1'); =dwt2(F,'db1'); CA1=uint8(CA1); CA2=uint8(CA2); fprintf('\n------PSO start\n'); =PSO(CA1,CA2); while mi<1.2 =PSO(CA1,CA2); end fprintf('tx:%f ty:%f ang:%f mi:%f\n',pa(1),pa(2),pa(3),mi); fprintf('------PSO end\n\n'); %pa=; fprintf('------Powell start\n'); mi_old=0; while abs(mi-mi_old)>0.01

关于三维图像目标识别文献综述

关于三维目标识别的文献综述 前言： 随着计算机技术和现代信息处理技术的快速发展，目标识别已经迅速发展成为一种重要的工具与手段，目标识别是指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。它属于模式识别的范畴，也可以狭义的理解为图像识别。三维目标识别是以物体表面朝向的三维信息来识别完整的三维物体模型目标识别需要综合运用计算机科学、模式识别、机器视觉以及图像理解等学科知识。目标识别技术已广泛应用于国民经济、空间技术和国防等领域。 正文： 图像识别总的来说主要包括目标图像特征提取和分类两个方面。但是一般情况下，图像受各种因素影响，与真实物体有较大的差别，这样，就需要经过预处理、图像分割、特征提取、分析、匹配识别等一系列过程才能完成整个识别过程。 目前，最主流的三种三维物体识别研究思路是： 1)基于模型或几何的方法；

2)基于外观或视图的方法； 3)基于局部特征匹配的方法； 一、基于模型或几何的方法： 这种方法所识别的目标是已知的，原理就是利用传感器获得真实目标的三维信息并对信息进行分析处理，得到一种表面、边界及连接关系的描述，这里，三维物体识别中有两类最经常使用的传感器：灰度传感器和深度传感器，前者获取图像的每个像素点对应于一个亮度测量，而后者对应于从传感器到可视物体表面的距离；另一方面，利用CAD建立目标的几何模型，对模型的表面、边界及连接关系进行完整的描述。然后把这两种描述加以匹配就可以来识别三维物体。其流程如下图所示： 传感器数据获取过程，就是从现实生活中的真实物体中产生待识别的模型。分析/建模过程，是对传感器数据进行处理，从中提取与目标有关的独立应用特征。模型库的建立一般式在识别过程之前，即首先根据物体的某些特定特征建立一些关系以及将这些信息汇总成一个库。在模型匹配过程，系统通过从图像中抽取出的物体关系属性图，把物体描述与模型描述通过某种匹配算法进行比较、分析，最终得到与物体最相似的一种描述，从而确定物体的类型和空间位置。 基于模型的三维物体识别，需要着重解决以下4个问题：

目标检测综述教学内容

一、传统目标检测方法 如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题： 一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余； 二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。 二、基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region

proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%，而使用传统方法的第二名top-5 error高达26.2%。此后，卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地位，微软最新的ResNet和谷歌的Inception V4模型的top-5 error降到了4%以内多，这已经超越人在这个特定任务上的能力。所以目标检测得到候选区域后使用CNN对其进行图像分类是一个不错的选择。 2014年，RBG（Ross B. Girshick）大神使用region proposal+CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征，设计了R-CNN框架，使得目标检测取得巨大突破，并开启了基于深度学习目标检测的热潮。 1. R-CNN (CVPR2014, TPAMI2015) (Region-based Convolution Networks for Accurate Object d etection and Segmentation)

南理工控制工程基础实验报告

南理工控制工程基础实验报告 成绩：《控制工程基础》课程实验报告班级：学号：姓名：南京理工大学2015年12月《控制工程基础》课程仿真实验一、已知某单位负反馈系统的开环传递函数如下G(s)?10 s2?5s?25借助MATLAB和Simulink完成以下要求：(1) 把G(s)转换成零极点形式的传递函数，判断开环系统稳定性。>> num1=[10]; >> den1=[1 5 25]; >> sys1=tf(num1,den1) 零极点形式的传递函数：于极点都在左半平面，所以开环系统稳定。(2) 计算闭环特征根并判别系统的稳定性，并求出闭环系统在0～10秒内的脉冲响应和单位阶跃响应，分别绘出响应曲线。>> num=[10];den=[1,5,35]; >>

