一、方向自动跟踪系统的分析（论文文献综述）
蒋宝,徐冬至,黄瑞生,杨义成,宋南,聂鑫,李林[1]（2022）在《基于视觉传感的焊接机器人焊缝识别跟踪技术研究现状》文中提出焊缝识别跟踪技术是未来焊接机器人的一个重要发展方向,对于焊接机器人的自动化、智能化焊接具有重要推动作用。从机器人传感技术、焊缝识别及焊缝特征提取技术、机器人跟踪控制技术等方面,对相关技术特征、国内外发展现状及未来发展方向作了较为系统的阐述。其中,焊缝的实时识别及焊缝特征提取技术是焊缝识别跟踪控制系统的核心,而噪声处理也是焊缝识别与特征提取的关键;基于激光视觉的主动传感、优质的焊缝特征提取算法、图像去噪技术以及稳定的跟踪控制系统,是焊缝识别跟踪系统稳定可靠工作的重要保证;可进行多类型焊缝识别、自适应性好、抗干扰能力强是推动相关技术大范围推广普及的重要基础;多焊缝识别技术、多层次特征提取智能学习算法等是焊缝识别跟踪技术的未来发展方向之一。
王淦[2]（2021）在《低对比度闪电通道的图像预处理》文中指出本文基于OpenCV对低对比度闪电通道图像进行预处理,过程主要分为闪电通道亮度提升及闪电通道边缘检测两方面。通过对低对比度闪电通道图像进行预处理,低对比度闪电通道图像得到平滑,增强闪电通道亮度,提升闪电通道边缘检测的操作性,得出有自适应性的低对比度闪电通道图像预处理流程。主要针对低对比度闪电通道图像自动识别处理的不足,提出用帧差法来剥去背景中的较亮云体和地物的干扰,最大限度保留闪电通道的细节,对闪电通道进行图像增强处理,使得通道有较好的识别性,为下一步的图像处理做准备。
宗德媛,朱炯,李兵[3]（2021）在《理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究》文中进行了进一步梳理电工学是学生理解、掌握及应用电学知识,培养学生动手能力和综合实践能力的专业基础课。在电工学教学中,将EWB虚拟仿真技术、传统实验技术及理论教学相结合,通过仿真计算、实验演示,让学生理解掌握电路的组成、工作原理和性能特点。EWB仿真软件开展案例教学,可以帮助学生更好地理解和掌握电子技术理论,同时为提高学生实际操作能力打好基础。
胡丙华,晏晖[4]（2021）在《地面最小操纵速度试飞光电测试方法》文中研究说明针对地面最小操纵速度试飞的光电测试需求,提出一种基于机载摄影测量与地面光电跟踪测量相结合的光电测试方法。简要介绍了地面最小操纵速度试飞光电测试系统设计;详细论述了系统标定、地面跟踪目标自动检测、基于机载摄影的飞机偏心距测量、基于光电跟踪测量的飞机航迹与速度测量等方法原理;总结了飞行试验测试实施流程;最后开展了飞行试验验证。试验结果表明,该方法有效可靠,可提供直观的飞机侧偏过程画面,实现飞机偏离跑道方向优于2 mm、高程方向优于2 cm和航向优于5 cm的定位测量精度,完全满足地面最小操纵速度试飞对光电测试数据的完整性、直观性和准确可靠性等要求。
张智刚,王明昌,毛振强,王辉,丁凡,李洪开,张天[5]（2021）在《基于星基增强精密单点定位的农机自动导航系统开发与测试》文中研究指明【目的】开发基于星基增强精密单点定位的农机自动导航系统。【方法】以国产雷沃TX1204拖拉机为平台,采用国产星基增强定位板卡的输出数据作为农机位置反馈量,设计位速卡尔曼滤波器对定位数据进行滤波处理,开发预瞄跟随PID路径跟踪控制算法进行导航控制,整定不同行驶速度条件下的模型控制参数,采用地基增强RTK高精度定位接收机输出数据作为参考量,搭建农机自动导航测试系统并开展系统性能测试。【结果】在直线跟踪误差方面,所开发的农机自动导航系统平均误差为-0.000 943 6 m,标准差为0.024 52 m,最大误差绝对值为0.084 72 m;在邻接行误差方面,平均误差为0.000 712 8 m,标准差为0.029 86 m,最大误差绝对值为0.154 44 m。这一精度可满足大部分农机自动导航作业需求。【结论】将国产星基增强精密单点定位技术用于农机自动导航是可行的;本文设计的预瞄跟随PID路径跟踪控制模型和提出的不同速度条件下PID参数与前视距离的整定方法,提高了系统对不同速度的自适应能力。
