基于Unity3D的多旋翼飞行器模拟训练系统设计

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为帮助不同层次多旋翼飞行器爱好者更好地掌握飞行器飞行控制技巧,利用Unity3D设计开发一套多旋翼飞行器飞行训练仿真系统,系统包含技能训练、挑战训练和考级训练3种训练模块。首先构建不同训练模式下的虚拟运动场景,然后通过重力与惯性模拟、碰撞和边界检测以及飞行视角切换等手段,完成飞行器虚拟物理系统的设计,最后在建立微型四旋翼、四旋翼、八旋翼3类多旋翼飞行器3D模型基础上,设置键盘和遥控器2种外部输入设备,模拟飞行器升降、俯仰、偏航飞行运行姿态及姿态变化等功能,实现仿真运动控制功能。测试结果表明该系统能很
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为进一步提高模糊PID控制器应用于关节机器人轨迹跟踪控制的效果,本文提出了一种改进的多目标粒子群(PSO)算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的方法。首先,设计了一种关节机器人轨迹跟踪模糊PID控制器;其次,考虑控制器输出力矩和轨迹跟踪控制偏差2个优化目标,设计了改进多目标PSO算法实现模糊PID控制器隶属函数与模糊规则的优化调整;最后,分别采用多目标PSO算法和改进多目标PSO算法优化轨迹跟踪模糊PID控制器获得了2个优化目标的向量集合,并对比分析了优化结果。实验结果表明,所设计的改进多目标PSO算法
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在不受限制的场景下,人脸检测大多部署在移动端或者边缘设备上,这些设备计算能力低且内存较小。使用无锚检测思想,基于CenterNet无锚检测器,提出以人脸为点的检测方法。不需要人工预先设置锚框,也不需要使用非极大值抑制来后处理,模型变得简单且高效。模型的骨干网络使用改进的ShuffleNetV2,轻量级网络保证了模型参数少,性能高效,可以部署在边缘设备或者移动设备上。使用人脸检测数据集WIDERFA
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