sys=tf(num,den); >> t=[0::10]; >> [y,t]=step(sys,t); >> plot(t,y),grid >> xlabel(‘time(s)’) >> ylabel(‘output’) >> hold on; >> [y1,x1,t]=impulse(num,den,t); >> plot(t,y1,’:’),grid (3) 当系统输入r(t)?sin5t时，运用Simulink搭建系统并仿真，用示波器观察系统的输出，绘出响应曲线。曲线：二、某单位负反馈系统的开环传递函数为：6s3?26s2?6s?20G(s)?4频率范围??[,100] s?3s3?4s2?2s?2 绘制频率响应曲线，包括Bode图和幅相曲线。>> num=[6 26 6 20]; >> den=[1 3 4 2 2]; >> sys=tf(num,den); >> bode(sys,{,100}) >> grid on >> clear; >> num=[6 26 6 20]; >> den=[1 3 4 2 2]; >> sys=tf(num,den); >> [z , p , k] = tf2zp(num, den); >> nyquist(sys) 根据Nyquist判据判定系统的稳定性。

目标跟踪相关研究综述

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/639444401.html,/journal/airr https://www.360docs.net/doc/639444401.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/639444401.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/639444401.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/639444401.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。

大林算法实验报告(20200623034811)

大林算法实验报告 一、实验目的 1、 掌握大林控制算法的基本概念和实现方法； 2、 进一步熟悉MATLAB 的使用方法； 3、 掌握在MATLAB 下大林算法控制器的调试方法; 4、 观察振铃现象，并且尝试消除振铃现象 二、实验原理 1■大林算法的原理及推导 大林算法是IBM 公司的大林(Dahlin)在1968年提出了一种针对工业生产过程中含有纯 滞后对象的控制算法。其目标就是使整个闭环系统的传递函数 相当于一个带有纯滞后的一 阶惯性环节。该算法具有良好的控制效果。 大林控制算法的设计目标是使整个闭环系统所期望的传递函数 0 (s) 相当于一个延迟环节和一个惯性环节相串联，即 ： 整个闭环系统的纯滞后时间和被控对象 G0(s)的纯滞后时间T 相同。 闭环系统的时间常数为 T T ，纯滞后时间T 与采样周期T 有整数倍关系, T =NT 。 其控制器形式的推导的思路是用近似方法得到系统的闭环脉冲传递函数，然后再由被 控系统的脉冲传递函数，反推系统控制器的脉冲传递函数。 由大林控制算法的设计目标，可知整个闭环系统的脉冲传递函数应 当是零阶保持器与理想的 0 (s)串联之后的Z 变换，即0 (z)如下： R(z) _ s Ts 1 1- e T z 对于被控对象为带有纯滞后的一阶惯性环节即: s NTs Ke G o (s)- 1 Tp Ke 1 「s 其与零阶保持器相串联的的脉冲传递函数为: (s)二 1 Ts 1 G (z)=z3 心 .s 1 + T 1S 」 K Z — NT T/T 1 1 _ e ； 1 ■ e z

于是相应的控制器形式为: （仁「厲）（仁/仁一1 ） K （I e TTl ）1 - ―1 -（1 e TT ）^N_1 2■振铃现象及其消除 按大林算法设计的控制器可能会出现一种振铃现象，即数字控制器 的输出以二分之一的采样频率大幅度衰减振荡，会造成执行机构的磨损。 在有交互作用的多参数控制系统中，振铃现象还有可能影响到系统的稳 定性。 衡量振铃现象的强烈程度的量是振铃幅度 RA (Ringing Amplitude)。 它的定义是：控制器在单位阶跃输入作用下，第零次输出幅度与第一次 输出幅度之差值。 当被控对象为纯滞后的一阶惯性环节时，数字控制器 D(z)为： D 注 ⑴e TT )(i -宀\ D(Z) T T 1 T T -1 T T N -1 K(1- e J 1- e "z - (1- e f)z ] 由此可以得到振铃幅度为： T/T T/T 1 T/T 1 -T/T RA= ( e ) -( e 1 p e - e 于是，如果选择 T T >T1,则RA W 0,无振铃现象；如果选择 T T < T1, 则有振铃现象。由此可见，当系统的时间常数 T T 大于或者等于被控对象的 时间常数T1时，即可消除振铃现象。 三、实验内容 已知某过程对象的传递函数为: 期望的闭环系统时间常数 T 0 = 0.25s ，采样周期 T =0.5s 。 要求： (1) 适用大林算法设计数字控制器； (2) 判断有无振铃现象，若有则修改控制器消除之，仿真并分析系统在单位阶跃响应下 的输出结果； (3) 利用PID 控制器控制该对象，使得系统在单位阶跃信号下的响应满足超调量不超过 20%，衰减比为4:1，调节时间不超过 4s ； ⑷分析以上两种方法的优缺点。 四、实验过程 G （s ）二 3e -0.5s 0.6s 1