朱永成[6]（2021）在《基于VINS-MONO的融合SLAM应用于自动驾驶的技术研究》文中指出即时定位与建图（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）技术是现今市场上众多应用的关键技术之一,包括热门的自动驾驶应用。自动驾驶是多种技术的综合应用,包括深度学习、SLAM、路径规划、自动控制等。SLAM主要为其提供定位信息和周围场景地图的描述,所以一个鲁棒的、稳定的SLAM系统对自动驾驶应用是至关重要的。由于汽车行驶的环境复杂多样,所以独立的视觉SLAM或者激光SLAM很难满足精准的定位和建图的需求。另外,目前自动驾驶汽车上配备的传感器也是丰富的,充分利用已有的资源提高自动驾驶的安全性是非常有必要的。激光雷达传感器价格昂贵,随着计算机视觉的发展,激光被视觉替代成为一种趋势,所以本文放弃激光雷达传感器,选择多相机、惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）、轮式里程计传感器在开源系统VINS-MONO的基础上研究融合SLAM为自动驾驶应用提供可靠定位和建图服务。本文主要工作如下:1.动态物体对SLAM的影响很大,往往导致视觉部分引入错误的估计从而使系统不稳定甚至崩溃。本文提出一种基于SegNet深度学习网络的动态物体检测与剔除算法。SegNet网络负责语义分割得到掩膜,之后通过形态学处理扩大掩膜边缘和滤除噪点。同时应用基于深度信息和极线距离的两种方法检测动态点,之后对两者的动态点集合进行融合,再利用融合后的动态点修复掩膜。最后利用修复后的掩膜剔除动态点,得到更精准的静态特征点来服务SLAM系统。2.当汽车两次经过同一个地方并且行驶方向不一致的时候,针对传统多相机闭环检测算法无法成功检测到闭环的问题,本文实现了多相机交叉闭环检测。将多个相机的观测放到同一个数据库中,在查找匹配时采用交叉查找,使得其中一个相机可以和其他任一相机发生闭环,提高闭环的召回率。3.基于多相机、IMU、轮式里程计的融合SLAM应用于自动驾驶的系统设计。本文在VINS-MONO开源系统的基础上抛弃IMU中的加速度计,用轮式里程计替代加速度计提供位移信息,重新设计系统在线初始化的策略。因为陀螺仪和轮式里程计的测量采用了预积分理论,本文推导了预积分的过程,最后给出系统紧耦合优化的目标残差函数。
郑伟伟[7]（2021）在《视觉单目标跟踪算法研究》文中研究指明视频监控领域对计算机视觉技术有急切的需求,而视觉目标跟踪是其中一个重要的基础研究问题,通过对感兴趣的目标物体进行跟踪并记录跟踪轨迹,我们可以从一段视频中提取出一个结构化的视频摘要,还可以对视频中的群体或单体异常行为进行分析,或者协助公安机关对犯罪嫌疑人进行查询和搜证,等等。经过近二十年的发展,现有的目标跟踪方法已经可以在一些难度较小的视频场景中进行准确跟踪,但是,面对包含目标遮挡、形变、快速运动等难点的视频场景时,现有跟踪算法的准确度和鲁棒性还有待提高。本文对目标跟踪领域的发展进行了分析和探讨,并针对现有跟踪算法的缺陷提出了几种可供参考的解决方法。本文的主要研究内容和贡献包括:1)提出了一种结合消失判断的长时目标跟踪系统,解决了传统短时跟踪方法无法判断目标消失状态、在遮挡情况下容易把背景干扰信息引入跟踪模型的问题。该系统基于结构化支持向量机基础模型,把基于对数极坐标转换和混合高斯模型的目标消失判断机制引入了跟踪系统中,在判断目标消失以后,停止跟踪模型和消失判断模型的更新,并采用重检测方法对目标进行扩大搜索和检测。本方法可以在遮挡严重的场景下防止背景干扰信息在跟踪模型中的累积,在遮挡结束以后重新跟踪住目标物体,并成功应用在中兴通讯公司的跨摄像机目标跟踪系统中。2)提出了一种基于图约束核相关滤波和多模板投票的目标跟踪方法。本方法通过图模型模拟目标流形结构,并通过目标流形上的信息传递对训练样本和待检测样本之间的关联进行了挖掘,在经典相关滤波模型的基础上引入流形约束并通过半监督学习方法计算滤波器,提高了相关滤波模型的准确度。同时,为了提高目标特征的表达能力和减少误差信息在目标模板上的累积,这里提出了一种目标模板库的构建和更新方法,模板库会保留跟踪历史上各种不同姿态的目标特征,给每个目标模板设置重要性权重并根据使用频率更新该权重,权重最小的模板会优先被新模板所替换,在跟踪过程中,本方法会自动选择最优的多个模板进行投票,决定目标最终的位置。