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Self-tuned vehicle parameters detection and estimation from vídeo sequences for traffic incident management.

Alessandro Moreira Fonseca 06 October 2005 (has links)
This work proposes and compares three algorithms for vehicle detection, composed of two main stages, preprocess and process. The first will proceed with the selection of the region of interest (ROI) and the background learning phase. The ROI is a narrow and transversal-to-lane rectangular area wherein detection is achieved, its dimensions provides low processing workload. The learning, named as progressive background training (PBT), is compounded of three consecutive and nonoverlapping steps that will produce the necessary parameters for the next stage. PBT is accomplished fully automatically, expect for requiring the manual specification of the three subset of training images, one for each training step. These steps relate to find, respectively, the gray-level lane limits (GLLL), the intensity edge threshold (IET) and the normalized chromaticity distortion threshold (NCDT). The first supposes that, in normal traffic conditions, most of the input images are of lane and uses this to select the first subset of sample-frames and build two intensity histograms; a statistical operator is used for the automatic threshold selection (ATS) and further lane intensity interval definition. The second step uses GLLL interval to fulfill the automatic sample selection (ASSEL) of the second input of images subset and build a bi-modal histogram of gradient magnitude wherein two unsupervised, non-parametric and non-context automatic threshold selection (ATS) methods are used to find the intensity edge threshold. One maximizes a cost function related to conditional entropy and the other maximizes the between-classes variance. The last step, NCDT, uses the former step threshold output to perform edge detection and use it as ASSEL and select the frames to model the statistics of the background and construct the histogram of the normalized chroma distortion. An ATS carries out a search into this histogram until find a predefined detection rate and find the NCDT. The second stage, named foreground detection (FD), has two main steps and uses all the thresholds and background statistical parameters computed in the previous stage. The first step relates to the generation of the ROI masks. These masks are binary and maps the state of each ROIs pixels features, as gray-level region position, edge-pixel and normalized chroma distortion. This amount of data is used in the next step of FD to perform the decision process and yield the desired vehicle detection output. A Fathy and Siyal (F&S) approach was taken as the groundwork to the three following resulting developments of this thesis: the MF&S is a modified version of F&S specially regarding to the learning phase, it is robust to lighting changes and shadow, but not to the interface of lane and shadow; the gradient magnitude aiding (GMA) approach is a special case of the previous yielding the same performance of MF&S when it is with its best tuning; and chroma and gradient magnitude aiding (CGMA) approach, fuses the former with gray-level and color information resulting on shadow and lane interface robustness. It is also shown how vehicle detection outputs can be used to compute basic traffic parameters such as vehicle count, traffic flow, occupancy and link travel time. Performance is verified by two further defined indexes, the detection and false alarm rates. Both optimal values respectively relate to the low probability to misclassify a vehicle and incorrectly classify lane as vehicle. Results show that CGMA reduce false alarms while maintaining the detection rate in comparison with GMA and MF&S algorithms.
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Projeto de lei de controle para piloto automático durante a fase de aproximação utilizando o controle através da energia total.

Guilherme Maximiliano Verhalem 26 May 2004 (has links)
Este trabalho verifica a eficiência do conceito de um Controle Através da Energia Total quando aplicado no controle de trajetória e velocidade de uma aeronave que está na fase de aproximação. Para isto, foi projetado um controlador de um piloto automático utilizando este conceito para uma aeronave durante uma aproximação por instrumentos. Este controlador mostra-se eficiente neste caso, porque se trata de um controle MIMO (Multiple Input-Multiple Output), que atua em ambas entradas de forma integrada, otimizando a distribuição de energia da aeronave e minimizando complexidade da malha de controle. Os ganhos do TECS são ajustados através de uma otimização paramétrica, de forma a obter a melhor combinação de ganhos e atendendo às especificações que foram impostas.
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Taxiing maneuvers dynamics and control

