電光與控制最新期刊目錄

單目點線融合的室內(nèi)無人機視覺慣性定位算法————作者：秦忠剛;徐子陽;周立;

摘要：針對基于特征點的視覺SLAM系統(tǒng)在室內(nèi)弱光、弱紋理環(huán)境下特征提取效果不佳帶來的定位準確度降低的挑戰(zhàn)，提出了一種基于ORB-SLAM3框架優(yōu)化的、融合點特征與線特征的單目視覺-慣性緊耦合定位算法。首先使用非極大值抑制法和自適應閾值法改進ORB特征提取算法，同時使用基于金字塔的LK光流法和RANSAC算法提高算法的實時性和特征匹配的準確率；加入了改進的LSD線特征提取算法并使用LBD描述符和KNN算法...

優(yōu)化改進RRT*和APF的無人機航跡規(guī)劃算法————作者：楊彥新;姜香菊;

摘要：針對RRT*算法在無人機航跡規(guī)劃過程中搜索時間長，收斂速度慢，路徑不平滑等問題，將人工勢場法與RRT*算法相融合，提出全局與局部規(guī)劃算法相融合的路徑規(guī)劃方法。首先指明了無人機的航跡規(guī)劃指標和代價函數(shù)；其次將人工勢場法的目標引力策略引入RRT*算法，使無人機能夠更好的朝目標點前進；最終采用冗余點去除策略融合三次B樣條平滑方法，對規(guī)劃航線實施冗余點剔除與曲率優(yōu)化，提升無人機航跡適配性。仿真實驗數(shù)據(jù)顯示...

基于雙補償和對比調(diào)節(jié)的水下圖像增強方法————作者：趙西超;劉浩;宮曉蕙;陳根龍;

摘要：光在水中傳播出現(xiàn)衰減和散射的現(xiàn)象會導致水下圖像成像出現(xiàn)色偏和模糊的問題，這些問題會對后續(xù)水下圖像特征提取、目標識別等任務帶來巨大的挑戰(zhàn)。為此，提出了一種基于顏色通道雙補償和對比調(diào)節(jié)的水下圖像增強方法。該方法通過對顏色通道進行雙補償，有效地解決了水下圖像色偏的問題。通過參考原始圖像對顏色矯正圖像在HSV空間進行調(diào)節(jié)，進一步優(yōu)化了圖像質量。通過在三個數(shù)據(jù)集上對比所提方法和其他八種典型的方法，結果顯示所...

空間雙臂機器人捕獲翻滾目標的最優(yōu)軌跡規(guī)劃————作者：張輝;左孝中;張偉;高升;

摘要：針對空間雙臂機器人在軌捕獲非合作翻滾目標時的最優(yōu)軌跡求解問題，提出一種基于Stacking集成學習與多目標優(yōu)化策略的雙臂軌跡規(guī)劃方法。為提高非合作目標運動狀態(tài)的預測精度，引入一種整合長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)、最小二乘支持向量機(LSSVM)和極限學習機(ELM)模型的Stacking集成學習預測策略。然后，將捕獲過程劃分為快速定位、同步接近和跟蹤保持三個階段的連續(xù)運動。接著，從正運動學出發(fā)，以末...

基于領隊更換的多機器人隊形避障方法————作者：宋文杰;徐望寶;張志華;

摘要：機器人編隊的工作環(huán)境中可能存在復雜障礙物，導致機器人與障礙物碰撞不能順利完成既定任務。針對這一問題，提出了一種基于領隊更換的多機器人隊形避障方法，使用吸引線段式主從隊形圖對多機器人進行編隊控制，非領隊機器人與障礙物的距離小于安全距離時，認為該機器人處于危險狀態(tài)，考慮其成為新的領隊，重新計算臨時目標點改變自身運動方向，從而達到避障的目的；機器人的follower數(shù)量發(fā)生變化后，選擇上一時刻的foll...

