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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 453 毫秒

1.  一种与人工神经网络结合的人工内分泌系统模型  
   林广栋  王煦法  尤海峰《小型微型计算机系统》,2012年第33卷第2期
   人体的内分泌系统具有强大的自适应、自调节能力.在人体的内分泌系统中,甲状腺激素能使人类在紧急情况下产生异常迅速的反应,从而增加人类的生存概率.本文借鉴甲状腺激素的分泌,储存和释放机制,提出一种新的与人工神经网络结合的人工内分泌模型,称为TAES(Thyroid hormone inspired Artificial Endocrine System)模型.TAES模型可以增加控制系统对动态环境的适应性.本文将TAES模型应用于机器人避障实验中.实验结果表明,该系统可以增加机器人在紧急情况下的避障能力.    

2.  人工反应扩散网络模型及其应用研究  
   黄国锐  王世贵  刘晓琴  丁光照《电子学报》,2019年第47卷第12期
   内分泌系统是由各种内分泌细胞组成的复杂系统,其蕴含的基于荷尔蒙的反应扩散信息处理机制,对仿生智能理论和技术的研究具有非常重要的借鉴意义.在分析生物内分泌系统中荷尔蒙的反应扩散作用机理基础上,提出了人工反应扩散网络模型和基于该模型的自学习算法,该模型通过模拟荷尔蒙的扩散以及与受体的反应来实现对人工生命体的控制.为了验证模型及其算法的有效性,本文做了机器人自动导航控制的仿真实验,结果也表明了该模型及其算法具有良好的自适应求解能力.    

3.  神经内分泌计算模型及其在机器人避障中的应用  
   雷扬  尤海峰  王煦法《小型微型计算机系统》,2010年第31卷第9期
   受生物体神经内分泌系统调节机制的启发,提出一种神经内分泌计算模型.该模型中,内分泌系统能够对神经系统的学习与记忆行为进行反馈调控,使自主体及时调整行为,从而提高其学习和适应未知环境的能力.为了验证模型及算法的有效性,将其应用于机器人导航避障仿真实验,并与离散Q学习方法对比,结果表明该模型是有效的.    

4.  基于内分泌机制的防火墙自适应调控算法  被引次数:1
   朱思峰  王华东  魏荣华《计算机科学》,2009年第36卷第11期
   防火墙是常用的网络安全防御系统,防火墙参数自适应调控对提高网络性能有重要的作用,目前尚无自适应的调控算法.分析了内分泌系统对生物体内环境的调节机制,设计了工作在网络环境中的人工内分泌系统,构造了一种基于人工内分泌系统的防火墙自适应调控算法.仿真实验表明,该调控算法能够根据网络性能变化,自适应地调整防火墙参数,具有较好的应用价值.提出的算法经过适当修改,还可以应用于入侵检测系统的自适应调控.    

5.  基于神经内分泌的并联机器人智能控制系统  
   郭崇滨  郝矿荣  丁永生《机电工程》,2010年第27卷第7期
   为研究一种高速度、高精度的二自由度冗余驱动并联机器人自适应控制系统,通过建立运动学模型,基于神经内分泌甲状腺激素调节原理,设计了一种带长环、超短环结构的神经内分泌智能控制器,对机器人系统进行控制,并给出了其控制算法。仿真分析结果表明,运动学模型简单有效,使机器人运动过程中各个关节运动稳定、连续且平滑;相对于传统PID控制算法,神经内分泌智能控制算法具有较好的快速响应性、稳定性、鲁棒性、自适应性和抗干扰能力。该方法为机器人的复杂控制提出了一种新思路。    

6.  人工多细胞模型的构建及实验  
   尹宝勇  曹先彬《控制工程》,2004年第11卷第6期
   鉴于多细胞组织具有行为多样性以及自适应生长能力,在已有的细胞模拟工作的基础上,提出了可以用于信息处理的人工多细胞模型。该模型以模拟环境和多细胞动态分布式系统作为模型的核心,细胞间联系借助于化学物质的反应扩散过程。结合遗传算法,应用人工多细胞模型设计了自主机器人的导航控制器。在机器人导航控制的仿真实验中获得了多种控制结构的具有避碰、漫游能力的机器人,实验结果验证了模型的可行性、有效性。    