三维目标的编写方法整理

三维目标的编写方法整理 （网络资料V1-2018.3.1） 一、三维目标的水平（层次）分类 （1）知识与技能（结果性目标）分类 1.知识水平 了解——再认或回忆、识别、举例、描述对象的特征。 行为动词：说出、举例、识别、背诵等 理解——把握内在逻辑联系，对知识作出解释、扩展、提供证据、判断等。 行为动词：解释、概括、判别、猜测、推断等。 应用——使用抽象的概念、原则，总结、建立新的合理联系等。 行为动词：设计、撰写、解决、总结、推广、证明等。 2.技能水平 模仿——在原型示范或指导下完成操作，对提供的对象进行模拟、修改等。 行为动词：模仿、临摹、重复、例证、缩写、听唱、跟奏等。 独立操作——独立完成操作，进行调整与改进，尝试与已有技能建立联系。 行为动词：完成、演唱、演奏、测试等。 迁移——在新情景中使用已有技能，或是同一技能在不同情景中使用。 行为动词：改编、转换、灵活运用、举一反三等。 （3）过程与方法（体验性目标）层次分类 经历——经历知识形成的过程，独立或合作参与活动，获得初步经验，建立感性认识。 行为动词：经历……的过程 体验——经历知识的形成，并能对知识作一定解释和应用的过程。行为动词：体验……的过程探索——经历应用所获得的知识探索发现问题、分析和解决问题的过程。 行为动词：探索……的过程 （4）情感态度价值观（体验性目标）层次分类 感受——经历学习活动后建立的感性认识。 行为动词：感受、感悟、聆听、参观、观摩、访问等。 认同——经历学习活动后表达感受、态度及价值判断等。 行为动词：接受、同意、采纳、拥护、怀疑、抵制、反对等。 内化——确立相对稳定的态度，表现出持续的行为。 行为动词：养成、树立、具有、追求、塑造等。

目标检测方法简要综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/639444401.html, 目标检测方法简要综述 作者：栗佩康袁芳芳李航涛 来源：《科技风》2020年第18期 摘要：目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，是人脸识别、车辆检测、路网提取等领域的理论基础。随着深度学习的快速发展，与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比，基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法，本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。 关键词：目标检测;机器学习;深度神经网络 目标检测的目的可分为检测图像中感兴趣目标的位置和对感兴趣目标进行分类。目标检测比低阶的分类任务复杂，同时也是高阶图像分割任的重要基础;目标检测也是人脸识别、车辆检测、路网检测等应用领域的理论基础。 传统的目标检测算法是基于滑窗遍历进行区域选择，然后使用HOG、SIFT等特征对滑窗内的图像块进行特征提取，最后使用SVM、AdaBoost等分类器对已提取特征进行分类。手工构建特征较为复杂，检测精度提升有限，基于滑窗的算法计算复杂度较高，此类方法的发展停滞，本文不再展开。近年来，基于深度学习的目标检测算法成为主流，分为两阶段和单阶段两类：两阶段算法先在图像中选取候选区域，然后对候选区域进行目标分类与位置精修;单阶段算法是基于全局做回归分类，直接产生目标物体的位置及类别。单阶段算法更具实时性，但检测精度有损失，下面介绍这两类目标检测算法。 1 基于候选区域的两阶段目标检测方法 率先将深度学习引入目标检测的是Girshick[1]于2014年提出的区域卷积神经网络目标检测模型（R-CNN）。首先使用区域选择性搜索算法在图像上提取约2000个候选区域，然后使用卷积神经网络对各候选区域进行特征提取，接着使用SVM对候选区域进行分类并利用NMS 回归目标位置。与传统算法相比，R-CNN的检测精度有很大提升，但缺点是：由于全连接层的限制，输入CNN的图像为固定尺寸，且每个图像块输入CNN单独处理，无特征提取共享，重复计算;选择性搜索算法仍有冗余，耗费时间等。 基于R-CNN只能接受固定尺寸图像输入和无卷积特征共享，He[2]于2014年参考金字塔匹配理论在CNN中加入SPP-Net结构。该结构复用第五卷积层的特征响应图，将任意尺寸的候选区域转为固定长度的特征向量，最后一个卷积层后接入的为SPP层。该方法只对原图做一

