Research on the Active Cooperative Observation for Dynamic Target

由于移动机器人系统作业范围的不固定性以及作业环境的高度动态性，在完成任务过程中其对环境的高效感知与正确理解是移动机器人系统所必须具备的能力之一，其中以对环境中感兴趣目标（尤其是动态目标）状态的在线、实时观测最具代表性。多机器人系统通过信息共享与融合可以实现对动态目标的合作观测，获得比单机器人具有更高精度的观测结果。但是现有的多移动机器人合作观测的研究只考虑了多机器人系统的传感器信息融合，而没有考虑多机器人观测状态对观测结果的影响。针对这一研究现状，本文提出了一种多机器人主动合作观测的概念：以获取较优的观测结果为目的，对携带同构/异构观测传感器的多机器人系统进行协调，以优化的观测状态完成数据融合，从而获得优化的合作观测结果。它充分利用多机器人系统的智能性，协调性以及测量信息分布性，完成观测信息的融合，获得高精度目标状态信息。围绕这一概念，本文对其中包含的动态目标观测，多机器人的观测信息融合，以及多机器人行为协调等问题展开了研究，提出了相应的解决方法，实现了三维环境下的多移动机器人主动合作观测。 另外，多机器人系统的实验研究一直是阻碍多机器人研究发展的一个瓶颈，尤其是针对多飞行机器人的实验研究，这主要是由于实验过程中存在的高风险性和实验条件的严格限制。针对这些问题，本文设计并实现了一款室内多旋翼飞行机器人实验平台，通过物理约束避免实验过程中的机器人碰撞，坠毁等事故的发生，同时很好的保留了旋翼飞行机器人的动力特性。而且这种室内实验平台可以避免天气环境等因素对实验的影响，提高实验效率。利用该实验平台，完成了本文所提出的主动合作观测方法的实验验证，验证了其在实际系统中的可行性与有效性。这也是基于集员滤波的合作观测方法首次在实际系统中得到验证。概括起来，本文的主要研究工作如下： 1） 现有的机器人动态目标观测方法中，大多基于概率的滤波方法，这类方法往往只能给出系统误差在白噪声假设条件下的目标状态的最大概率点，缺乏可靠性的描述。针对这类方法存在的问题，对一种基于集员理论的非线性滤波方法—扩展集员滤波方法（Extended Set-membership Filter, ESMF）展开了研究，并将其应用在三维环境中动态目标观测中，并验证了这种观测方法的可靠性和鲁棒性； 2） 针对现有基于ESMF的合作观测方法存在的问题，利用ESMF方法关于集合运算的特点，提出了一种基于测量信息的多机器人合作观测方法，将信息融合过程与估计方法本身存在的集合运算环节相结合，与单机器人的观测方法相比，在提高观测精度的同时，并没有显著增加计算量，具有较高的实时性，同时降低了通信负担； 3） 针对现有多机器人合作观测存在的问题，提出了一种主动合作观测的概念，并在该概念的框架下，提出了一种三维相对速度空间(Relative Velocity Coordinates, RVCs)下的多移动机器人路劲规划方法，该方法可以将多机器人路径规划这一非线性问题转化为线性规划问题，以实现具有较高实时性多机器人动态路径规划，通过将这种路径规划方法嵌入到前面提出的合作观测方法当中，实现了多机器人的主动合作观测。 4） 设计并实现了一款室内多旋翼飞行机器人实验平台，通过物理约束避免了多飞行机器人实验中存在的碰撞以及坠毁等风险。并在该实验平台上扩展了一套基于视觉的测量系统，利用这套实验平台完成了对所提出的主动合作观测方法的实验验证，在实际系统中验证了我们提出的主动合作观测方法的实时性和在线应用的

Small fixed-wing unmanned aerial vehicle recovery system

本发明涉及无人机回收领域，具体地说是一种小型固定翼无人机回收系统，包括无人船、滑轨台、拦阻索、回收网系统、无人机和相对设置的机械臂，滑轨台设置于无人船上，在所述滑轨台上设有滑轨，且所述相对设置的机械臂分别可移动地设置于不同的滑轨上，所述相对设置的机械臂动力输出端通过拦阻索相连，所述回收网系统包括主架体和设置于主架体之间的回收网，且回收网两侧的主架体分别可移动地设置于不同的滑轨上，在所述无人机上设有连接钩，且所述无人机降落时，所述连接钩先钩住所述拦阻索，然后无人机落入所述回收网中。本发明将无人船与无人机结合，能够实现在无人船上对小型固定翼无人机有效拦截回收

