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题名惯性弹体运动预测建模
被引量：4
- 1
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作者
张晶
狄邦达
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机构
北方自动控制技术研究所
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2010年第1期160-163,共4页
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文摘
基于弹道方程的理论建立了来袭惯性弹体的运动预测模型和识别模型,一方面为防空作战从战术前沿拓展到中程以上拦截提供模型基础,另一方面为前沿防空中拦截榴弹、火箭弹类小型目标提供出精度更高的预测模型。最后,研究中成功给出了弹体运动状态预测及识别的计算结果,并得到了真实射表的验证。模型普遍适用于所有来袭惯性弹体的运动。
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关键词
惯性弹道方程
符合系数
运动状态预测
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Keywords
inertial ballistic equation,coincidece coefficient,equation of movement state
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分类号
O315
[理学—一般力学与力学基础]
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题名低成本制导弹药虚拟运动预测组合导航方法
被引量：1
- 2
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作者
纪毅
李浩天
范军芳
刘宁
马乾才
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机构
北京信息科技大学自动化学院
高动态导航技术北京市重点实验室
西安现代控制技术研究所
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出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期132-140,共9页
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基金
国家自然科学基金(61801032)
国家重点研发计划(2020YFC1511705)
北京市属高等学校高水平科研创新团队建设支持计划项目(BPHR20220123)。
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文摘
采用捷联惯导/卫导松组合导航系统的低成本制导弹药在执行任务时,卫星导航信号闪烁、断续、丢失等情况时有发生,严重降低了导航精度。为解决卫导信号短时缺失条件下的精确导航问题,提出了一种基于虚拟运动状态预测和自适应卡尔曼滤波器的卫导信号补偿导航方法。首先,建立卫导接收机正常工作时的状态与量测方程,构建三维空间下弹药制导过程的动力学模型。其次,根据制导律与动力学特性预测制导弹药的虚拟运动状态,并将其输入卡尔曼滤波器,在一定程度上替代卫导信号。最后,设计一种自适应卡尔曼滤波器,该滤波器可根据新息序列实际协方差与理论协方差的不匹配度自动调节增益。仿真结果表明,在卫导信号短时缺失的情况下,相比基于扩展卡尔曼滤波器的松组合导航方法,所提方法可将平均定位精度提升55%以上,为卫导信号短时缺失条件下的组合导航提供新思路。
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关键词
低成本制导弹药
捷联惯导/卫导松组合导航
卫导信号缺失
虚拟运动状态预测
自适应卡尔曼滤波器
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Keywords
low-cost guided projectiles
SINS/GPS loose integrated navigation
the loss of GPS signal
virtual motion state prediction
adaptive Kalman filter
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分类号
V249.1
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TJ765.3
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名移动在线水质监测平台动态避障方法
- 3
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作者
劳家骏
杨江
祝武明
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机构
浙江大学控制科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第12期3581-3585,3591,共6页
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基金
国家科技重大专项(2008ZX07420-004)
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文摘
针对移动水质监测平台在自主导航中遇到移动障碍物的问题,提出了一种将障碍物运动状态预测模型结合速度避障碰撞模型的动态避障新方法。首先,通过移动水质监测平台上的超声波测距模块和图像采集模块测量移动水质监测平台与障碍物的距离和相对方位角,采用坐标系转换的方法计算出障碍物速度和运动方向;其次,利用极大似然估计法建立障碍物运动状态预测模型,通过该模型得到下一个采样时刻障碍物速度和运动方向范围;最后,利用速度避障的碰撞模型,计算出下一时刻的移动水质监测平台的航向角。实验结果证明,所提的避障方法能够规划出一条更为真实的较优路径。与无障碍物运动状态预测模型的避障方法相比,该避障方法能提高动态避障的成功率。
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关键词
自主导航
移动障碍物
运动状态预测模型
极大似然估计
速度避障碰撞模型
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Keywords
autonomous navigation
moving obstacle
motion prediction model
maximum likelihood estimation
velocity obstacle avoidance model
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分类号
TP273.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名空间双臂机器人捕获翻滚目标的最优轨迹规划
- 4
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作者
张辉
左孝中
张伟
高升
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机构
沈阳建筑大学电气与控制工程学院
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出处
《电光与控制》
2025年第10期27-33,40,共8页
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基金
国家计划(2022YFE0204600)
辽宁省自然科学基金面上项目(2024-MSBA-80)
+1 种基金
中国科学院沈阳自动化研究所基础研究计划项目(2022JC3K03)
机器人学国家重点实验室自主课题(2025-Z01-05)。
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文摘
针对空间双臂机器人在轨捕获非合作翻滚目标时的最优轨迹求解问题,提出一种基于Stacking集成学习与多目标优化策略的双臂轨迹规划方法。为提高非合作目标运动状态的预测精度,引入一种整合长短期记忆(LSTM)网络、最小二乘支持向量机(LSSVM)和极限学习机(ELM)模型的Stacking集成学习预测策略;将捕获过程划分为快速定位、同步接近和跟踪保持三个阶段的连续运动;从正运动学出发,以末端执行器的定位精度和基座扰动最小化为优化目标,综合考虑机器人关节角度、速度、运动时间等约束条件与碰撞检测惩罚机制,将各阶段轨迹规划问题转化为多目标优化问题,并利用麻雀搜索算法(SSA)求解关节轨迹参数。仿真结果表明,该方法在确保空间机器人末端执行器定位精度的同时,可以有效减少其在运动过程中对基座的扰动。
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关键词
空间双臂机器人
运动状态预测
多目标优化
Stacking集成学习
非合作目标
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Keywords
space dual-arm robot
motion state prediction
multi-objective optimization
Stacking integrated learning
non-cooperative objective
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术]
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