控制工程基础实验报告

控制工程基础[英]实验 实验一.典型环节的模拟研究： 已知一个小车、倒单摆系统非线性系统方程为： ( 2.92)0.008x x u =-+ 20.004sin 36cos n n x θωθωθθ=-+- 其中假设 (0)0;(0)0.2x x ==， (0)0;(0); 6.781,n θθπω=== （1）要求绘出系统[0,10]t ∈的状态响应曲线 （2）并将上述系统在0θ≈的条件下线性化，并要求绘出线性化后系统 [0,10]t ∈的状态响应曲线，并与非线性系统状态响应曲线相比较。 (1)下面利用Simulink 对该系统进行仿真如下图所示。 图1.倒单摆系统仿真图 在图中已经对主要信号进行了标注下面给出每个未标注信号后加入放大器的增益： 008.092.2= 阶跃K 008 .01 -=一阶微分x K 98.45=二阶微分θK 通过示波器Scope 和Scope1观察x(t)和θ(t)的波形图如下所示。

图2.x(t)波形图3.θ(t)波形（2）将上述系统在0 θ≈的条件下线性化，则方程组改写成如下形式： ( 2.92)0.008 x x u =-+ 2 0.004sin36 n n x θωθωθ =-+- 在Simulink中对系统仿真如下所示。 图4.线性化后仿真系统 通过示波器模块可以观察输出信号，图形如下图所示。

图5.x(t)输出波形 图6.θ（t ）输出波形 实验二.典型系统时域响应动、静态性能和稳定性研究； 已知系统的开环传递函数为 2()11G s s s = ++ （1）利用已知的知识判断该开环系统的稳定性（系统的特征方程根、系统零极点表示法）。 （2）判别系统在单位负反馈下的稳定性，并求出闭环系统在[0,10]t ∈内的脉冲响应和单位阶跃响应，分别绘制出相应响应曲线。 （1）该系统的特征方程的根、零极点表示的求解代码如下：

视觉目标检测算法说明

视觉目标检测算法说明 1.功能 通过安装在战车上的摄像头，检测视野范围内的敌方战车。 2.算法： 2.1目标检测与识别 1.颜色检测 采集大量敌方机器人的图片数据，并进行训练，得到对方机器人的颜色区间， 并以此为阈值对整幅图像进行颜色检测，找到疑似敌方机器人的区域，量化 成二值图。 2.滤除噪声点 对得到的二值图像进行开运算处理，滤除颜色检测结果中的噪声点。 3.连通区域检测 对图像中的疑似区域进行连通区域检测，计算出每个疑似区域的外部轮廓， 用矩形近似表示。 4.连通区域合并 根据连通区域之间的距离和颜色相似性，将距离接近且相似性高的连通区域 进行合并。 5.形状和大小过滤 对大量敌方机器人图片进行训练，得到对方机器人的形状信息（例如长宽比） 和大小信息（面积），并以此为依据将不符合的区域过滤掉。 经过以上五步的处理，可以初步得到敌方机器人的位置、大小和形状信息。 2.2目标运动跟踪 对上步中的检测结果进行运动跟踪。 1.状态估计 根据上一时刻地方机器人的运动状态（包括位置和速度），估算当前时刻机 器人的运动状态。 2.轨迹关联 根据位置和颜色信息，对当前时刻机器人的估计状态和检测结果进行关联。 3.状态更新 若上一步中关联成功，更新当前时刻的运动状态。 通过对检测结果进行运动跟踪，可以计算出当前时刻敌方机器人的运动速度和方 向。 2.3预估提前量

