20、水下滑翔机器人的3D机动性分析与路径规划

水下滑翔机器人的3D机动性分析与路径规划

1. 水下滑翔机器人运动阶段

水下滑翔机器人的运动可分为不同阶段,各阶段具有不同的特点和控制方式:
- 滑翔阶段 :当机器人获得较大俯仰角时,可切换至滑翔阶段。在此阶段,机器人可实施闭环控制,以保持较大的滑翔角。
- 结束阶段 :在第二阶段后,机器人调整至目标姿态,垂直运动完成,可进一步开展后续任务。

2. 水平运动实验结果与分析

为评估水下滑翔机器人的3D运动性能,在1.1米深的试验池中进行了大量实验。通过识别机器人上的色块,采用全局摄像系统测量其运动。实验设计了四组参数,包括舵角 $\delta_u$、鳍角 $\delta_f$ 以及两种模式的拍打频率 $f_b$、$f_m$,具体形式如下:
$\begin{cases}
U = {0^{\circ}, 30^{\circ}, 45^{\circ}, 60^{\circ}}\
F = {0^{\circ}, 90^{\circ}}\
F_B = {1Hz, 1.5Hz, 2Hz}\
F_M = {1.5Hz, 2Hz, 2.5Hz}
\end{cases}$

2.1 BCF 转向模式

实验结果如图 8.4 所示,从图 8.4a 中不同 $\delta_u$ 和 $\delta_f$ 下的数据可得出以下结论:
- 舵与鳍结合时,转弯半径比单独使用舵或鳍小得多。
- 当 $\delta_u = 45^{\circ}$ 时,转弯性能更好,原因可能是比 $\delta_u

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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