世界

インテリジェントな電気光学検出システムの移動ターゲットのための小さな追跡エラー補正

国立防衛技術大学の研究者が率いる研究は、 機械工学のフロンティア、2024、第19巻、号シミュレーションと実験的検証を通じて、この方法はシステムの追跡精度と撮影精度を効果的に改善できます。電気光学検出システム（EODS）は、メカトロニクスサーボと光学イメージング技術を統合してターゲットを追跡し、目的とする精密なインテリジェントなデバイスです。船、車両、航空機、近くの観測などの安定したプラットフォームで広く使用されており、無人のトレンドに向けてハイテク機器の開発のためのコアコンポーネントです。ただし、画像トラッカーは、コアユニットのフレームレート、レンズ解像度、およびハードウェアコンピューティングパワーの影響を受けます。トラッカーの外部ターゲットのセンシングとミス距離（MD）信号への変換との間には小さな偏差遅延があります。これは、EODの追跡と照準の間にオーバーシュートと振動を引き起こし、追跡精度の低下と無人射撃中のターゲットキャプチャの故障さえつながります。EODのトラッカー遅延を補正し、システムの追跡精度と高速応答機能を改善するために、画像トラッカーの視覚的サーボモデルと小さな偏差遅延予測方法が提案されています。視力線と視線線（LOS）の同軸レイアウト、速度安定性制御ループと画像安定性追跡ループのマクロマイクロ複合制御メカニズムのための視覚サーボのオイラー座標系変換モデルを確立することにより、EODSのトラッカー遅延エラーとLOS修正の間の定量的な関係が詳細に分析されます。従来の運転と送信に依存し、DCサーボモーター、画像トラッカー、インクリメンタル/絶対エンコーダー、ジャイロスコープ、加速度計、磁石のマルチサンプリングレートのメカトロニック測定および制御方法、国内のSOCハードウェア光学イメージングエンコーディングの主要なテクノロジーの統合が与えられています。画像トラッカーの小さな偏差遅延を補償するために、区分的ラグランジュ補間とゼロ次の双方向差変換の視覚的サーボ予測モデルが提案されています。一方、視覚的サーボ追跡中の多変量典型的な追跡障害診断モデルとその制御されていないスピン抑制法について説明します。提案された方法の有効性を検証するために、2度のフリードム分散リアルタイムイーサネットアーキテクチャを備えた精密な視覚サーボプラットフォームが、EODを実験的にテストするために最終的に構築されます。ステッピングモーター、減衰器、回転コネクティングロッド、および特徴ターゲットで構成される移動ターゲットテストプラットフォームも構築されており、-30°/sから30°/sの角度速度回転でシミュレートされた正弦波移動ターゲットを提供できます。実験結果は、1 MRADの円形半径角を持つ領域のLOS位置誤差の分布確率が66.7％であることを示しています。従来の制御方法と比較して、最適化された方法の撮影精度は37.6％改善されます。提案された方法は、EODの追跡精度を改善するだけでなく、火災ラインとLOSの同軸レイアウトの下でのスピン抑制法についても説明します。全体的な国内のPLC操作アーキテクチャは、技術者がモジュール式拡張機能を迅速に開発および使用するために便利であり、低高度のアンチウアブなどのシナリオで幅広い開発の見通しを示しています。Cheng Shen、Zhijie Wen、Wenliang Zhu、Dapeng Fan、Mingyuan Lingが作成した、インテリジェントな電気光学検出システムの移動ターゲットのための小さな追跡エラー補正」という論文。オープンアクセスペーパーの全文： #インテリジェントな電気光学検出システムの移動ターゲットのための小さな追跡エラー補正