由于保存了丰富的目标模板和最终的投票机制,本方法可以有效处理目标形变和遮挡严重的情况,提高跟踪算法的准确度和鲁棒性。3)提出了一种基于仿射变换预测的相关滤波目标跟踪方法。针对传统相关滤波模型无法预测除目标位移以外的其他仿射变换的问题,本方法采用从粗到细的跟踪流程,利用长短时记忆网络自动生成相关滤波模型的更新率,用于预测目标的粗糙位移,然后通过一个仿射估计网络来粗糙估计目标当前的姿态变化和位移并进行目标对齐,最后采用对数极坐标变换和相关滤波操作提取与目标仿射变换相关的特征,并通过多层全连接网络来映射得到目标仿射变换参数。本方法把目标跟踪转换为目标仿射变换参数预测问题,相对于传统的基于位移和尺度预测的跟踪方法来说,可以处理更加复杂的目标运动。
廖宇翔[8]（2021）在《海洋石油支持船自动跟踪控制策略研究》文中提出海洋石油支持船在为海上平台提供海上支持作业过程中,需要依靠其搭载的动力定位系统稳定在海上钻井平台或其他海上油气设施附近。海洋石油支持船作为远洋作业环境中不可或缺的重要组成,其动力定位操作员培训成本高、训练周期长,需要动力定位模拟器作为辅助练习,以应对日益增长的海上作业需求。动力定位模拟器广泛应用于海员上机学习、培训、考核中,同时也是相关科研理论验证平台,在开发新功能的仿真测试中发挥着不可替代的作用。动力定位系统中的自动跟踪功能可为海洋石油支持船提供良好的作业条件,本文以海洋石油支持船自动跟踪控制策略作为研究课题,针对自动跟踪功能作业方式的特殊性改进控制策略以适应跟踪作业需求,将自动跟踪控制策略分为路径跟踪控制策略和目标跟踪控制策略。基于课题组前期搭建的海洋石油支持船模拟器样机作为人机交互界面,研究海洋石油支持船自动跟踪控制功能,具体研究工作如下:1.针对海洋石油支持船需要在动力定位系统辅助下完成自动跟踪功能的问题,为后续水下目标跟踪功能、水面目标跟踪功能和路径跟踪功能的开发打下基础,本文综合考虑传统滑模控制在自动跟踪控制中的抖振和安全距离保持能力问题,提出改进滑模控制策略,结合传统滑模与反演滑模控制策略的优劣,添加双曲函数平缓过渡控制器输出量,在含有风浪流等环境因素影响下验证本文提出的改进滑模控制策略在自动跟踪控制中的优势。2.针对国内海洋石油支持船自动控制策略研究停留在仿真实验阶段的问题,设计与实际操作界面相似的人机交互界面。利用MATLAB中Matlab Coder工具和TLC文件将仿真控制策略从Simulink模块转化为C++程序,再封装为动态链接库。利用课题组前期搭建的模拟器样机调用此函数库,将高层控制策略中的路径跟踪和目标跟踪功能融入操作界面,使控制理论研究结果应用于模拟器样机中。3.针对路径跟踪控制策略中依据导航点生成跟踪路径问题,提出包含转弯半径功能的插值方法生成光滑跟踪路径。针对路径中航向角优化问题,综合考虑插值后的轨迹点所包含的大量艏向信息,利用航向角在轨迹中的变化率筛选重点优化路径点艏向,提出改进粒子群优化算法,结合本文提出的降维方法,解决风浪流环境下航向角优化问题,使跟踪过程高效节能。4.针对目标跟踪控制策略中复杂海况对定点旋转功能、水下目标跟踪功能和水面目标跟踪功能的影响,综合考虑跟踪前海洋石油支持船与目标相对位置与船舶初始艏向、风浪流环境下目标随机运动轨迹等因素,为不同作业需求和外界环境变化分别设计跟踪策略。最终在改进的滑模控制策略基础上完成仿真实验,利用UI界面调用自动跟踪控制策略验证目标跟踪控制策略有效性。最后,给出全文总结和未来工作展望。
把萍[9]（2021）在《关于目标自动跟踪智能系统的探讨》文中认为随着社会发展的趋势,自动目标识别、检测和自动跟踪逐渐成为视频监控的重要发展方向。智能视频监控设备在制造业、生活和其他行业中扮演着重要角色。本文介绍了智能跟踪系统的相关功能,结合在新开发的平台上实现目标自动检测,并将采集和分析的检测信息与终端设备进行处理和通知,以控制终端设备的运动,从而实现目标跟踪。笔者结合自身多年工作经验,本次主要针对目标自动跟踪智能系统展开深入探讨,所得文献与同行业人员共享,望对行业的前进起到一定的促进作用。
