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有限纠偏能力的多差速单元循迹协同控制
1
作者
丁聪
赵蕾磊
《机床与液压》
北大核心
2023年第23期43-51,共9页
对于舱段、机翼等制造业常见的超大超重部件,使用重载AGV转运可提高其转运效率和安全性。由于双轮结构的差速轮具有更高的承载力和驱动力,重载AGV多使用差速轮驱动。但是,差速轮的特殊结构不仅使得轮系运动时内部左右两轮相互限制,同时...
对于舱段、机翼等制造业常见的超大超重部件,使用重载AGV转运可提高其转运效率和安全性。由于双轮结构的差速轮具有更高的承载力和驱动力,重载AGV多使用差速轮驱动。但是,差速轮的特殊结构不仅使得轮系运动时内部左右两轮相互限制,同时配套在同一AGV上的多套轮系受车体刚性约束,轮系间及轮系内部的相互制约使得整车循迹灵活性不足。提出一种将基于偏差的控制律和基于驱动能力的控制律结合的多差速驱动轮系协同控制方法。该方法充分考虑差速轮运动学特性及整车刚体运动学特性;为保证AGV流畅运行,对各轮驱动速度进行限制,避免了电机频繁正反转和超出驱动能力的情况。此外,该方法易于更多轮系的扩展,轮系旋转中心不局限于车体中轴线,保证了实用性。仿真结果表明:该方法可根据位姿偏差决策、计算符合要求的驱动速度,有效协调位姿纠偏需求与轮系运动能力,使得误差被有效消除并最终达到稳定状态,实现差速驱动AGV循迹性能的整体优化。
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关键词
差速轮
AGV
协同控制
纠偏策略
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职称材料
基于多损失的生成式对抗目标跟踪算法
被引量:
1
2
作者
程旭
周琳
张毅锋
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期400-405,共6页
为了降低目标遭受遮挡、光照变化、运动模糊等外界挑战性因素造成跟踪失败的风险,提出了一种基于多损失生成式对抗网络的目标跟踪算法.在生成式对抗网络中,针对遮挡、光照变化和运动模糊3种挑战性场景设计了相应的解码器结构,编码器则...
为了降低目标遭受遮挡、光照变化、运动模糊等外界挑战性因素造成跟踪失败的风险,提出了一种基于多损失生成式对抗网络的目标跟踪算法.在生成式对抗网络中,针对遮挡、光照变化和运动模糊3种挑战性场景设计了相应的解码器结构,编码器则共享网络参数.跟踪时,编码器作为特征提取器来提取目标的特征,在粒子滤波框架下完成对目标的定位.从内容损失、类内损失和身份保留损失方面定义了损失函数,将对抗训练得到的先验知识和目标固有知识相结合,重构清晰图像.实验结果表明,在遮挡、光照变化和运动模糊情况下,所提跟踪算法取得了良好的跟踪性能.
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关键词
深度学习
生成式对抗网络
目标跟踪
损失函数
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职称材料
题名
有限纠偏能力的多差速单元循迹协同控制
1
作者
丁聪
赵蕾磊
机构
中船重工
鹏
力
(
南京
)
智能
装备
系统
有限公司
中国航天科工
南京
晨光集团江苏金陵智造研究院
出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第23期43-51,共9页
文摘
对于舱段、机翼等制造业常见的超大超重部件,使用重载AGV转运可提高其转运效率和安全性。由于双轮结构的差速轮具有更高的承载力和驱动力,重载AGV多使用差速轮驱动。但是,差速轮的特殊结构不仅使得轮系运动时内部左右两轮相互限制,同时配套在同一AGV上的多套轮系受车体刚性约束,轮系间及轮系内部的相互制约使得整车循迹灵活性不足。提出一种将基于偏差的控制律和基于驱动能力的控制律结合的多差速驱动轮系协同控制方法。该方法充分考虑差速轮运动学特性及整车刚体运动学特性;为保证AGV流畅运行,对各轮驱动速度进行限制,避免了电机频繁正反转和超出驱动能力的情况。此外,该方法易于更多轮系的扩展,轮系旋转中心不局限于车体中轴线,保证了实用性。仿真结果表明:该方法可根据位姿偏差决策、计算符合要求的驱动速度,有效协调位姿纠偏需求与轮系运动能力,使得误差被有效消除并最终达到稳定状态,实现差速驱动AGV循迹性能的整体优化。
关键词
差速轮
AGV
协同控制
纠偏策略
Keywords
Differential wheel
ACV
Cooperative control
Correction strategy
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于多损失的生成式对抗目标跟踪算法
被引量:
1
2
作者
程旭
周琳
张毅锋
机构
东南大学信息科学与工程学院
中船重工
鹏
力
(
南京
)
智能
装备
系统
有限公司
南京
大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期400-405,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61571106)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20151102)
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题资助项目(KFKT2017B17)
文摘
为了降低目标遭受遮挡、光照变化、运动模糊等外界挑战性因素造成跟踪失败的风险,提出了一种基于多损失生成式对抗网络的目标跟踪算法.在生成式对抗网络中,针对遮挡、光照变化和运动模糊3种挑战性场景设计了相应的解码器结构,编码器则共享网络参数.跟踪时,编码器作为特征提取器来提取目标的特征,在粒子滤波框架下完成对目标的定位.从内容损失、类内损失和身份保留损失方面定义了损失函数,将对抗训练得到的先验知识和目标固有知识相结合,重构清晰图像.实验结果表明,在遮挡、光照变化和运动模糊情况下,所提跟踪算法取得了良好的跟踪性能.
关键词
深度学习
生成式对抗网络
目标跟踪
损失函数
Keywords
deep learning
generative adversarial nets
object tracking
loss function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
有限纠偏能力的多差速单元循迹协同控制
丁聪
赵蕾磊
《机床与液压》
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
基于多损失的生成式对抗目标跟踪算法
程旭
周琳
张毅锋
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
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