適用于低光照場景下的魯棒RGB-D SLAM————作者：周康;范光宇;饒蕾;程松林;陳年生;宋曉勇;楊定裕;

摘要：針對視覺同步定位與地圖構建（VSLAM）算法在低光照或黑暗等復雜場景下精度較低和跟蹤易丟失等問題，基于ORB-SLAM3算法提出了適用于低光照場景下的RGB-D VSLAM算法。首先，設計了一種深度圖像修復模塊，采用快速行進方法并融合限制對比度自適應直方圖均衡化（CLAHE）算法來提高深度圖的質量和層次感，消除因低光所帶來的無效像素及噪聲。其次，提出了一種基于光照-反射成像模型的低光圖像增強模塊，...

無人機動態(tài)視覺時空域事件信息快速濾波方法————作者：何佳璐;甄子洋;劉森林;王爽宇;

摘要：針對無人機高速飛行下動態(tài)視覺傳感器輸出的事件流中大量噪聲干擾、以及邊緣事件丟失問題，提出一種局部事件流快速濾波算法。根據(jù)噪聲與有效事件時空相關性不同這一特性，從事件流中提取時間窗中事件，構建事件元張量，張量中含有像素空間的事件信息。事件元張量采用降維映射得到一維事件條，加快信息訪問及計算效率，通過計算相鄰時間窗下對應像素位置8鄰域內(nèi)事件信息的Hanming距判斷事件相關性，從而實現(xiàn)事件濾波。為驗證...

《電光與控制》征稿啟事

摘要：<正>啟動創(chuàng)新探索前沿《電光與控制》為中文核心期刊、中國科技核心期刊,是以航空火力與指揮控制技術為報道核心的綜合性學術刊物,涉及航空電子系統(tǒng)與技術、火力與指揮控制系統(tǒng)理論與技術、光電顯示技術、智能控制、雷達、激光與紅外技術、圖像處理、仿真技術等學科領域,致力于推動上述領域前沿研究與工程應用。投稿要求1.總體要求稿件必須為原創(chuàng),要求論點鮮明、論據(jù)可靠、數(shù)據(jù)準確、富于創(chuàng)造性和學術性、文字精...

多尺度注意力聚合視覺Mamba-UNet的遙感圖像顯著性目標檢測方法————作者：張善文;郭能念;邵彧;李萍;許新華;

摘要：針對遙感圖像顯著性目標檢測(RSISOD)難題，構建一種多尺度注意力聚合視覺Mamba-UNet (MSAAVMamba-UNet)模型。該模型由一個編碼器、一個解碼器、三個通道注意力跳躍連接(CASC)層和一個瓶頸層組成，其中編碼器和解碼器由視覺狀態(tài)空間(VSS)模塊構建，利用VSS和CASC有效獲取遙感圖像（RSI）中的長距離依賴關系，在瓶頸層引入空洞多尺度注意力聚合模塊(DMSAA)，有效整...

基于云霧邊的無人機集群作戰(zhàn)系統(tǒng)網(wǎng)絡架構研究————作者：婁昭璽;顧穎彥;陳希;

摘要：隨著無人機集群作戰(zhàn)系統(tǒng)對分布式計算需求的增長，計算資源的分布式供給模式越發(fā)顯得重要。提出一種集成了多種分布式計算模式的無人機集群作戰(zhàn)系統(tǒng)網(wǎng)絡架構，以實現(xiàn)對無人機集群內(nèi)外分散的計算資源的高效利用；對無人機集群內(nèi)部構成與網(wǎng)絡架構進行深入分析，并引入負載均衡策略來應對分布式系統(tǒng)普遍存在的負載失衡問題與環(huán)境敏感挑戰(zhàn)。仿真結果表明，所提架構在優(yōu)化系統(tǒng)計算效率的同時可以有效提升系統(tǒng)魯棒性

基于改進PSO-DQN的動態(tài)火力分配算法————作者：邱少明;劉良玉;黃昕晨;俄必聰;

摘要：針對動態(tài)火力分配中難以反映戰(zhàn)場態(tài)勢博弈情況的問題，提出了基于深度Q網(wǎng)絡(DQN)的混沌隨機粒子群(TRPSO-DQN)火力分配算法。首先使用DQN根據(jù)戰(zhàn)場態(tài)勢生成博弈矩陣；其次利用改進粒子群算法求解納什均衡，以解決傳統(tǒng)線性規(guī)劃求解結果不準確、大維度矩陣無法求解的問題；最后利用提出的TRPSO-DQN算法實現(xiàn)動態(tài)火力分配。實驗結果表明，該算法在實現(xiàn)動態(tài)火力分配方面具有很強的對抗性，火力分配的結果也更...