Marcio Caetano Turbuk 13 November 2009 (has links)
Airport ground operations are becoming very complex due to the increasing of flight numbers along the years. New automation scenarios are demanded to support ground operations, with automatic trajectory generation and tracking by the aircraft. This work intends to provide an initial approach to aircraft ground modeling, providing a five degree of freedom model, presenting most of efforts that occurs on ground operations. Besides modeling a trajectory generator was developed to create the path to be followed by the aircraft, providing time variant references for position, orientation and velocity. As final approach, a control law was designed, taking into account the desired positioning, orientation and speed at each time.
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Inversão dinâmica aplicada ao controle de vôo tridimensional de aeronaves comerciais

Bruno Ribeiro Givisiéz da Silva 25 June 2009 (has links)
O presente trabalho tem por objetivo desenvolver um controlador não-linear baseado na técnica de inversão dinâmica para aplicação de controle de trajetória e velocidade de uma aeronave comercial. O estudo compreenderá o desenvolvimento de um modelo tridimensional da aeronave Airbus A300, uma breve apresentação da teoria da inversão dinâmica e sua aplicação detalhada ao modelo dinâmico desenvolvido. Em seguida, serão apresentados os resultados de simulações do sistema controlado sob diversas condições de vôo para fins de avaliação da eficiência do controlador.
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Análise dinâmica de um piloto automático no modo de aproximação (modo de compensação automática de potência)

José Fernando David Farat 01 December 1996 (has links)
Foi desenvolvida uma função de guiagem longitudinal integrando o controle de trajetória e velocidade para um Sistema de Controle Automático de Vôo (AFCS) a ser instalada em aviões do tipo commuter de última geração. A lei de controle básica enfoca as fases finais de aproximação, tais como captura e trilhamento dos sinais do localizador e rampa de planeio para aproximações com piloto automático sob condições meteorológicos adversas. Os sinais de desvio de trajetória de vôo e desvio da velocidade de referência de aproximação são usados na realimentação, gerando comandos para as superfícies de controle e comando de torque para motores. Os resultados da simulação em computador digital da dinâmica da aeronave e das leis de controle são apresentados, para a fase de vôo de aproximação, para demonstrar a eficácia da integração do piloto automático e comando de motor.
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Projeto de um piloto automático para aproximação 3D de aeronaves

André Nogueira da Silveira 09 September 2011 (has links)
O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma lei de controle longitudinal e látero-direcional para uma aeronave militar em procedimento de pouso, na etapa de aproximação. Primeiramente foi feita uma revisão dos principais fundamentos teóricos envolvidos, tais como a dinâmica do movimento da aeronave, o conceito de sistemas de comando de voo e controle de voo, as técnicas utilizadas no projeto dos controladores, e por fim as etapas de um pouso e os sistemas de navegação que auxiliam o mesmo. Um modelo não-linear da aeronave militar F-16 é utilizado. Para o projeto dos controladores é feita uma linearização em torno de uma condição típica de aproximação. É também verificada a posição dos pólos das duas dinâmicas (longitudinal e látero-direcional) para diferentes ângulos de aproximação, a fim de verificar se o controlador projetado pode ser aplicado para outras situações de pouso. Na etapa do projeto dos controladores primeiramente é exibida a estrutura dos sistemas de controle utilizados, um Sistema de Aumento de Estabilidade longitudinal, um Sistema de Aumento de Estabilidade látero-direcional, um Piloto Automático de aproximação longitudinal e um Piloto Automático de aproximação lateral. Em seguida são expostos os requisitos de projeto para cada um deles e só então são calculados os ganhos. O cálculo dos ganhos foi realizado por diferentes métodos algorítmicos com e sem restrições. Buscou-se através deles minimizar diferentes índices de desempenho. Na validação do projeto foi verificado se os controladores projetados atendem aos requisitos de qualidade de voo, margem de estabilidade e desempenho robusto através de técnicas como o lugar das raízes, diagramas de Nichols e análise dos valores singulares. Por último, foram feitas simulações no tempo com o modelo não-linear para uma atmosfera tranqüila e com a presença de distúrbios, a fim de comprovar o desempenho satisfatório também nestas condições.
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Controle de trajetória de um quadricóptero aplicando técnicas de controle ótimo