斜齿轮渐进性磨损对齿轮振动特性的影响分析

目前，研究磨损对齿轮动力学特性的影响大多采用传统的Archard磨损模型，并未考虑齿轮的润滑特性，且主要研究对象多为直齿轮。为了弥补斜齿轮研究方面的不足，数值模拟了混合弹流润滑状态下斜齿轮的磨损过程，建立了一个8自由度斜齿轮动力学模型，研究齿面磨损对斜齿轮动态特性的影响。在斜齿轮试验台上进行了齿轮疲劳试验，对数值仿真结果进行验证。结果表明，齿面磨损主要发生在靠近齿根和齿顶部分，且由于齿根处较高的滑滚比导致其磨损更加严重。根据齿轮啮合频率及其谐波幅值的变化可知，磨损导致齿轮的振动增加。试验分析与数值仿真有较好的一致性，说明该研究可以为斜齿轮磨损的预测和故障诊断提供可靠的理论依据

STUDY ON PLANKTONIC CHARACTERISTICS OF MARINE BENTHIC DINOFLAGELLATES

【摘要】 研究了日本濑户内海屋岛湾沙质海滩底栖甲藻中具有底栖 浮游兼性行为的种类及其浮游行为特征。发现具有浮游兼性特征的有8种 ,分别是Amphidiniumcarterae,A.klebsii,A.herdmanae,Gymnodiniumsp1,G.pyrenoidosum,Peridiniumquinquecorne,Prorocentrumemargina tum和Pror.sp1,几乎全是该潮间带底栖甲藻的优势种 ,占水样中甲藻种数的11.6%。个体数占海水样品中甲藻总个体密度的0～51.3% ,具有明显的季节性。当这些种类在沉积物样品中数量较少时 ,在海水样品中就极少出现 ,具有随潮汐变化的行为特征。研究表明这些种类是真底栖种 ,浮游生活只是其兼性行为特征 ,是长期进化和对潮间带特殊环境适应的结果。本文还探讨了底栖甲藻的浮游习性及其与内湾近岸赤潮的关系和可能产生的影响。 【英文摘要】 A study on the plaktonic characteristics of benthic dinoflagellates was carried out in a sandy beach of Yashima Bay, the Seto Inland Sea, Japan. The result showed that eight species of benthic dinoflagellates, namely Amphidinium carterae, A. klebsii, Amph. herdmanae, Gymnodinium sp 1, G. pyrenoidosum, Peridinium quinquecorne, Prorocentrum emarginatum and Pror. sp 1, were presented in the seawater samples, accounting for 11.6% of total dinoflagellate species number and 0 -51.3% of dinoflagellate cell density...厦门大学校级课题Y07003

Experimental investigation and comparison of nonlinear Kalman filters

实际系统中存在的非线性因素和不确定性是实时状态测量以及不确定性估计算法需要解决的重要问题。以机器人系统中典型的动态目标观测问题为背景，采用多飞行机器人实验平台，分别针对EKF、UKF以及基于MIT规则的AUKF方法进行实验研究，并比较了上述方法的计算速度及估计精度等性能。最后，根据实验结果并结合其原理分析了每种方法的特性

Acceleration Feedback Enhanced Controller forWind Disturbance Rejection of Rotor Unmanned Aerial Vehicle

为了提高无人机的风扰抑制能力,实现无人机安全飞行和精准控制,提出了一种基于加速度反馈的旋翼无人机抗风扰方法.该方法不需要改变原有的控制器结构,在原有的控制器基础上引入角加速度和线加速度反馈,从而实现更快速且更高精度的角度和位置跟踪,提升系统的扰动抑制能力.同时,为了将该算法部署在实际的无人机平台上,提出了一种简单、快速以及适用于加速度反馈的无人机参数辨识方法.结合该方法,将加速度反馈应用到一个六旋翼机上,并在户外持续风和阵风扰动环境下进行了实验验证.实验结果表明,加速度反馈增强型控制器可以有效地抑制这两种风扰,极大地提高了风扰条件下的无人机控制精度.</p