1.评估延迟时间 根据己方机器人实际的调试情况，通过多次试验和统计的方法，估算己方机器人从接收命令到炮弹（或子弹）击中目标区域的时间延时（包括图像处理 时间、落弹时间和炮弹飞行时间）。 2.计算提前量 根据延迟时间和敌方机器人的运动速度，计算炮弹发射的提前量，补偿到敌方机器人的运动状态中。 3.总结： 对于机器人战车中的敌方目标检问题，有很多种方法可以实现，视觉检测只是其中的一种方法，而基于颜色识别的目标检测也只是视觉算法中比较简单有效的一种。所以，本段代码只是抛砖引玉的一个样本，适用范围只针对于2014年RoboMasters夏令营的场地和战车，希望可以看到大家更加简单有效的算法。

关于三维目标识别的文献综述

1.1研究背景 随着人类社会的快速发展，图像识别已经迅速发展成为一项极为重要的科技手段，其研究目标是，赋予计算机类似于人类的视觉能力，使其通过二维图像认知周边环境信息，包括识别环境中三维物体的几何形状、位置和姿态等。图像识别需综合运用计算机科学、模式识别、机器视觉及图像理解等学科知识，并随着这些学科的发展而前进。图像识别技术己广泛应用到许多领域，例如：宇宙探测、生物医学工程、遥感技术、交通、军事及公安等。针对不同对象和环境有不同的识别方法。由于图像可以提供十分丰富有效的信息，为给识别带来较大方便。因此，图像识别技术一直受到研究者重视，是模式识别领域的研究热点之一。一般来说，图像识别技术大体经历了三个主要阶段即：文字识别、二维图像识别和处理、三维物体识别。文字识别开始于1950年前后，首先是识别字母、数字和符号，后来发展到识别文字，从识别印刷字体到手写文字，并研制出相应的文字识别设备。从六十年代初期开始，人们开始图像处理和识别的研究，逐步发展到识别静止图像和运动图像，最初主要利用成像技术光学技术等，后来人们结合了日新月异的计算机技术，获得巨大成功。接下来是对三维物体识别问题的研究。三维物体识别的任务是识别出图像中有什么类型的物体,并给出物体在图像中所反映的位置和方向，是对三维世界的感知理解。在结合了人工智能科学、计算机科学和信息科学之后，三维物体识别成为图像识别研究的又一重要方向。 目前，出于城市规划、工业自动化、交通监控、军事侦察及医疗等各个领域的大量应用需求，三维物体识别已成为一个活跃的研究领域，有较大的实用价值和重要意义，具有广阔前景。设计一个三维物体识别系统，理论上要求它有足够好的通用性、稳健性，且学习简单，即这个系统能够在各种条件下，无需手工干预就能识别任何物体，没有特殊或复杂的过程来获得数据库模型。当然这个需求一般很难达到，实际都是在一定约束条件下进行方法的研究，然后尽可能减约束条件。三维物体识别一般可分为五种主要的研究思路： 1)基于模型(model-based)或几何(geometry-based)的方法； 2)基于外观(appearance-based)或视图(view-based)的方法； 3)基于局部特征匹配的方法； 4)光学三维物体识别 5)基于深度图像的三维物体识别 现在主流的是前三项， 1.基于模型或几何的方法 如果在识别的过程中，要利用有关物体外观的先验知识，如CAD设计的模型则称为基于模型（model-based）或几何（geometry-based）的三维物体识别。基于模型的方法，从输入图像数据中得到物体描述，并与模型描述进行匹配，以达到对物体进行识别及定位目的。这里的物体模型一般仅描述物体的三维外形，省略颜色和纹理等其他属性，其算法流程如图1-1所示。

清华控制工程基础-实验1 Matlab仿真实验

实验一 Matlab 仿真实验 基本实验 1、 对于一阶惯性系统 G s s ()= +K T 1 当分别取以下几组参数时，试画出系统单位阶跃响应曲线、频率特性乃氏图和伯德图。 1).K=1,T=10; 2).K=1,T=1; 3).K=1,T=0.1 结果：

2、 对于二阶系统 G s s s ()= ++1 2122T T ζ 分别就T=1和T=0.1，?分别取0, 0.2, 0.5, 0.7, 1, 10时，画出系统单位阶跃响应曲线、频率特性乃氏图和伯德图。 结果：