Mayara Kissya da Silva Duarte 14 July 2015 (has links)
Os quadricópteros, Veículos Aéreos Não-Tripulados-VANTs, têm atraído grande interesse, por ter mecânica simplificada e características especiais de voo, como pouso e decolagem vertical, alta manobrabilidade e voo em baixas velocidades. Devido a estas características são empregados em missões de busca, salvamento e inspeção remota. Em operações autônomas, o sistema de controle deve seguir uma trajetória pré-determinada, para a resolução deste problema, propõe-se neste trabalho a comparação entre duas técnicas Lineares Quadráticas; o Regulador Linear Quadrático-LQR e o Rastreador Linear Quadrático-LQT. Aplicando conceitos de Controle Ótimo, foi possível solucionar as duas técnicas. A função custo de cada técnica a ser minimizada, é quadrática e possui três matrizes de ponderação, as quais foram ajustadas com a finalidade de se obter a resposta ótima. As técnicas foram avaliadas com auxílio da ferramenta computacional Matlab, com a qual foram feitas simulações com diferentes sinais de referência. As simulações mostram que dependendo da trajetória adotada as duas técnicas abordadas podem ser utilizadas, porém o LQT apresenta uma eficácia muito maior em certas trajetórias de referência. Com o aumento do ganho na matriz de ponderação Q é possível reduzir o erro de referência, contudo o esforço de controle será proporcional a este aumento.
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Controle backstepping aplicado a dinâmica do hovercraft

Souza, Washington Fernandes de January 2018 (has links)
Orientadora: Profª. Drª. Elvira Rafikova / Coorientador: Prof. Dr. Magno Enrique Mendonza Meza / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Santo André, 2018.
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Rastreamento e telemetria de veículos usando a comunicação de dados de alta velocidade disponível na telefonia celular.

Douglas Soares dos Santos 00 December 2004 (has links)
Esta dissertação propõe o projeto de um sistema de monitoração veicular (SMV), utilizando o sistema de posicionamento global (GPS) e a telefonia celular. O dispositivo GPS e o telefone celular foram integrados a um microcomputador de bordo (SBC) compacto para uso em sistemas embarcados. A integração resultou em um sistema para monitorar a posição de um veículo de modo a detectar automaticamente se o veículo se afasta de uma distância superior a um valor máximo permitido em uma trajetória ideal prevista.
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Implementação de leis de controle em robôs móveis.

Marco Antonio Teles Braga 19 October 2005 (has links)
A partir de leis de controle utilizadas para modelagem de robôs móveis, é apresentado a implementação das mesmas no robô móvel MAGELLAN PRO do Laboratório de Robótica Móvel da Divisão de Eletrônica e Computação desta instituição. Em trabalhos anteriores foi desenvolvido a implementação para o modelo cinemático, em que são verificados que incertezas de natureza dinâmica influenciam o erro de postura do referido robô, ocasionando imprecisão em trajetórias mais complexas do robô. A lei de controle é desenvolvida a partir de modelo dinâmico proposto por Yamamoto, que considera não ocorrer um perfeito rastreamento de velocidade. É utilizada uma Rede Neural Artificial (RNA) com pesos ajustáveis, que trabalha juntamente ao controlador cinemático, para compensação dos distúrbios dinâmicos desconhecidos e limitados e também a dinâmica não-modelada do tipo não-estruturada, presentes em várias trajetórias propostas para o robô móvel. As trajetórias são diversificadas, para o controlador cinemático e para o controlador dinâmico, e são tornadas mais complexas para o controlador dinâmico, permitindo uma avaliação da melhora do mesmo em relação ao outro no problema de rastreamento de trajetória do robô móvel.

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