介绍了一种新型大视场、高灵敏度的复眼位标器，用于探测低空飞行目标并快速获取目标物体的运动参数。叙述了复眼模型的结构和制作方法，并利用Zemax对子眼成像通道光线追迹考察其成像特性。介绍了复眼标定与探测方法。采用基于LM算法的神经网络训练，建立各个通道精确的物像对应关系。为了检验神经网络标定算法的效果，采用传统的基于二次多项式拟合的算法进行校正对比。仿真结果表明，神经网络算法可以提供更好的精度，从像点可以准确地预测主光线的方向角（10^-3～10^-4rad），而且具有易于集成，方便快捷的特点。此外，进行了目标定位检测的仿真实验，计算了若干目标点的坐标，结果表明各个坐标相对误差均在3％以内，对于牺牲空间横向分辨率来提升视场角的复眼光学系统，该结果符合目标探测的要求。

多向转动液压并联机构广泛应用于复杂的机械工业场景中,其位置探测系统需要实时高精度的获取位置信息。针对多向转动液压驱动并联机构具有极强的机械耦合性,复杂工况下位置探测精度误差大的问题,在多向转动液压并联机构运动学模型基础上,通过对有源敏感器件的信息特征分析,构建了全维动态观测器来实时观测该系统的实时状态,进一步对多向转动液压驱动并联机构位置探测系统模型进行重构,利用最小方差自校正和自适应PID控制方法减小位置探测误差,构建了位置探测系统的实验平台,实验结果表明,采用双重控制方法能够快速的提高位置探测系统的位置探测精度,实现整个系统的强鲁棒性。