7.  基于双移动信标的多机器人编队控制算法  
   冯刘中  肖世德  司徒渝  孟祥印  张卫华《信息与控制》,2011年第40卷第2期
   针对多机器人在未知环境下的编队控制问题,提出了一种基于双移动信标的多机器人编队算法.该方法在以两个移动信标机器人为领航机器人的基础之上,设计了基于超宽带测距技术的多机器人定位模型,通过摔制从机器人的位姿状态,实现多机器人编队控制,并且设计了多传感器数据融合算法,有效提高多机器人编队的精度.该方法解决了多机器人在未知环境中的编队控制问题,提高了多机器人编队控制的精度.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.    

8.  人工情感的进化控制系统实现  
   徐雄《智能系统学报》,2008年第3卷第2期
   人工情感在机器人的研究中至关重要,简要概括了当前人工情感的应用.在借鉴情感学习控制的理论的基础上,融入了进化控制的思想,设计出了一种基于人工情感的控制体系结构,在此结构中包含有基于遗传算法的进化控制系统、神经和人工情感控制系统.机器人通过神经系统接受环境信息并进行行为决策,行为决策的效果通过情感学习模型进行反馈.情感学习模型根据机器人的内、外环境状态,产生情感因子(即生物激素),再由情感因子来调节神经系统的记忆和行为决策,最后神经系统的记忆与行为模块又由进化系统得以继承.该控制结构加强了机器人在动态环境中的学习和自适应能力.仿真实验验证了该控制结构的有效性,仿真结果也表明机器人具有很强的学习和自适应能力.    

9.  基于人工内分泌系统的煤矿路径规划方法  
   吕途  黄友锐  王春玲《煤矿机械》,2014年第35卷第7期
   针对煤矿井下巷道环境复杂,障碍物种类数量多的问题,利用生物学中内分泌系统的思想进行建模,运用栅格建模法,提出了利用人工内分泌算法进行路径规划的方法。在该模型中,加入了激素调节机制,通过实验证明,加入激素的内分泌模型具有更好地适应未知环境的能力。同时,将内分泌算法与以往的遗传算法进行比较,结果表明该模型更加有效。    

10.  一种迷宫机器人的人工脑系统  
   阮晓钢  许晓明  李欣源《控制工程》,2010年第17卷第5期
   提出一种迷宫机器人的人工脑系统,包括迷宫路标感知单元与行为决策单元.其中,感知单元基于ARTI神经网络,用于识别迷宫导向路标;决策单元基于行为概率实现矩阵,并以强化学习更新行动策略.机器人所在迷宫的特征为每个路口设有导向路标,路标为含噪声的符号图像.在仿真实验中,令机器人在迷宫中随机行走,通过调节人工脑系统的试验参数,经过一段时间的自主探索学习过程机器人能最终穿越迷宫.仿真实验结果表明,该人工脑系统能够自组织地理解迷宫中导向路标的含义,并引导机器人成功穿越迷宫.同时,该人工脑系统对于基于路标导航的城市巡逻机器人、高危复杂环境下的抢险机器人的研究发展有一定的推动作用.    

