执行器退化的遥机器人系统量化反馈容错控制

针对遥机器人系统中存在执行器退化、控制输入量化,且编、解码端的量化灵敏度参数不匹配的问题,设计了遥机器人系统的鲁棒量化反馈容错控制系统.控制器结构的线性部分由线性矩阵不等式给出,旨在解决系统指标性能问题,非线性部分则用于处理量化参数不匹配问题.经稳定性理论证明,提出的鲁棒量化反馈容错控制方法能消除执行器退化及量化参数不匹配等的影响,并确保从机器人能渐近跟踪主机器人.最后,算例仿真验证了方法的有效性.     

Application du réseau des neurones artificiels à la prévision des débits horaires: Cas du bassin versant de l’Eure,France

RÉSUMÉ

Les modèles pluie–débit sont fortement utilisés dans la gestion des risques hydrologiques et la prévision des crues. Dans cette étude, nous présentons un modèle pluie–débit pour la prévision des débits horaires basé sur la technique des réseaux de neurones artificiels (RNA). Ce modèle a été développé et appliqué sur le bassin versant de l’Eure au Nord-Ouest de la France afin de dépasser les problèmes dus à la non-linéarité de la relation pluie–débit et à l’imprécision des données collectées. La création de ce modèle a nécessité plusieurs étapes pendant lesquelles nous avons pu déterminer les paramètres du modèle permettant la compréhension de la complexité hydrologique et la production des informations nécessaires à la prévision. Elles ont abouti à un modèle de réseau de neurones artificiels capable d’effectuer, en quelques secondes, des prévisions des crues efficaces jusqu’à un horizon de prévision de 48 h. Ces résultats confirment que les modèles RNA peuvent jouer un rôle important dans le domaine de la prévision car capables de modéliser la non-linéarité des relations pluie–débit rencontrées sur certains bassins hydrologiques.

Editor Z.W. Kundzewicz Associate editor E. Gargouri     

Size of flatfish larvae at transformation, functional demands and historical constraints

At hatching the larvae of flatfish closely resemble the bilateral symmetric larvae of other teleosts, especially perciforms. Literature data show that transformation to asymmetric benthic juveniles normally occurs at body lengths between 10 and 25 mm. Unexpectedly, minimal size at its completion (including eye migration) can be 4.1 mm SL and maximal size is over 72 mm. In this paper we consider the functional requirements for a successful switch from a symmetric pelagic larva to a typical asymmetric juvenile benthic flatfish partly based on evidence from other teleosts. The unfavourable period of eye migration and transition to a benthic habitat requires some food reserves and rewiring and/or recalibration of vision and gravity-associated structures utilised previously by the still symmetric larvae for e.g. food detection. Binocular fixation of the prey probably occurs in that stage. Critical or sensitive periods occurring during development of fish larvae suggest that a completely functional symmetric stage of development must precede transformation. The normal size range in flatfish larvae at transformation seems to confirm our considerations. Recent data on temperature effects during development provide an explanation for metamorphosis at the minimal size. Some evidence for paedomorphic heterochrony in flatfish larvae is presented.     

CCD相机二维几何检校

CCD 相机检校是 CCD输入影象处理的一个必不可少的过程。本文对 CCD成象系统的几何性能进行了分析,提出了测定 CCD影象象素比例因子和象主点初值的简易实验方法。在此基础上,构造了一种同时顾及光、电误差的二维检校方法,井进行了相机检校实验。最后对检校结果进行了分析和讨论。     

La prévision du climat : de l'échelle saisonnière à l'échelle décennale

The atmosphere and the ocean are subject to many dynamical instabilities, which limit the time during which their behaviour can be deterministically forecasted. At longer timescales, the atmosphere can be predicted at best using statistical methods, as a response to external forcing linked to sea- and land-surface anomalies. Climate being defined as the mean of atmospheric states, it appears that it can be predicted up to a few months in advance, which is the characteristic time of the so-called slow components of the climate system. Forecasting can sometimes be extended to longer time ranges, especially when the coupled ocean–atmosphere system exhibits internal variability modes, with characteristic times of a few years. Seasonal climate forecasting is most often based upon Monte-Carlo simulations, where the various realisations correspond to slightly different initial conditions. The present sate-of-the-art in Europe (ECMWF) and/or in the USA (IRI) allows to forecast such major phenomena, as El Niño, up to six months in advance. Finally, some parameters may exhibit predictability at still longer time-ranges (inter-annual to decadal), but only for certain regions. The example of electricity production is used to underline the potentially large economical benefit of seasonal climate forecasting. To cite this article: J.-C. André et al., C. R. Geoscience 334 (2002) 1115–1127.

