关键词： 无人艇   视线导引策略   航迹跟踪控制   PID算法  

摘要： 为实现复杂海洋环境下无人艇对期望航迹的精确跟踪和安全航行控制问题,对目前用于无人艇航迹跟踪控制的视线导引策略进行了详细研究,可分为基于前视距离的视线导引策略和基于包围圈的视线导引策略两大类,并分析了两类算法各自的优缺点。建立无人艇数学模型,基于前视距离的视线制导策略和PID控制思想设计无人艇航迹跟踪控制算法。仿真实验结果表明:所提算法具有良好的航迹跟踪控制效果,可为现阶段我国无人艇自主航行控制技术的研究和无人艇装备建设提供参考。

关键词： 无人机(UAV)   三维航迹跟踪   视线法(LOS)   自适应接纳圆策略   自适应前视距离策略  

摘要： 针对无人机(UAV)三维航迹跟踪过程中由于参考航迹切换导致的跟踪误差大、收敛速度慢等问题,提出了基于自适应视线法(ALOS)的航迹跟踪控制方法。设计自适应接纳圆策略,根据航迹段夹角自适应调节航迹点接纳圆半径,提高参考航迹切换时无人机跟踪精度。设计水平与高度跟踪误差反馈的前视距离自适应调整策略,根据跟踪误差变化实时调整跟踪目标方向,引导无人机快速稳定趋近参考航迹。基于视线法引入自适应接纳圆和前视距离策略,提出自适应视线法。通过定制基于自适应视线法的状态反馈跟踪控制律,实现对参考航迹稳定跟踪。仿真结果表明:提出的自适应视线法相比基于固定接纳圆和固定前视距离的经典视线法能够有效减小跟踪误差,提高收敛速度;相比于非线性导引法,自适应视线法在跟踪精度和收敛速度上更具有优势。

关键词： 机器人编队   共享控制   虚拟结构   视线跟踪   遥操作  

摘要： 传统的基于手控器单模态人机接口的移动机器人编队控制系统在进行队形变换和局部避障等复杂运动控制时效果较差。本文针对此问题提出了一种基于力反馈手控器和眼动仪双模态人机接口的编队共享控制方法。首先,将操作员的手部输入信号和视线跟踪信号分别映射为编队行进和队形切换命令。然后,设计一个由主端遥操作控制器和从端自主控制器组成的共享控制框架。主端遥操作控制器负责接收分发操作员的控制命令并接管编队行进运动控制和队形切换控制,从端自主控制器负责根据系统状态自主完成队形保持、外部避障和内部避碰等任务。最后,通过避障实验、队形切换实验和单双模态对比实验来证明该控制方法的有效性。实验结果表明,相对于传统的单模态双边遥操作控制,本文提出的控制方法降低了操作负荷,控制效率提升了17.42%。

关键词： 视线跟踪时-空相似度   自然语义信息   抑郁障碍   心理测量  

摘要： 目的提供一种军人心理测量客观指标——融合自然语义信息的视线跟踪时-空相似度算法。方法将心理测量中自评量表的自然语义信息与被试的视线跟踪数据相融合,提出视线跟踪时-空相似度算法,计算不同人群在问卷应答中视线跟踪差异,并进行视觉模式识别,从而实现军人心理测量中对目标人群的筛查。结果在军人心理测量中,采用本文提出的算法进行抑郁障碍高危人群筛查,实验结果表明被试在单个题目刺激作用下的平均抑郁障碍高危人群筛查准确率为80.13%,降维后的准确率为97.37%。结论本文验证了融合语义信息的视线跟踪时-空相似度在军人心理测量中的客观性和有效性,可作为辅助心理测量的客观指标。

关键词： 眼球定位   图像式头盔定位   综合视线   目视目标跟踪  

摘要： 人在搜索目标的过程中,头动和眼动的耦合随动关系类似于光电稳瞄稳像技术中的二级稳定,头部运动完成概略观察方向稳定对准,眼球运动完成对目标的精细稳定对准。提出的基于眼球定位和头盔定位的综合视线跟踪技术,利用头盔定位得到头盔瞄准线相对飞机轴线的方位和俯仰角,以及眼球定位得到视线相对瞄准线的方位和俯仰角,将两者叠加,得到视线相对飞机轴线的方位和俯仰角。由于人眼运动的复杂性,通过采用稳定防抖动技术和对眼动规律的研究,实现眼球的实时、稳定跟踪。综合视线跟踪技术提升了头盔显示器定位能力,瞄准速度快捷灵敏,使驾驶员在瞄准和借助视频设备观察时,能完全符合人的生理习惯和需求。