3、自构造高阶系统，试利用Matlab软件工具分析其时域、频域特性。 构造高阶系统 2 32 0.01315 () 0.00040.120100 s s G s s s s ++ = +++ 利用软件画出系统单位阶跃响应曲线、频率特性乃氏图和伯德图如下： 4、对于下列系统，试画出其伯德图，求出相角裕量和增益裕量，并判其稳定性 （1） )1 0047 .0 )( 1 03 .0( 250 ) ( ) ( + + = s s s s H s G 伯德图：

增益裕量：-0.1366dB 相角裕量：-0.3080degree 故，闭环后系统不稳定。 （2） ) 10047.0)(103.0)(110() 15.0(250)()(++++=s s s s s s H s G 伯德图： 增益裕量：25.2910dB 相角裕量：58.0765degree 故，闭环后系统稳定。 实验目的 1） 熟悉直流伺服电机控制系统各环节的传递函数模型； 2）根据给定的性能指标，设计速度环与位置环的控制器参数。 实验内容及要求 2.1 速度环仿真实验 图1－1 双环调速系统简化方框图

视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1 帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示： 1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1) 2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。 111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T +++>?=?≤? （T 为阈值） （2-2）

控制工程基础实验指导书(答案) 2讲解

实验二二阶系统的瞬态响应分析 一、实验目的 1、熟悉二阶模拟系统的组成。 2、研究二阶系统分别工作在ξ=1，0<ξ<1，和ξ> 1三种状态下的单 位阶跃响应。 3、分析增益K对二阶系统单位阶跃响应的超调量σP、峰值时间tp和调 整时间ts。 4、研究系统在不同K值时对斜坡输入的稳态跟踪误差。 5、学会使用Matlab软件来仿真二阶系统，并观察结果。 二、实验仪器 1、控制理论电子模拟实验箱一台； 2、超低频慢扫描数字存储示波器一台； 3、数字万用表一只； 4、各种长度联接导线。 三、实验原理 图2-1为二阶系统的原理方框图，图2-2为其模拟电路图，它是由惯性环节、积分环节和反号器组成，图中K=R2/R1，T1=R2C1，T2=R3C2。 图2-1 二阶系统原理框图

图2-1 二阶系统的模拟电路 由图2-2求得二阶系统的闭环传递函 12 22 122112 /() (1)()/O i K TT U S K U S TT S T S K S T S K TT ==++++ :而二阶系统标准传递函数为 (1)(2), 对比式和式得 n ωξ== 12 T 0.2 , T 0.5 , n S S ωξ====若令则。调节开环增益K 值，不仅能改变系统无阻尼自然振荡频率ωn 和ξ的值，可以得到过阻尼(ξ>1)、 临界阻尼（ξ=1）和欠阻尼（ξ<1）三种情况下的阶跃响应曲线。 （1）当K >0.625， 0 < ξ < 1，系统处在欠阻尼状态，它的单位阶跃响应表达式为： 图2-3 0 < ξ < 1时的阶跃响应曲线 （2）当K =0.625时，ξ=1，系统处在临界阻尼状态，它的单位阶跃响应表达式为： 如图2-4为二阶系统工作临界阻尼时的单位响应曲线。 (2) +2+=222n n n S S )S (G ωξω ω1 ()1sin( 2-3n t o d d u t t tg ξωωωω--=+=式中图为二阶系统在欠阻尼状态下的单位阶跃响应曲线e t n o n t t u ωω-+-=)1(1)(

