近眼测量的硬件方案(2) demo设计

本文探讨了一种低成本的视觉测量系统设计方案,旨在通过技术展示、实际环境数据采集及低成本方案测试来验证系统的可行性。文中讨论了硬件测量方案中光学系统的选择问题,并针对不同光照条件、运动速度等场景进行了考量。此外,还涉及了软件算法方面的需求,如目标定位和转动幅度测量等问题。

目的:

1. 技术展示(第二阶段的简化系统?——实验级,验证级,模块化

   验证级:集成化水平和功能并不要求,但要求能够尽量贴近实际测量环境,以方便验证各种测量状态,要求质量轻,方便灵活

2. 实际安装环境下的数据采集

3. 低成本方案的测试


硬件测量方案的问题:光学系统(镜头、对焦),单目/双目,照明条件,运动速度。


相关的软件算法的问题:目标区域定位、转动幅度,


找一下微距镜头

http://www.azurephotonics.com/Chinese/Macro.htm


单板相机系统:

低感光,自动对焦,有60fps速度,60°视角=f 4mm, https://item.taobao.com/item.htm?id=530778863300  最小工作距离?能不能更换镜头?不能的话,不合适只能退货


关于红外光谱的相机:

ov红外传感器相机:https://www.e-consystems.com/OV4682-RGB-IR-MIPI-CAMERA-Module.asp 搭配NVIDIA Jetson嵌入式平台可以实现高速应用。


【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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