关键词： 水下蛇形机器人   路径跟踪控制   步态模式   效能优化   反步控制  

摘要： 随着水下机器人在海洋环境探测和水下作业任务中的作用逐渐增加,蛇形水下机器人,这一类仿生机器人,也得到了更多研究人员的关注。蛇形水下机器人凭借自身灵活狭长的形态优势,能更好地处理水下管道检修和狭窄空间探测等特殊场景问题,在未来的海洋工程领域会有更多的应用需求。不同于陆上蛇形机器人,水下蛇形机器人会受到更多来自流体、洋流等的环境干扰,这增大了对准确建模和控制方法设计的难度。设计更稳定的运动控制方法和探究步态模式特点来提高水下蛇形机器人的环境适应性,是实现机器人水下活动的关键内容,也是支撑样机开发的基础。本文针对水下蛇形机器人的路径跟踪控制,特别是曲线路径下的航向控制问题,以及步态参数优化问题,开展了以下研究:1、推导用于验证控制方法的机器人数学模型。考虑到水下蛇形机器人具有模块化、强耦合的结构特点,在单独分析模块所受水动力后,依据力矩平衡方程推导机器人整体的动力学模型。采取将连杆旋转等效为平移运动的策略,简化状态量解算方程,来推导用于控制的水下蛇形机器人简化运动模型,并给出了模型特性和约束分析。2、设计基于改进视线导引律的曲线路径跟踪控制器。针对水下机器人以航路点为导向的路径策略,首先通过基于参数三次插值曲线的路径规划方法来生成适合蛇形机器人运动的平滑曲线路径。然后,将路径信息与改进视线导引律方法相结合,设计航向控制器引导机器人跟踪目标路径。最后,设定了多个路径和不同机器人参数下的仿真,验证了该路径跟踪控制方法的有效性。3、提出基于改进鸽群算法的运动能效优化方法。为了探究机器人运动步态和动能损耗之间的平衡,提出了一种用改进鸽群算法动态调整步态参数来提升机器人能效的方法。首先,根据平均理论对机器人运动的分析,验证了步态参数与前进速度之间的关系。然后,分析并给出了评价机器人运动能量效率的规则,引入改进鸽群算法来优化步态参数组合使评价度更高。其中,采取量子规则对基本鸽群算法进行优化,提高算法寻优性能以满足机器人高动态计算需求。最后,在曲线路径跟踪仿真的基础上加入改进后的机器人系统,对比验证了优化策略能有效提高机器人运动能效。4、设计了基于反步控制的航向优化控制器。针对比例控制下的机器人不能很好跟踪大曲率曲线路径的问题,结合机器人非线性模型特点,采用反步控制策略来设计控制器。以滑模函数来计算航向误差,并选取满足李雅普诺夫函数使系统稳定的控制量作为参考关节角偏移计算方式,增强机器人路径适应性,控制器稳定性也得到了证明。完成了两种特殊曲线下的路径跟踪对比仿真来显示该方法的优势。

关键词： 轻量级网络   视线估计   头部姿态估计   眼部特征提取   算法移植  

摘要： 近年来,随着计算机性能与深度学习领域的发展,视觉检测领域迎来了井喷式的发展。视线跟踪作为检测领域较为重要的一个分支,其重要性在实际应用中都得到了验证,将深度学习应用到视线跟踪已经成为主流研究方向。然而,基于深度学习的视线跟踪技术研究因其网络结构的复杂性,无法实现在移动设备上的应用。为了解决基于神经网络的视线跟踪算法精度不高,且模型参数复杂的问题,本文研究了轻量级网络理论,提出了基于轻量级网络的视线跟踪方法,并在移动设备上进行了视线估计实验。论文主要包含以下工作内容:(1)三维视线估计算法,本文将视线估计分解为了2个部分,头部姿态估计与眼部特征提取,通过对头部姿态估计网络的研究,提出了Res Net V2 50、Shufflenet V2的多损失头部姿态估计网络,并引入人脸对齐方法对头部姿态估计进行补偿。提出了Shufflenet V2算法的眼部特征提取网络,并引入了注意力机制对算法进行优化。(2)注视点估计算法,本文提出了基于Shufflenet V2算法的注视点估计算法,为了还原真实的场景,直接使用手机采集的数据集进行测试,通过将人脸、人眼图片、人脸位置信息输入到网络中,并结合2个全连接层,进行注视点坐标的输出。并研究了不同人脸信息输入以及不同学习率对模型训练的影响。(3)移动端算法移植,通过将注视点估计模型转换为tflite格式,并结合Android Studio、Java等技术进行手机端注视点估计软件设计,并在手机端上实现了注视点在手机屏幕上的预测。为了考察算法的精度、鲁棒性、抗干扰性进行了手机端的注视点估计的实验研究。