基于软翼无人机的遍历规划方法

本发明涉及一种基于软翼无人机的遍历规划方法。该方法包括：采用区域分割法将软翼无人机待遍历区域划分为可行区域和障碍物区域；采用基于代价函数的改进贪心算法确定可行区域的待遍历顺序；采用折返形算法实施可行区域遍历，计算贴线直行的下一时刻目标期望点C的位置坐标、航向角，计算转弯过程中的偏航角速度；控制软翼无人机的行进轨迹。本方法实现了遍历规划，通过数值仿真验证了算法的可靠性

结合滤波与优化的无人机多传感器融合方法

高精度实时状态估计是无人机安全飞行及执行各种任务的首要条件.多传感器(如视觉、惯性测量单元(IMU)和GPS等)融合可提高状态估计精度,并实现信息冗余,当其中某些传感器出现故障时,仍具有较好的鲁棒性.因此,本文提出结合滤波与优化的无人机多传感器融合方法,从而得到局部高精度、全局无漂移的状态估计.该方法主要分为卡尔曼(Kalman)滤波和全局优化两部分.卡尔曼滤波器作为主体融合框架,融合局部传感器(IMU)和全局传感器(经优化后的视觉、GPS、磁力计和气压计)信息得到全局位姿估计.由于卡尔曼滤波算法计算量较小,可以保证融合估计的实时性.全局优化则负责将有漂移的视觉惯性里程计信息与全局传感器(GPS,磁力计和气压计)融合对齐后,得到高精度的全局视觉估计.但优化输出会出现不连续且视觉处理存在延迟的问题.因此,将优化后的里程计再输入到卡尔曼滤波器中,从而得到高精度、实时无漂移的状态估计.最后结合具体无人机平台,进行了实际的飞行测试与定位实验,实验结果表明了本文方法的有效性和鲁棒性

Multiple sensors fusion for unmanned aerial vehicle based on the combination of lter and optimization method

高精度实时状态估计是无人机安全飞行及执行各种任务的首要条件.多传感器(如视觉、IMU和GPS等)融合可提高状态估计精度,并实现信息冗余,当其中某些传感器出现故障时,仍具有较好的鲁棒性.因此,本文提出结合滤波与优化的无人机多传感器融合方法,从而得到局部高精度、全局无漂移的状态估计.该方法主要分为卡尔曼(Kalman)滤波和全局优化两部分.卡尔曼滤波器作为主体融合框架,融合局部传感器(inertial measurement unit, IMU)和全局传感器(经优化后的视觉、GPS、磁力计和气压计)信息得到全局位姿估计.由于卡尔曼滤波算法计算量较小,可以保证融合估计的实时性.全局优化则负责将有漂移的视惯里程计(视觉惯性里程计)信息与全局传感器(GPS,磁力计和气压计)融合对齐后,得到高精度的全局视觉估计.但优化输出会出现不连续且视觉处理存在延迟的问题.因此,将优化后的里程计再输入到卡尔曼滤波器中,从而得到高精度、实时无漂移的状态估计.最后结合具体无人机平台,进行了实际的飞行测试与定位实验,实验结果表明了本文方法的有效性和鲁棒性.</p

Unmanned aerial vehicle is from initiative platform auxiliary device that takes off and land

本实用新型属于无人机与无人船协作技术领域，具体地说是一种无人机自主动平台起降辅助装置。包括连接板、舵机、舵机固定板、压缩弹簧、扭簧、滑槽、套筒、拉杆、滑块及鱼叉机构，其中舵机和套筒通过舵机固定板安装在无人机起落架上，所述压缩弹簧和所述鱼叉机构由上至下依次容置于套筒内，所述拉杆的一端插设于套筒内、并且下端通过滑块与所述鱼叉机构连接，所述拉杆的另一端通过螺纹与滑槽连接；所述舵机通过拉杆驱动所述鱼叉机构从所述套筒伸出或缩回，所述鱼叉机构伸出所述套筒时在扭簧的作用下自动弹开，卡住无人船上的网格从而实现无人机与自主动平台的锚固。本实用新型能够使得无人机安全地降落在处于风浪的扰动环境中无人船上，实现自主降落