袁建霞,张秋菊,胡小鹿,齐江涛,吴海华[10]（2021）在《无人驾驶拖拉机研究国际竞争态势与研究热点》文中研究表明以无人驾驶拖拉机研究SCI论文为对象,综合利用文献计量学方法、论文内容分析法和专家咨询法,通过分析论文产出趋势、热点研究主题、领先国家及重点研究内容等,揭示无人驾驶拖拉机的发展趋势、国际竞争态势及热点方向,旨在为相关科技管理部门及时掌握相关信息、优化研究布局和项目管理提供决策支撑。
二、方向自动跟踪系统的分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、方向自动跟踪系统的分析（论文提纲范文）
（1）基于视觉传感的焊接机器人焊缝识别跟踪技术研究现状（论文提纲范文）
| 1 序言 |
| 2 焊缝识别跟踪技术特点 |
| 3 焊缝识别跟踪技术研究现状 |
| 3.1 传感技术研究进展 |
| 3.2 焊缝识别提取技术 |
| 3.3 机器人跟踪控制技术 |
| 4 总结与展望 |
（2）低对比度闪电通道的图像预处理（论文提纲范文）
| 1 帧差法的介绍 |
| 1.1 帧差法 |
| 1.2 过程 |
| 1.3 实现成果及评价 |
| 2 对闪电通道进行Canny边缘检测的尝试 |
| 2.1 Canny边缘检测 |
| 2.2 Canny算子来检测闪电通道边缘的步骤 |
| 2.3 高斯滤波 |
| 2.4 自适应中值滤波 |
| 2.5 计算梯度强度和方向 |
| 2.6 非极大值抑制 |
| 2.7 对闪电通道边缘检测的初步尝试 |
| 3 结束语 |
（3）理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究（论文提纲范文）
| 1 理论计算 |
| 2 EWB仿真计算 |
| 3 实验验证 |
| 4 理论、实验、仿真对比分析 |
（6）基于VINS-MONO的融合SLAM应用于自动驾驶的技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 纯视觉SLAM的研究现状 |
| 1.2.2 多传感器融合SLAM的研究现状 |
| 1.3 本文主要内容和创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 融合SLAM的理论基础 |
| 2.1 传统视觉SLAM经典框架 |
| 2.2 视觉重投影误差和BA模型 |
| 2.3 VINS系统的预积分基础理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于SegNet分割网络的动态物体检测和剔除算法研究 |
| 3.1 DS-SLAM动态物体检测与剔除算法 |
| 3.2 改进的动态物体检测与剔除算法的框架设计 |
| 3.3 动态点检测算法 |
| 3.3.1 基于极线距离的动态点检测 |
| 3.3.2 基于几何深度的动态点检测 |
| 3.4 基于形态学的掩膜预处理 |
| 3.5 面向动态点剔除的掩膜修复算法研究 |
| 3.6 实验结果和分析 |
| 3.6.1 掩膜修复的实验和分析 |
| 3.6.2 系统定位实验和分析 |
| 第四章 多相机、陀螺仪、轮式里程计融合SLAM研究 |
| 4.1 多相机、陀螺仪、轮式里程计紧耦合SLAM框架 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.3 融合SLAM系统初始化 |
| 4.4 引入边特征的前端特征点 |
| 4.5 多传感器融合 |
| 4.5.1 两帧之间的预积分和里程表残差约束 |
| 4.5.2 视觉残差约束 |
| 4.5.3 平面残差约束 |
| 4.6 基于多相机的交叉闭环检测算法 |
| 4.6.1 VINS-MONO基于闭环检测的重定位和位姿图优化算法 |
| 4.6.2 基于汽车改进的多相机交叉闭环检测 |
| 4.7 实验结果和分析 |
| 4.7.1 融合SLAM的定位实验和分析 |
| 4.7.2 基于多相机的交叉闭环检测算法实验和分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 附录 缩略语表 |
| 致谢 |
（7）视觉单目标跟踪算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 视觉目标跟踪问题 |