关键词： 无人驾驶农机   路径跟踪   视线导引   滑模控制   状态观测器  

摘要： 农业是支撑国民经济建设和发展的基础产业,无人农机自动驾驶系统是我国面向精准农业,实现农业现代化,衡量国家综合实力一项重要技术。特别地,稳定精准的路径跟踪控制算法能够提高农机作业效率,缓解人工劳动力,是农机自动驾驶系统的关键所在。本文将田间作业东方红LX1104型四轮驱动式拖拉机作为被控试验平台,对其路径跟踪控制系统进行深入研究;以视线法制导律为基础,设计一种稳定可靠的农机路径跟踪控制策略方案。主要研究内容为以下几个方面:(1)通过对路径跟踪控制系统整体架构的研究,建立农机动力学横向控制模型。首先根据系统中涉及到的车身状态信息获取、前轮转向控制等模块,以车辆动力学理论为基础分别对其进行数学建模,再结合农机路径跟踪控制需求分析和简化系统设计,建立符合农机路径跟踪系统要求的二自由度横向控制模型。(2)结合农机动力学控制模型,完成路径跟踪过程中视线导引系统的设计。首先,为了改善路径跟踪动态响应和稳定性能,在系统中引入并深入研究了视线导引方法,然后在其基础上对制导律中的前视距离和切换视线圆半径两个算法分别进行了改进,进一步提高了系统的灵活性和自适应性。最后将其与横向动力学控制模型相结合,设计一个农机路径跟踪视线导引系统,通过直线和折线导引两种不同工况的仿真,验证了系统的可靠性。(3)在视线导引系统的策略下设计路径跟踪横向滑模控制系统。首先为了增强系统的鲁棒性和准确性,针对车辆质心侧偏角和外界扰动分别设计扩张状态观测器,给控制系统提供精准的反馈补偿量并进行仿真验证其合理性。接着,为了解决系统中滑模控制抖振问题和提高实际应用价值,考虑到系统内部模型不确定性和实际中执行器输入物理受限问题,在传统滑模理论的基础上设计了一种基于模糊逻辑系统和输入饱和补偿的滑模偏航控制器。最后将其与传统滑模控制器进行仿真对比,验证了所设计控制器的优越性能,能够给系统带来稳定准确的控制输入。(4)基于视线导引系统和横向滑模控制系统的设计,对完整的农机路径跟踪系统进行理论和工程应用性验证。首先,利用Carsim/Simulink联合仿真平台,根据以上设计搭建了基于视线导引法和滑模控制的路径跟踪系统并分别在有侧风扰动和无侧风扰动条件下进行仿真对比,全面验证了系统的理论应用可行性;然后,将路径跟踪系统算法通过编程开发应用到东方红LX1104拖拉机无人驾驶系统中,并根据控制需求对其导航定位、航姿系统、角度传感器和电控转向设备进行改装,搭建完整的实车试验平台。最后选择干燥田和泥泞田两种不同工况地面进行田间实验,结果都表明农机在15s左右就能完成跟踪上线过程,线上路径跟踪横向偏差基本都能保持在±5cm以内,说明本课题研究的基于视线导引法路径跟踪系统滑模控制策略能满足农机田间作业路线跟踪精度要求,符合精准农业中无人农机自动驾驶系统标准。