11.  输电线路除冰机器人行为控制研究  
   王耀南  周原力  谭磊  杨易旻《控制工程》,2011年第18卷第3期
   介绍了输电线路除冰机器人的研究现状。针对其工作环境恶劣、不确定因素多的特点,提出了基于马尔可夫决策的行为控制器的设计方法。该方法首先定义了输电线除冰机器人的马尔可夫模型,然后给出了相应的最优方针搜索策略,还给控制器添加了概率调节机制,以达到执行效果反馈的目的。为解决机器人作业中的突发情况,在该方法中还引入了人工辅助和行为学习网络。给出了控制器判断机器人需要申请人工辅助的算法。在人工辅助过程中,通过行为学习网络,机器人可以学习人工辅助中操作员的动作,并利用现有行为完成更加复杂的新任务。实验表明该方法不但可以根据机器人的状态规划出最优动作,还可以在线更新控制策略,具有很强的灵活性和鲁棒性。    

12.  基于神经内分泌算法的智能控制器设计  
   舒双宝  王晓旭  夏豪杰  余传木《电子测量与仪器学报》,2018年第7期
   永磁同步电机(PMSM)采用的传统PID控制器存在实时响应差、参数不可变等缺陷,在实际应用中难以满足性能要求。分析了生物内分泌激素调节机制,并根据其利用多种反馈保持内分泌系统稳定的原理提出一种基于神经内分泌算法的智能控制器应用于永磁同步电机控制系统中。控制器包括下丘脑调节模块、比例调节模块、单神经元PID控制模块以及超短反馈模块等;设计上借鉴了神经内分泌激素调节的反馈回路机制,遵循人体神经内分泌激素调节原理;同时引入单神经元PID控制算法,以改善系统对变参数复杂控制对象的适应能力。通过实验,表明该智能控制器具有动态响应快、在线调整能力强、运行稳定性好等诸多优势,能够有效提升系统的鲁棒性。    

13.  基于内分泌调节机制的机器人行为规划算法及其应用研究  被引次数:1
   黄国锐  徐敏  张荣  曹先彬  王煦法《小型微型计算机系统》,2004年第25卷第2期
   借鉴内分泌系统对神经系统与遗传系统的高层调节机制,提出了一种新的基于内分泌调节机制的机器人行为规划算法.此算法中机器人通过神经系统接受环境信息并进行行为决策,行为决策的效果通过一种情感学习模型进行反馈.情感学习模型根据机器人的内、外环境状态,产生情感因子(即生物激素),再由情感因子来调节神经系统的记忆和行为决策,最后神经系统的记忆与行为模式又由遗传系统得以继承.该算法有效避免了神经系统复杂的自学习过程。同时也保证机器人有较强的自适应能力.为了验证算法的有效性,本文做了机器人足球队守门员训练的仿真实验,结果也表明该算法具有很强的自适应学习能力.    

14.  基于RGB-D相机的室内移动机器人自定位方法  
   陈鹏  谢成钢  卢惠民  肖军浩《计算机测量与控制》,2018年第26卷第3期
   精准可靠的自定位是移动机器人实现多机协同、路径规划与控制决策等自主能力的基础。因此,室内服务机器人作为移动机器人的典型代表,要求能够实时进行自定位,并且有效地避开各种静态和动态障碍物。基于此,提出一种基于RGB-D相机的室内移动机器人自定位方法,该方法利用Hough变换对机器人建立的环境地图进行线特征提取,并建立环境模型误差查找表,将非结构化环境中的自定位问题转化为结构化环境中的自定位问题,然后利用匹配优化算法实现自定位。实验结果表明,采用所提出的方法,机器人能够实现室内环境下实时精确的自定位。    

15.  基于人工势场和模糊规则的多水下机器人队形控制方法  
   秦宇翔  李一平  徐红丽《计算机测量与控制》,2012年第20卷第8期
   人工势场法是常用机器人队形控制方法之一,它的基本原理是将机器人看做质点,通过势场作用于质点的力来规划机器人的运动;基于人工势场的队形控制方法大都是针对这种质点模型提出的,不能直接应用于多水下机器人系统,由此,提出一种人工势场和模糊规则相结合的多水下机器人队形控制算法;首先定义一组势函数,然后根据水下机器人的运动特性,设计一个模糊控制器,将势场力映射为水下机器人的期望速度和航向角;以三个水下机器人组成三角形队形为例,进行了仿真实验;实验中,初始位置散乱的水下机器人较快地形成队形,并稳定地保持队形行进,证明了该算法的可行性和有效性。    