Résumé

L'atmosphère et l'océan sont le siège d'instabilités dynamiques, qui limitent la durée pendant laquelle il est possible d'en prévoir l'évolution de façon déterministe. Au-delà, l'atmosphère n'est plus prévisible, au mieux, que de façon statistique, en fonction du forçage externe qu'exerce(nt) sur elle l'océan et/ou la surface des continents. Le climat (au sens d'une moyenne des états atmosphériques) se révèle ainsi prévisible jusqu'à des échéances temporelles de quelques mois, échelle de temps caractéristique des composantes dites « lentes » du système climatique. La prévision peut s'étendre à des échéances parfois plus longues, dans le cas où le système couplé océan–atmosphère posséderait des modes de variabilité temporelle de périodes caractéristiques de quelques années. La prévision climatique saisonnière est très souvent construite à partir de simulations de type Monte-Carlo, avec des ensembles de réalisations utilisant des conditions initiales légèrement différentes. Dans l'état actuel de ces prévisions, qu'elles soient réalisées en Europe (CEPMMT) ou aux États-Unis (IRI), il est possible de prévoir environ six mois à l'avance un certain nombre de phénomènes climatiques, en particulier ceux liés aux épisodes dits « El Niño », pour lesquels l'amplitude des variations est suffisamment importante. Il existe, par ailleurs, une prévisibilité à encore plus longue échéance (inter-annuelle à décennale), mais seulement pour certains paramètres et certaines régions. L'exemple de la production d'électricité montre l'importance économique potentielle très grande de la prévision climatique saisonnière. Pour citer cet article : J.-C. André et al., C. R. Geoscience 334 (2002) 1115–1127.     

计算机视觉中基于多照片的同名点自动匹配

对多张图像上同名点的自动匹配算法进行了分析,提出了利用多张图像上的核线约束来实现同名点的匹配。首先,计算出一个待匹配点在另外两张图像中的核线,在核线附近确定出概略匹配点。然后,再次利用核线约束特性在确定的概略匹配点之间确定出唯一的匹配点。最后,用该方法对多张图像间的同名点进行了匹配试验,实验结果表明,该方法效果良好,具有较好的实用价值。     

A hierarchical real-time control architecture for a semi-autonomous underwater vehicle

This paper describes a real-time control architecture for Dual Use Semi-Autonomous Underwater Vehicle (DUSAUV), which has been developed at Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering (KRISO) for being a test-bed of development of underwater navigation and manipulator technologies. DUSAUV has three built-in computers, seven thrusters for six DOF motion control, one 4-function electric manipulator, one ballasting motor, built-in power source, and various sensors. A supervisor control system with GUI and a multi-purpose joystick is mounted on the surface vessel and communicates with vehicle through a fiber optic link. Furthermore, QNX, one of real-time operating system, is ported on the built-in control and navigation computers for real-time control purpose, while Microsoft OS product is ported in the supervisor computer for GUI programming convenience. A hierarchical control architecture, which consists of application layer, real-time layer and physical layer, has been developed for efficient control system of above complex underwater robotic system. The experimental results with implementation of the layered control architecture for various motion control of DUSAUV in an ocean engineering basin of KRISO is also presented.     

基于计算机视觉的专题图读取系统

本文提出了一种基于计算机视觉的专题图读取系统方案。该系统用CCD相机获取专题图影象,通过线划跟踪、弧段矢量化、拓扑结构形成、数据压缩、几何纠正与拼接等步骤,实现专题图的自动读取,继而进行各种几何量算和统计,建立专题信息库。     

面向户外增强现实的地理实体目标检测

本文研究了多种计算机视觉领域中用于图像分类和目标检测的卷积神经网络模型,在一种目标检测模型的基础上进行了修改,并结合了残差神经网络结构,旨在解决户外增强现实中地理实体目标检测的问题。我们根据这一模型开发了一款户外增强现实原型系统,通过将训练好的模型作为目标检测引擎,达到了较好的近实时性和准确性。