陈鹏云
- 作品数：7 被引量：14H指数：3
- 供职机构：中北大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省高等学校科技创新项目教育部重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学航空宇航科学技术更多>>
- 基于高斯和粒子滤波的AUV水下地形辅助导航方法被引量：6
- 2020年
- 针对自主式水下无人航行器(AUV)长时间潜航时的精确导航定位需求,以多波束测深系统为水下地形测量设备,提出一种基于贝叶斯估计的AUV水下地形匹配导航模型。针对贝叶斯滤波后验概率密度函数的求解问题,用高斯混合密度函数近似状态的后验概率密度函数,提出了基于高斯和粒子滤波的水下地形匹配导航方法。基于多波束测深数据的回放式仿真试验表明,提出的方法可以有效近似地形匹配的贝叶斯滤波模型,具有良好的实用性。
- 韩月陈鹏云沈鹏
- 关键词：自主水下航行器贝叶斯估计粒子滤波地形辅助导航
- 基于H_∞/S面混合算法的无人机速度控制
- 2019年
- 针对无人机速度控制系统在飞行过程中易受到参数摄动和外部扰动的影响,鲁棒性较差等不足,以某型无人机的数学模型为基础,提出一种鲁棒H∞/S面模型控制算法。内环采用具有较强鲁棒性的鲁棒H∞控制,外环采用具有较强非线性的S面控制算法,并在无外界干扰、有外界干扰、参数摄动的情况下进行仿真验证。结果表明:该系统具有快速性、精确性、鲁棒性和动态性能,更适合无人机的速度控制。
- 赵兴成原梅妮陈鹏云李盼李瑶
- 关键词：鲁棒H∞控制S面控制速度控制鲁棒性
- 基于无人机创新平台的创新型人才协同培养机制探究被引量：4
- 2021年
- 创新型人才培养对于社会和高校发展至关重要,需要高校充分发挥优势和特色,以行业需求为导向,以学生为中心,积极借助校内外资源,形成一套符合自身发展实际和目标的长效人才培养机制,为创新型人才培养提供源动力。以中北大学机电工程学院航空宇航学科的无人机创新平台为例,提出以无人机创新平台为载体的创新型人才协同培养机制。
- 张鹏飞侯蓉陈鹏云
- 关键词：创新型人才
- H_∞/S面模型的无人机横侧向控制方法
- 针对无人机在飞行过程中滚转角难控制和易偏航等问题,设计出一种H_∞/S面混合控制方法。采用具有较强非线性的S面控制算法控制滚转角,用具有较强鲁棒性的鲁棒H_∞控制来控制侧滑角。采用某型无人机标称模型分别仿真验证了在具有侧...
- 赵兴成原梅妮陈鹏云辛乐
- 文献传递
- 基于改进粒子滤波的AUV海底地形辅助定位方法被引量：3
- 2020年
- 针对自主式水下无人航行器的地形辅助导航问题,提出一种基于粒子滤波的地形辅助定位方法。为了解决粒子滤波的“粒子贫化”问题,引入了辅助采样,提出一种基于辅助采样粒子滤波的海底地形辅助定位方法,减小了由于重采样带来的粒子多样性的损失。基于半物理测试平台的仿真实验表明:本文所提出方法的精度较高,可适应不同地形特征下的地形辅助定位,可满足水下无人航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)水下导航定位的需求。
- 韩月陈鹏云沈鹏
- 关键词：多波束测深粒子滤波半物理仿真
- 鲁棒H_∞/S面模型下的无人机高度控制方法被引量：1
- 2018年
- 针对无人机在飞行过程中经常受到外界扰动以及模型参数的不确定性,本文设计出一种鲁棒H_∞/S面模型控制算法,其外环采用具有较强非线性的S面控制算法,内环采用具有较强鲁棒性的鲁棒控制。采用某型无人机标称模型分别仿真验证了在没有外界干扰、有外界干扰及参数摄动情况下H_∞/S面模型控制算法对无人机高度控制的效果。结果表明:和H_∞/PD模型控制算法相比,H_∞/S面模型控制算法简单,具有良好的快速性、精确性、鲁棒性和动态性能,更适用于无人机的高度控制。
- 赵兴成陈鹏云原梅妮李盼李瑶李立州
- 关键词：无人机S面控制鲁棒H∞控制
- 融合环境信息和运动约束的改进A^(*)算法研究
- 2022年
- 标准A^(*)算法存在着无法考虑移动机器人运动特性及处理后的路径不利于移动机器人运动等问题。针对这一问题提出了一种新改进A^(*)算法,通过环境信息引入障碍物权重系数来改进算法的启发函数并进行全局路径规划;优化搜索节点的选取方式和设定障碍物与路径之间的安全距离;基于对移动机器人的运动特性的考虑优化其路径,并在不同环境地图中与其他算法进行仿真实验对比分析。相关实验表明:基于新改进A^(*)算法规划的路径始终与障碍物保持一定的安全距离;改进A^(*)算法在时间上相比标准A^(*)算法平均减少了80%,路径长度平均减少了2%,路径转角平均降低了82%。改进后算法相比其他算法在时间、搜索节点以及平滑度上有很大的改进,融合机器人环境信息和运动特性的规划路径算法可为移动机器人的路径规划提供一种新的方法。
- 白雄鲁吉林路宽陈鹏云崔俊杰刘泽华
- 关键词：FLOYD算法移动机器人运动特性路径规划