一種新型無人機航拍自動聚焦算法研究————作者：饒斯睿;王鴻飛;趙智亮;楊偉;

摘要：針對傳統(tǒng)聚焦評價函數(shù)在無人機航拍的自動聚焦過程中，由邊緣方向多樣性導致的自動聚焦穩(wěn)定性差和靈敏度低等問題，提出了一種基于閾值的TR聚焦評價函數(shù)。該函數(shù)結合Tenengrad閾值函數(shù)減少圖像噪聲干擾的優(yōu)勢和Roberts函數(shù)多方向計算梯度變化的優(yōu)點，引入了多方向邊緣梯度變化檢測算子，具有在多個方向提取梯度變化信息的能力。實驗結果表明，與SMD、Sobel、Roberts、Tenengrad等主流聚焦...

兩棲機器人任務驅動的自適應多模態(tài)路徑規(guī)劃————作者：趙燕豪;王娜;朱灶旭;徐斌;魏凱碩;

摘要：針對陸空兩棲機器人多模態(tài)路徑規(guī)劃存在的能耗高與環(huán)境適應性差等問題，提出了一種任務場景驅動的速度自適應多模態(tài)路徑規(guī)劃方法。首先，構建分層運動規(guī)劃框架，前端搜索算法生成不同模態(tài)的運動原語并且差異化設計后端優(yōu)化算法的代價函數(shù)，有效降低了路徑能耗；其次，通過預設任務場景調(diào)整前端搜索算法啟發(fā)函數(shù)權重，同時基于環(huán)境障礙物密度動態(tài)調(diào)節(jié)后端優(yōu)化的速度約束，大幅提升了機器人的環(huán)境適應性；最后，搭建主動輪-旋翼協(xié)同驅...

基于C-HPI方法的集群任務重分配————作者：付鵬雍;都延麗;劉燕斌;王躍萍;吳云燕;

摘要：針對通信降級情況下的集群協(xié)同作戰(zhàn)任務場景，提出一種聯(lián)盟分層性能影響方法（C-HPI）來解決分布式無人機集群的任務重分配問題。首先，考慮動態(tài)戰(zhàn)場拒止環(huán)境中的通信約束，建立了集群任務重分配問題模型；然后，根據(jù)任務需求及通信要求，構建了聯(lián)盟組建合作博弈模型，設計了基于Shapley值的協(xié)商利益分配求解算法，得到穩(wěn)定的聯(lián)盟結構；最后，根據(jù)聯(lián)盟任務協(xié)同關系，提出分層性能影響算法來求解任務重分配問題。仿真結果...

基于空間光譜聚類和光照感知融合的高光譜目標跟蹤————作者：江文浩;趙東;

摘要：與傳統(tǒng)的彩色視頻相比，高光譜視頻由于具有良好的光譜分辨率，在目標跟蹤方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。然而，目前的研究還缺乏有效的應對跟蹤中產(chǎn)生光照變化的策略。為了解決此類問題，本文提出了一種基于空間光譜聚類和光照感知融合的高光譜目標跟蹤算法（Hyperspectral Object Tracking Based on Spatial-Spectral Clustering and Illumination-...