大林算法实验报告

大林算法实验报告 一、实验目的 1、掌握大林控制算法的基本概念和实现方法； 2、进一步熟悉MATLAB 的使用方法； 3、掌握在MA TLAB 下大林算法控制器的调试方法； 4、观察振铃现象，并且尝试消除振铃现象 二、实验原理 1.大林算法的原理及推导 大林算法是IBM 公司的大林(Dahlin)在1968年提出了一种针对工业生产过程中含有纯滞后对象的控制算法。其目标就是使整个闭环系统的传递函数 相当于一个带有纯滞后的一阶惯性环节。该算法具有良好的控制效果。 大林控制算法的设计目标是使整个闭环系统所期望的传递函数φ(s ) 相当于一个延迟环节和一个惯性环节相串联，即： 整个闭环系统的纯滞后时间和被控对象G 0(s )的纯滞后时间τ相同。 闭环系统的时间常数为T τ ，纯滞后时间τ与采样周期T 有整数倍关系， τ=NT 。 其控制器形式的推导的思路是用近似方法得到系统的闭环脉冲传递函数，然后再由被控系统的脉冲传递函数，反推系统控制器的脉冲传递函数。 由大林控制算法的设计目标，可知整个闭环系统的脉冲传递函数应 当是零阶保持器与理想的φ(s )串联之后的Z 变换，即φ(z )如下： 对于被控对象为带有纯滞后的一阶惯性环节即： 其与零阶保持器相串联的的脉冲传递函数为： 1 ()1 s s e T s ττ φ-=+1/1() 1(1)()=()11T s ττ T/T s N T T -Y z e e e z z Z z R z s T s e z ττ φ------??--==?=? ? ?+-?? 011()11s NTs Ke Ke G s T s T s τ--== ++11/1/1111()11T T Ts s N T T e Ke e G z Z Kz s T s e z τ-------??--=?=? ?+-??

控制工程基础仿真实验

控制工程基础仿真实验 一．实验目的 通过仿真实验，直观了解各典型环节的时间响应和频率响应，巩固课程中所学的基本概念和基本原理。 二．实验要求 学生可自由组合，1至3人一组，要求根据实验内容，完成计算机仿真实验，并对仿真结果进行分析, 撰写实验报告。 三．实验内容（课程教材所附光盘中的仿真实验） 实验1. 一阶系统的单位脉冲响应 输入5个不同的时间常数，观察一阶系统单位脉冲响应曲线的变化，分析时间常数T 对系统性能的影响。 实验2. 一阶系统的单位阶跃响应 （1） 输入3个不同的时间常数，观察一阶系统单位阶跃响应曲线的变化，将响应曲线绘 制在坐标纸上，并分析时间常数T 对系统性能的影响。 （2） 若通过实验已测得一阶系统的单位阶跃响应曲线，试说明如何通过该曲线确定系统 的时间常数T 。 实验3. 二阶系统的单位脉冲响应 保持系统的无阻尼固有频率2=n ω不变，改变系统的阻尼比ξ为0.1，0.5，0.7，1和2，观察系统的响应曲线变化情况，并分析阻尼比ξ如何影响系统的性能。 实验4. 二阶系统的单位阶跃响应 保持系统的无阻尼固有频率5=n ω不变，改变系统的阻尼比ξ为0.1，0.5，0.7，1和2，观察系统的响应曲线变化情况，将响应曲线绘制在坐标纸上，并分析阻尼比ξ如何影响二阶系统的性能。 实验5. Nyquist 图 分别绘制下列开环传递函数的Nyquist 图，并分析相应闭环系统的稳定性。 （1）1 21.006.0105.0)(2+++=s s s s G （2）s s s G 2.01)(?= （3）1029)(?=s s G 实验6. Bode 图 已知系统开环传递函数为) 5)(1()(++=s s s K s G ，当K 的取值为1，10，100和1000

机械控制工程基础实验指导书版

河南机电高等专科学校《机械控制工程基础》

目录 实验任务和要求............................................................................................................................................. 实验模块一MATLAB基础实验............................................................................................................

实验任务和要求 一、自动控制理论实验的任务 自动控制理论实验是自动控制理论课程的一部分，它的任务是： 1、通过实验进一步了解和掌握自动控制理论的基本概念、控制系统的分析方法和设 2、按实验指导书要求进行操作；在实验中注意观察，记录有关数据和图像，并由指 导教师复查后才能结束实验。 3、实验后关闭电脑，整理实验桌子，恢复到实验前的情况。

4、认真写实验报告，按规定格式做出图表、曲线、并分析实验结果。字迹要清楚， 画曲线要用坐标纸，结论要明确。 5、爱护实验设备，遵守实验室纪律。 实验模块一MATLAB基础实验 ——MATLAB环境下控制系统数学模型的 建立 一、预备知识 1.MATLAB的简介 MATLAB为矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，由美国MathWorks公司出品的商业数学软件。主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 来源：20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。 地位：和Mathematica、Maple并称为三大数学软件，在数学类科技应用软件中，在数值计算方面首屈一指。 功能：矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言