| 1.2.1 定义 |
| 1.2.2 难点及挑战 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 常用数据库及评价指标 |
| 1.4.1 常用数据库 |
| 1.4.2 常用评价指标 |
| 1.5 本文的研究内容及贡献 |
| 1.6 本文的组织结构 |
| 2 目标跟踪综述 |
| 2.1 跟踪流程框架和组成 |
| 2.2 跟踪方法分类 |
| 2.3 特征表达 |
| 2.3.1 传统特征 |
| 2.3.2 深度学习特征 |
| 2.4 跟踪模型 |
| 2.4.1 传统方法 |
| 2.4.2 深度学习方法 |
| 2.5 搜索策略 |
| 3 结合消失判断的长时目标跟踪 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法原理 |
| 3.2.1 算法框架及思路 |
| 3.2.2 基础跟踪模型 |
| 3.2.3 基于对数极坐标变换的目标消失判断 |
| 3.2.4 目标重检测 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 超参数影响测试 |
| 3.3.3 当时相关SOTA算法对比 |
| 3.3.4 跟踪结果分析 |
| 3.4 总结 |
| 4 基于图约束核相关滤波和多模板投票的目标跟踪 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法原理 |
| 4.2.1 算法框架及思路 |
| 4.2.2 图约束核相关滤波 |
| 4.2.3 基于块循环矩阵的优化算法 |
| 4.2.4 多模板投票机制 |
| 4.2.5 尺度预测 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 严重遮挡下的目标偏移处理 |
| 4.3.3 基准比较 |
| 4.3.4 当时相关SOTA算法对比 |
| 4.3.5 定性分析 |
| 4.4 总结 |
| 5 基于仿射变换预测的相关滤波目标跟踪 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法原理 |
| 5.2.1 算法框架及思路 |
| 5.2.2 粗糙位移预测 |
| 5.2.3 仿射变换预测 |
| 5.2.4 离线训练 |
| 5.2.5 在线跟踪 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 模型简化测试 |
| 5.3.3 相关滤波SOTA方法对比 |
| 5.3.4 其他SOTA算法对比 |
| 5.3.5 算法速度对比 |
| 5.3.6 定性分析 |
| 5.4 总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
（8）海洋石油支持船自动跟踪控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外动力定位系统相关研究现状 |
| 1.3 国内外动力定位模拟器研究现状 |
| 1.4 国内外船舶动力定位自动跟踪功能研究现状 |
| 1.5 本文主要研究工作 |
| 第2章 海洋石油支持船自动跟踪控制策略分析与模拟器软件设计 |
| 2.1 海洋石油支持船自动跟踪控制策略分析 |
| 2.1.1 常规高层控制策略局限性 |
| 2.1.2 路径跟踪控制策略分析 |
| 2.1.3 目标跟踪控制策略分析 |
| 2.2 海洋石油支持船模拟器软件设计 |
| 2.2.1 Simulink仿真模型搭建 |
| 2.2.2 C代码编写与封装 |
| 2.2.3 界面设计方案 |
| 2.3 本章总结 |
| 第3章 海洋石油支持船运动控制策略研究 |
| 3.1 船舶运动数学模型 |
| 3.2 控制策略研究 |
| 3.2.1 反演控制 |
| 3.2.2 滑模控制 |
| 3.2.3 反演滑模控制 |
| 3.3 改进控制策略研究 |
| 3.3.1 改进方法 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 海洋石油支持船路径跟踪设计与实现 |
