以三相Vienna整流器为研究对象,针对有限集模型预测控制FCS-MPC(finite control set model predictive control)实现中点电位平衡控制时权重因子选取困难,采样周期内作用单一矢量引起网侧电流纹波较大的问题,提出一种基于双矢量的无权...以三相Vienna整流器为研究对象,针对有限集模型预测控制FCS-MPC(finite control set model predictive control)实现中点电位平衡控制时权重因子选取困难,采样周期内作用单一矢量引起网侧电流纹波较大的问题,提出一种基于双矢量的无权重型模型预测控制UF-MPC(unweighted factor model predictive control)策略。首先,构建基于功率预测的单目标价值函数。然后,通过扇区划分同时采用无权重因子的方式来提高单次寻优效率,根据直流侧中点电位的波动优选冗余小矢量,实现无权重因子的中点电位平衡控制。在获取最优矢量的基础上,结合零矢量实现了双矢量固定开关频率控制。最后,基于RT-LAB半实物平台从稳态、暂态、中点电位波动方面进行验证,有效证明了所提控制策略的正确性和有效性。展开更多
针对机器人遭遇绑架、系统故障重启而产生的定位丢失问题,提出一种基于ResNet的机器人重定位方法。所提方法将重定位分为基于残差网络(residual network,ResNet)的粗匹配和基于最近点迭代(iterative closest point,ICP)细匹配2个阶段。...针对机器人遭遇绑架、系统故障重启而产生的定位丢失问题,提出一种基于ResNet的机器人重定位方法。所提方法将重定位分为基于残差网络(residual network,ResNet)的粗匹配和基于最近点迭代(iterative closest point,ICP)细匹配2个阶段。在粗匹配阶段,将激光点云数据转换为图像,然后将相邻时间的图像堆叠成多通道图像作为ResNet的输入,以增强图像的时序特征。在细匹配阶段,ResNet输出机器人的预测位置,并将预测结果作为ICP算法的初值进行点云细匹配,从而获取最终位姿。对于相似环境,提出动态重定位方法,通过移动机器人进行多次重定位避免误匹配的情况。仿真实验结果表明:该方法与增强蒙特卡罗定位(augmented Monte Carlo localization,AMCL)算法进行了对比,定位用时降低了8.2s,定位成功率提升了43.4%,证明了该算法具有更好的重定位效果。展开更多
文摘以三相Vienna整流器为研究对象,针对有限集模型预测控制FCS-MPC(finite control set model predictive control)实现中点电位平衡控制时权重因子选取困难,采样周期内作用单一矢量引起网侧电流纹波较大的问题,提出一种基于双矢量的无权重型模型预测控制UF-MPC(unweighted factor model predictive control)策略。首先,构建基于功率预测的单目标价值函数。然后,通过扇区划分同时采用无权重因子的方式来提高单次寻优效率,根据直流侧中点电位的波动优选冗余小矢量,实现无权重因子的中点电位平衡控制。在获取最优矢量的基础上,结合零矢量实现了双矢量固定开关频率控制。最后,基于RT-LAB半实物平台从稳态、暂态、中点电位波动方面进行验证,有效证明了所提控制策略的正确性和有效性。
文摘针对机器人遭遇绑架、系统故障重启而产生的定位丢失问题,提出一种基于ResNet的机器人重定位方法。所提方法将重定位分为基于残差网络(residual network,ResNet)的粗匹配和基于最近点迭代(iterative closest point,ICP)细匹配2个阶段。在粗匹配阶段,将激光点云数据转换为图像,然后将相邻时间的图像堆叠成多通道图像作为ResNet的输入,以增强图像的时序特征。在细匹配阶段,ResNet输出机器人的预测位置,并将预测结果作为ICP算法的初值进行点云细匹配,从而获取最终位姿。对于相似环境,提出动态重定位方法,通过移动机器人进行多次重定位避免误匹配的情况。仿真实验结果表明:该方法与增强蒙特卡罗定位(augmented Monte Carlo localization,AMCL)算法进行了对比,定位用时降低了8.2s,定位成功率提升了43.4%,证明了该算法具有更好的重定位效果。