关键词： 空间机器人   视线跟踪   注意力机制   人机交互  

摘要： 视线跟踪广泛应用于司机疲劳驾驶检测、眼病或是心理疾病的诊断、网站或是广告设计、虚拟或是增强现实以及人-机交互等领域。视线作为一种自然而快捷的交互方式，在人-机交互方面具有明显的优势。尤其在空间站内，通过航天员的视线来控制空间机器人，给空间人机交互带来极大便利。然而，在自然场景下，人体的姿态千变万化，拍摄的图像甚至可能是侧脸或是背影，给有效进行视线跟踪带来了挑战。即使拍摄到正脸图像，受可变光照、镜面反射、可变位姿、遮挡、闭眼、人与相机之间距离增大等影响，拍摄的图像质量会下降，这些都给精确视线跟踪增加了难度。此外，在拍摄到正脸图像情况下，往往使用眼图像进行精确视线跟踪，获取眼图像需要定位虹膜中心，而由于眼睛的个体差异、眼睛开闭的程度、遮挡以及光照条件的变化，都给虹膜中心的检测和定位带来了挑战，进而影响着视线跟踪的精度。为了解决上述问题，本文从虹膜中心定位、自然场景下视线跟踪以及基于正脸图像的视线跟踪三个方面分别进行研究，提出相应的方法，并在此基础上进行了基于视线跟踪的空间人机交互应用研究，主要内容及结论如下:　　(1)在虹膜中心定位研究方面，提出了一种基于能量图合成的虹膜中心定位方法。将基于梯度法、等照度线法和眼感兴趣区域(RegionofInterest，ROI)中点的能量图进行合成，对虹膜中心进行定位，有效提升了定位精度。而且对于可变光照的低质量图像，采用图像修补技术，消除了部分镜面反射造成的影响。此外，提出了后处理修正方法，对闭眼和较大偏差的情况进行了修正，抑制了闭眼、黑边镜架、镜面反射、遮挡等对虹膜中心定位的影响，得到较精确的虹膜中心位置。在三种公开的数据库(BioID，TalkingFaceVideodatabase，MUCTFacedatabase)上进行了实验，定位误差在0.05范围内，提出方法的定位精度分别为90.1％、93.2％和85.4％，与基线梯度法（80.8％、81.1％和68.2％）相比，定位精度分别提升了9.3％、12.1％和17.2％，验证了提出的虹膜中心定位方法的有效性。　　(2)在对自然场景下的视线跟踪研究方面，提出了一种基于残差块和注意力机制的视线跟踪方法。该方法不仅适用于正脸图像，而且对于侧脸甚至背影图像同样适用。系统采用了基于残差块的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），其残差学习的思想使得网络能够达到较深的层次，提取的语义信息更准确，而且网络中采用基于注意力机制的相乘连接方式，能够将关注的重要信息选择出来，与采用级联或者相加连接的方式相比，其视线跟踪性能更好。在两种公开的自然场景下的数据库（GazeFollow和DLGaze）上进行了实验，提出的视线跟踪方法中，两个通道都采用ResNet-50的模型角度误差分别为16.1°和16.9°，和目前最好的实验结果（17.6°和18.7°）相比，角度误差分别减小了1.5°和1.8°，证实了提出方法的有效性、鲁棒性以及泛化能力。此外，采用了轻量级的MobileNet-V2，在精度损失较小的情况下，网络的实时性进一步提升。　　(3)在对正脸图像进行视线跟踪研究方面，提出了一种基于双眼特征融合和空间注意力机制的视线跟踪方法。采用了双眼特征融合机制、局部双眼空间注意力机制和全局双眼空间注意力机制，不但融合了左右眼图像的特征，而且充分利用注意力机制对重要信息的加权筛选作用，有效地提升了低质量图像视线跟踪的精度。在公开的大型GazeCapture数据库上，提出的视线跟踪方法的测试误差为1.86cm，和iTracker方法(2.23cm)相比，测试误差减小了0.37cm。带有图像增强的iTracker方法具有目前最好的结果为1.93cm，提出的方法与其相比精度也较高，实验结果证实了提出方法的精度优势和有效性。　　(4)在基于视线跟踪的空间人机交互应用方面，借助于航天员助手机器人（AstronautAssistantRobot-2，AAR-2），进行了空间人机交互仿真实验。AAR-2安装到气浮台上，以模拟空间微重力环境，采用提出的基于双眼特征融合和空间注意力机制的视线跟踪方法对航天员的视线进行实时跟踪，通过视线控制AAR-2运行，同时利用无线射频通信技术传输信号并反馈其运行状态，实验结果表明视线跟踪的精度和实时性能够满足实际需求，进一步证实了提出方法的实用价值。　　本文主要从上述四个方面进行研究，对低质量正脸图像的虹膜中心定位和视线跟踪以及自然场景下的视线跟踪进行了探索，提出了相应的解决方法，并进行了空间人机交互应用仿真实验，采用了图像修补、能量图合成、后处理修正、基于残差块的CNN、注意力机制和无线射频通信等关键技术，为视线跟踪和空间人机交互提供了一定的理论基础和技术支撑。

关键词： 无人水面艇(USV)   路径跟踪控制   改进的自适应积分视线(IAILOS)制导方法   径向基神经网络(RBFNN)   滑模控制  

摘要： 为提高无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)对复杂海况的适应性,针对欠驱动USV的路径跟踪控制问题,设计基于改进的自适应积分视线(improved adaptive integral line-of-sight,IAILOS)制导方法和径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的积分滑模路径跟踪控制器。在IAILOS制导方法中,引入降阶的扩张状态观测器估计未知时变洋流速度,从而使得该制导方法不仅可以估计时变漂角,而且可以补偿未知时变洋流的扰动。利用RBFNN的无限逼近特性来估计USV动力学模型中的不确定项和未知的外部环境干扰。通过稳定性分析和仿真对比实验,验证了本文所设计的控制器的准确性和鲁棒性。