| 4.1 路径跟踪功能介绍 |
| 4.2 路径生成方法 |
| 4.2.1 航迹点插值 |
| 4.2.2 含有转弯半径功能的航迹点插值 |
| 4.3 最优航向角优化算法 |
| 4.3.1 粒子群算法 |
| 4.3.2 改进粒子群算法完成航向角优化 |
| 4.3.3 路径跟踪软件结构设计和优化仿真实验 |
| 4.4 界面展示 |
| 4.4.1 导入路径点 |
| 4.4.2 路径跟踪功能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 海洋石油支持船自动目标跟踪功能设计与实现 |
| 5.1 定点旋转功能 |
| 5.1.1 定点旋转功能介绍 |
| 5.1.2 定点旋转函数设计 |
| 5.1.3 定点旋转功能实验 |
| 5.2 水下目标跟踪功能 |
| 5.2.1 水下目标跟踪功能介绍 |
| 5.2.2 水下目标跟踪函数设计 |
| 5.2.3 水下目标跟踪功能实现 |
| 5.3 水面目标跟踪功能 |
| 5.3.1 水面目标跟踪功能介绍 |
| 5.3.2 水面目标跟踪函数设计 |
| 5.3.3 水面目标跟踪功能仿真 |
| 5.3.4 目标跟踪功能界面测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间科研成果情况 |
| 在学期间参与科研项目情况 |
（9）关于目标自动跟踪智能系统的探讨（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 目标自动跟踪技术概述与现状 |
| 1.1 目标自动跟踪技术概述 |
| 1.2 目标自动跟踪技术现状 |
| 2 自动跟踪智能化功能 |
| 2.1 智能化终端设备 |
| 2.2 智能分析软件技术 |
| 3 软件设计 |
| 3.1 顶层监控软件 |
| 3.2 执行层功能 |
| 4 智能跟踪技术的工作原理 |
| 5 相关副系统太阳能设备的构成与工作原理 |
| 5.1 调整执行机构 |
| 5.2 信号反馈系统 |
| 5.3 控制电路 |
| 6 总结与讨论 |
（10）无人驾驶拖拉机研究国际竞争态势与研究热点（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究数据与方法 |
| 2 国际竞争态势分析 |
| 2.1 领先国家 |
| 2.2 热点研究主题 |
| 3 研究热点分析 |
| 3.1 路径跟踪控制 |
| 3.2 自主转向控制 |
| 3.3 导航与定位 |
| 3.4 路径规划 |
| 3.5 避障控制 |
| 3.6 变速与稳定性控制 |
| 4 结论 |
四、方向自动跟踪系统的分析（论文参考文献）
- [1]基于视觉传感的焊接机器人焊缝识别跟踪技术研究现状[J]. 蒋宝,徐冬至,黄瑞生,杨义成,宋南,聂鑫,李林. 金属加工(热加工), 2022(01)
- [2]低对比度闪电通道的图像预处理[J]. 王淦. 电子世界, 2021(22)
- [3]理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究[J]. 宗德媛,朱炯,李兵. 电子世界, 2021(22)
- [4]地面最小操纵速度试飞光电测试方法[J]. 胡丙华,晏晖. 应用光学, 2021(06)
- [5]基于星基增强精密单点定位的农机自动导航系统开发与测试[J]. 张智刚,王明昌,毛振强,王辉,丁凡,李洪开,张天. 华南农业大学学报, 2021(06)
- [6]基于VINS-MONO的融合SLAM应用于自动驾驶的技术研究[D]. 朱永成. 北京邮电大学, 2021(01)
- [7]视觉单目标跟踪算法研究[D]. 郑伟伟. 浙江大学, 2021(01)
- [8]海洋石油支持船自动跟踪控制策略研究[D]. 廖宇翔. 集美大学, 2021
- [9]关于目标自动跟踪智能系统的探讨[J]. 把萍. 数字技术与应用, 2021(07)
- [10]无人驾驶拖拉机研究国际竞争态势与研究热点[J]. 袁建霞,张秋菊,胡小鹿,齐江涛,吴海华. 农业工程, 2021(07)