16.  EtherCAT架构的PC型多机器人控制方案  
   《制造业自动化》,2020年第8期
   针对网络制造环境下的工业机器人等运动控制单元的灵活接入问题,提出一种基于EtherCAT的解决方案,其以开源EtherCAT主站为基础实现PC控制应用,并以槽与节点的虚映射方式进行应用扩展。在该方案中,系统集成了G代码解释器,支持标准G代码进行控制,具有成本低、通用性好、控制精度高和易于拓展的特点。针对机器人控制应用,进行了相关的机器人控制实验,说明了该方案的可行性,其能够实现对多个机器人节点的快速接入与有效控制。    

17.  两轮机器人具有内发动机机制的感知运动系统的建立  
   张晓平  阮晓钢  肖尧  朱晓庆《自动化学报》,2016年第42卷第8期
   针对两轮机器人运动平衡控制问题,为其建立起一种人工感知运动系统TWR-SMS(Two-wheeled robot sensorimotor system),使机器人在与环境的接触过程中可以通过学习自主掌握运动平衡技能.感知运动系统的认知系统以学习自动机为数学模型,引入好奇心和取向性概念,设计了能够主动探索环境以及主动学习环境的内发动机机制.实验结果证明内发动机机制的引入不仅提高了机器人的自学习和自组织特性,同时能够有效避免小概率事件的发生,稳定性较高.与传统线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)控制方法的对比实验表明系统具有更好的鲁棒性.    

18.  融合神经元激励机制的机器人情景学习与行为控制  
   刘冬  丛明  高森  韩晓东  杜宇《机器人》,2014年第5期
   针对不确定环境下机器人行为控制的维数灾难和感知混淆问题,引入神经元激励机制,提出一种情景记忆驱动的马尔可夫决策过程(EM-MDP)以实现机器人对环境经验自主学习,及多源不确定性条件下的行为控制.首先,构建情景记忆模型,并基于认知神经科学提出事件中状态神经元激活及组织机制.其次,基于自适应共振理论(ART)与稀疏分布记忆(SDM)通过Hebbian规则实现情景记忆的自主学习,采用神经元突触势能建立机器人行为控制策略,机器人能够评估过去的事件序列,预测当前状态并规划期望的行为.最后,实验结果验证,该模型框架与控制策略能够实现机器人在普遍场景中的行为控制目标.    

19.  多机器人系统中娱乐机器人控制系统的设计  
   曹洁  白俊利《工业仪表与自动化装置》,2010年第3期
   针对娱乐机器人在多机器人系统中的应用,介绍了以嵌入式Linux系统为核心,包括主控制模块、运动控制模块、自定位模块和无线通信模块的娱乐机器人控制系统设计方案,该系统适用于多机器人系统应用并具有很好的可移植性和可扩展性。    

20.  基于支持向量机的外骨骼机器人灵敏度放大控制  
   赵广宇  何龙  李新俊  许国强  李小奇《计算机测量与控制》,2016年第24卷第9期
   为了准确控制外骨骼机器人跟随人体运动,需要建立其动态、精确的数学模型;人体下肢外骨骼是一个多自由度、强耦合以及非线性的多连杆系统,难以建立准确的运动学和动力学模型;文章使用三维运动捕捉与空间定位系统,获取实际人体运动参数(运动学与动力学),应用支持向量机(SVM)学习人体下肢外骨骼的数学模型;基于该模型构造基于支持向量机模型的灵敏度放大控制方法;文章使用MATLAB和LIBSVM建立外骨骼下肢机器人的数学模型,并进行仿真分析;仿真结果表明基于SVM的模型学习方法,能够准确计算出人体下肢外骨骼的动力学模型,并简化建模过程;基于SVM的灵敏度放大控制,能够有效计算出人体下肢外骨骼各关节(髋关节、膝关节、踝关节)的输出力矩,并控制外骨骼机器人跟随人体运动。    

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