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    Key words I ntelligent transportation systems Hybrid system PCSPCS controller PCS observer

    目 次

    1 绪论 . 1

    1.1 课题研究背景及意义 .. 1

    1.2 国内外研究现状 .. 1

    1.2.1 远程视觉伺服跟踪系统 .. 1

    1.2.2 间断连续运行混杂系统 .. 2

    1.3 课题研究内容及思路 .. 2

    1.4 论文结构安排  3

    2 混杂系统 .. 3

    2.1 间断连续运行混杂系统( PCS ) .. 3

    2.2.1 PCS 系统定义 . 3

    2.2.2 PCS 系统的动态模型 . 4

    2.2.3 PCS 系统仿真 . 4

    2.3 本章小结 .. 6

    3 采样轨迹跟踪控制器设计  6

    3.1 设计原理及控制模型 .. 6

    3.2 基于离散反馈的轨迹跟踪控制器  7

    3.2.1 控制器状态方程 .. 7

    3.2.2 基于离散反馈的轨迹跟踪控制器仿真验证分析 .. 9

    3.3 抗扰动优化轨迹跟踪控制器  11

    3.3.1 抗扰动优化轨迹跟踪控制器状态方程 .. 12

    3.3.2 抗扰动优化轨迹跟踪控制器仿真验证分析 .. 15

    3.4 本章小结  18

    4 采样轨迹观测器设计  18

    4.1 设计原理及结构  19

    4.1.1 PCS 系统 .. 19

    4.1.2 降阶离散龙伯格观测器( RODL ) . 21

    4.2 观测器仿真验证分析  22

    4.3 本章小结  24

    5 X Y− 小车视觉系统轨迹跟踪系统应用 . 24

    5.1 基于 X Y− 小车的视觉系统 .. 24

    5.1.1 平台介绍 . 24

    5.1.2 X Y− 小车建模 .. 26

    5.1.3 视觉信号建模 . 26

    5.2 实验验证  26

    结 论 . 30

    致 谢 . 32

    参考文献  33

    附录 A .. 36

    附录 B .. 37

    附录 C .. 38

    附录 D .. 40
    1 1 1 1 绪论绪论绪论绪论
    1.1 1.1 1.1 1.1 课题研究背景及意义 课题研究背景及意义 课题研究背景及意义 课题研究背景及意义21 世纪 , 智能化发展迅速 , 智能交通系统也不例外 [1]。 智能交通系统将先进的信息技术 、 通讯技术 、 传感技术等技术结合在一起 , 应用到交通系统中 , 从而使得交通系统的实时性 、 可操作性及应变能力得到了增强 。 现如今 , 应用到智能交通的技术有很多,例如发展迅速并且使用率较高的 GPS 定位系统和适用于恶劣天气的 3G 无线传输技术。除了上述两种方法,视觉伺服技术也很受欢迎 。 视觉伺服系统可以模仿人类感知外界新消息的方法 , 适用于非可见视觉环境和课件视觉环境中 , 尤其是人类不能观察到的地区中 。 将视觉伺服技术和网络控制技术结合起来的远程视觉交通系统在近年也得到了较快的发展 。 尤其是随着基于 ( 有线或无 线 ) 网络传输分布计算处理技术在图像视觉伺服控制系统的远程控制中的广泛应用 [23], 使得网络控制系统和视觉伺服系统相比于传统的点对点网络更加灵活。此外,微电子和嵌入式技术的发展更加推动了 NCS 和 VSS 的发展 [2]。但是在发展同时也带了相应的技术问题,例如测量信号的不准确性和延迟性等问题 。本文将设计一种基于间断连续运行混杂系统的方法 。 这种方法比现有的方法更加适用于远程视觉跟踪控制系统 , 能够很好地解决系统中的延迟和不确定性问题。在本次研究中将着重解决以下三个主要问题:1 ) 、 通过具有离散和延时特性的有限测量信号重构出实际被控系统连续无延时的状态信号;2 ) 、构造出简单有效而且具有很好鲁棒性的跟随控制策略和方法;3 ) 、在智能交通系统中的应用。
    1.2 1.2 1.2 1.2 国内外研究现状 国内外研究现状 国内外研究现状 国内外研究现状
    1.2.1 远程视觉伺服跟踪系统下面将介绍本文中远程视觉伺服系统的研究现状 。 远程视觉伺服控制系统是通过共享网络传输信息 , 通过光学的装置来采集真实的图像信息形成反馈 , 将传感器、执行器和控制器集结在一起的控制系统。在远程视觉伺服控制系统中 , 是通过共享信息网络来进行控制 , 通过视觉部件来进行反馈和自适应控制 , 从而使得主站与从站之间能够通过无线技术传输控制数据 , 加快了控制的速度 、 稳定性和准确性 。然而如今 , 远程视觉伺服系统的研究还存在很多问题 。 例如 , 在共享信息方面,由于服务能力和带宽的局限,在网络传输中,数据包的传输存在传输时延 ,网络的控制效果并不是很好 ; 在视觉伺服方面 , 源]自=751-^论-文"网·www.751com.cn/ 图像处理的方法 、 工作时的时延和稳定性等问题 。 所以 , 现今理论的研究多余实际研究 , 应用到实际生产生活的技术还很少。现今 , 视觉伺服系统的控制方法有很多 , 例如混合视觉伺服理论 ( 例如 Mali s提出的 2.5D 视觉伺服方法 [27]) 、 Sanderson 和 Weiss 提出的基于位置的控制方法 、基于图像的控制方法 等 [26]、 Nilsson 和 Wittenmark 提出的最优随机控制方法 [28-30]。本文研究的是远程视觉伺服系统中图像处理的问题 , 解决的问题是远程视觉系统中由于采样引起的延迟和离散的问题 , 针对此 , 提出了一种系统设计的新方法。以下 是对这种方法的形成背景作简要介绍。

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