欺騙攻擊下多無人車分布式預測控制————作者：劉朝杰;薛斌強;羅金諾;朱秋旭;劉勇;

摘要：針對多無人車系統(tǒng)在開放通信網(wǎng)絡環(huán)境中遭受欺騙攻擊而影響系統(tǒng)性能的問題，設計了一種基于非線性規(guī)劃的分布式模型預測控制算法。首先，建立了單輛無人車的運動學模型，采用分布式控制實現(xiàn)車輛之間的信息交互與協(xié)同決策。其次，分析了欺騙攻擊對通信網(wǎng)絡的影響機制，并建立了包含欺騙攻擊特性的系統(tǒng)模型。通過求解分布式預測控制優(yōu)化問題，實時得到有效控制輸入應用于多無人車系統(tǒng)平臺。隨后，利用李雅普諾夫穩(wěn)定性理論證明了閉環(huán)系...

DDPG改進人工勢場法的無人機三維路徑規(guī)劃————作者：柴凱凱;徐海芹;范佳偉;

摘要：在緊急通信和救援任務中，無人機UAV（Unmanned Aerial Vehicle）在三維環(huán)境中的路徑規(guī)劃至關重要。針對傳統(tǒng)的人工勢場法在連續(xù)空間中的最優(yōu)路徑生成能力受限的問題，設計了一種將深度強化學習深度確定性策略梯度DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）與人工勢場APF（Artificial Potential Field）相融合的算法。該算法利用D...

綜合信息素改進的無人機蟻群降維路徑規(guī)劃————作者：杜永亮;劉聰;陳迪;談林海;

摘要：針對新型城市下無人機作戰(zhàn)仍然有諸多挑戰(zhàn)，比如障礙物高度不一導致無人機路徑規(guī)劃收斂速度慢，提出降低維度的無人機建模方法，并對蟻群算法改進。首先，提出一種啟發(fā)式較弱的差異化規(guī)則，使算法的初始化信息素差異化分布；其次，將目標點位置信息融入啟發(fā)式函數(shù)中，并把全局信息素更新規(guī)則和局部信息素更新規(guī)則進行改進；最后，將轉角啟發(fā)式信息引入轉移概率中，從而提升無人機飛行的平穩(wěn)性。仿真實驗表明，本文改進蟻群算法不僅能...

光纖陀螺溫度誤差抑制方法研究進展————作者：張志利;張云昊;周召發(fā);李洪才;梁哲;李永旭;

摘要：光纖陀螺作為一種高精度的角速度傳感器，目前已經(jīng)廣泛應用在海陸空等各個領域，但是惡劣環(huán)境下溫度變化對光纖陀螺精度的影響制約了其在特殊場景下的應用。為此，本文從原理上解釋了光纖陀螺溫度誤差產(chǎn)生原因，并基于補償方法技術手段的不同將其分為光纖線圈不同纏繞方式補償、硬件補償和軟件補償三類。首先從纏繞方式入手，歸納國內(nèi)外學者針對光纖環(huán)繞制方式提出的改進方法，并針對局限性和特點進行對比分析；其次，在硬件方面，基...

基于自適應區(qū)域生長與阻尼偽逆的機械臂控制————作者：牟雪琪;于海生;郭慶錕;張永勝;楊慶;

摘要：針對復雜場景下機械臂系統(tǒng)的目標識別與視覺伺服控制問題，提出了一種基于自適應區(qū)域生長與阻尼偽逆的機械臂控制策略。首先，設計了一種基于自適應閾值的區(qū)域生長算法中用于提升復雜場景下的目標識別精度，并求取目標物體的最小外接矩形頂點坐標用作機械臂視覺伺服的期望圖像特征。其次，針對未標定相機參數(shù)的機械臂視覺系統(tǒng)，設計了一種基于圖像雅可比矩陣阻尼偽逆的無標定視覺伺服控制器，提高了機械臂末端跟蹤的精確度與關節(jié)運動...

　　電光與控制來自網(wǎng)友的投稿評論：

• 奔跑的辣椒醬

  投稿到通知結果，差不多一個月，最后還是被拒了，原因是有創(chuàng)新點，但是還需要修改文章，給出來一些建議，然后就是說他們期刊近期接受了很多小目標檢測的文章，所以建議我投其他期刊。他們有一個群，可以在群里直接聯(lián)系老師查看進度

  2023-06-05 09:56

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