1 概念 2 线性时变系统的跟踪问题 3 线性定常系统的跟踪问题 公式18--22为求解的关键     根据20.21分别求出P.g的值则通过18可求得期望的输出u 4 实例分析 5 仿真实验 先将上面的状态方程简化 建立模型 6 计算程序 1 clear 2 clc 3 A=[0,1; 0,-2]; 4 B=[0;20]; 5 C=[1,0] ; 6 Q=1; 7 R=1; 8 yr=1; 9 10 syms x1 x2 %syms表示定义变量 11 P=are( A, B*inv(R)*B'

参考: 陈俊, 俞立, 滕游. 多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现[J]. 计算机测量与控制, 2017(7). https://drive.wps.cn/view/p/28819052019?from=docs&source=docsWeb 误差系统,没有考虑\theta_e TD ,PID 系统模型 误差模型 控制框图 实验 速度环响应 ADRC控制 运动学PID控制

开门见山,通过LQR的能量函数可以看出,LQR算法是将状态量控制到零(关于能量函数请看我的随笔:LQR要点),但实际控制中我们希望状态量能够跟随期望值 下面将会解决如何用LQR算法跟随变化的期望值: 分为两个子问题: 1 如何稳定在期望值 设实际状态量x,期望状态x_ref,将实际状态量与期望状态作差,记为x_delta,x_delta作为我们要控制的状态量 x_delta = x - x_ref 完成迭代:x_delta(i+1) = A * x_delta(i) + B * u(i) 其中u

作者:iamlasong 1.接口说明 通过互联网訪问,运单跟踪信息查询接口基于HTTP协议开发,接口为RESTFul风格的Web Service,信息交互过程为用户按我方提供的web service地址进行调用,我方接到调用请求后,为用户返回JSON格式组织的数据信息.用户根据约定的接口规范对数据进行解析. 接口调用为HTTP请求的方式,每一次由用户发起的HTTP请求,须要设置验证信息,详细方法是,在HTTP Header部分添加version及authenticate属性,属性值在联调測试之

参考: Kuhne F , Lages W , Silva J D . Point stabilization of mobile robots with nonlinear model predictive control[J]. 2005. Point Stabilization for Wheeled Mobile Robots Using Model  Predictive Control Gu D , Hu H . Receding Horizon tracking control o

平衡点时所有的导数都为0 simulink中建立状态方程模型

才学疏浅,仅仅言片语,仅仅求志同道的朋友一起交流研究. 并行化不算是算法的改进,仅仅是追求执行的实时性. 简要列举一个样例: TLD算法的C++版本号源代码里: LKTracker::trackf2f(const Mat& img1, const Mat& img2,vector<Point2f> &points1, vector<cv::Point2f> &points2){ bool LKTracker::trackf2f(const Mat&a

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征

这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法[matlab/c两个版本] csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了… 一.简介 首先扯扯无参密度估计理论,无参密度估计也叫做非参数估计,属于数理统计的一个分支,和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法.参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数,在实际的应用中这个条件很难达到.而无参数密度估计方法对先验知识要求最少,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用

1. 简介 TLD目标跟踪算法是Tracking-Learning-Detection算法的简称.这个视频跟踪算法框架由英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal提出.TLD将传统的视频跟踪算法的跟踪模块(Tracker)与检测模块(Detector)结合起来,同时加入了学习(Learning)的过程,使得跟踪的效果更佳稳定.可靠.目前算法作者Zdenek Kalal已经拿着这个算法开了公司,最新的版本已经更新到TLD 2.1.在github上作者给出了TLD源码的1.0版本.作者的

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7647500 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法.该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变.部分遮挡等问题.同时,通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆断面计数方法. 人工计数方式 设想一个场景,你蹲在地下通道旁边,要统计穿过这条通道最近5分钟的人流

转自:https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/39270597 本文主要介绍LQR的直观推导,说明LQR目标函数J选择的直观含义以及简单介绍矩阵Q,R的选取,最后总结LQR控制器的设计步奏,并将其应用在一个简单的倒立摆例子上. 假设有一个线性系统能用状态向量的形式表示成:                    ( 1 ) 其中 ,初始条件是. 并且假设这个系统的所有状态变量都是可测量到的. 在介绍LQR前,先简单回顾一下现代控制理论中最

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内

此文也很详细:http://blog.csdn.net/maochongsandai110/article/details/11530045 原文链接:http://blog.csdn.net/pp5576155/article/details/6962694         图像跟踪是一个不断发展的研究方向,新的方法不断产生,再加上其它学科的方法的引入,因此对于图像跟踪算法的分类没有确定的标准.对于所有的跟踪算法,需要解决两个关键问题:目标建模和目标定位[35].以下根据目标建模所用的视觉特征

1.角点 1.1 特征点与角点 特征点是计算机视觉算法的基础,使用特征点来代表图像的内容. 角点是一类重要的点特征,图像分析的角度来定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 有以下特点: 局部窗口沿各方向移动,均产生明显变化: 图像局部曲率突变: 不同类型的角点: 1.2 典型的角点检测算法 一种需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败. 另一种基于图像灰度的方法

使用OMPL内置的infoRRTstar算法模块和FCL碰撞检测库实现当前点和目标点的轨迹规划, 参考文章:https://www.cnblogs.com/shhu1993/p/7062099.html 因为我们的SLAM底盘轨迹是二维的,这样说可能不太准确,你可以说它的轨迹在给定小的区域内是二维的,因为野外/室外的地面有坡度和沟壑,所以我们要做的是二维RRT. 有关RRT的论文维基百科已经列的很全了: https://en.wikipedia.org/wiki/Rapidly-explorin

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt

1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就