移动进程演算中的开互模拟

该文就移动进程演算中的弱开同余关系进行了研究。文中考虑了一种简单的非确定性移动进程演算模型,证明了Milner的三条tau规则在有等名测试算子时不足以将强开同余关系的完全公理化系统提升到同余关系的完全公理化系统,文中提出了第四条tau规则,处理了在前缀操作下的等名测试算子,并证明了强开同余关系的完全公理化系统加上四条tau规则可得到弱开同余关系的完全公理化系统。该文的结论否定了关于Milner的三条tau规则足以将π－演算中的强同余关系的完全公理化系统提升到弱同余关系的完全公理化系统的猜想。     

一种改进的安全环境演算及其行为等价关系研究

移动计算是在网络技术发展过程中涌现出来的一种新的分布计算范型．移动环境演算是一种广为使用的描述移动计算的形式化模型．安全环境演算为每个动作原语增加了一个相应的协动作原语，从而解决了强干扰问题．然而，SA的语法定义在直觉上并不能很好地描述out原语的协动作，同时其代数性质也存在一些缺陷．针对这些问题，一方面调整了SA的归约关系，将出入动作的语义统一在“进入时检查”这一约定之下，使其更符合直觉含义．在此基础上，通过采用Honda—Yoshida的技术，定义开接口互模拟等价关系，修正了SA代数性质上的缺陷，并通过一个防火墙的饲子说明了改进的安全环境演算及其行为等价关系的合理性．     

带口令的安全盒子环境演算

带口令的安全盒子环境演算是对原有的移动环境演算的改进，避免了移动环境演算中open操作所带来的干扰，加强了环境对其自身边界的控制能力，实现了对环境的回收。文中给出了SBAP的语法和语义定义，用SBAP对Pi-演算中的匹配算子进行了改写，并对电子邮件系统进行了描述和仿真。     

移动Agent计算理论和形式化方法研究

研究了移动Agent计算的基础理论和形式化方法,包括π-演算、多态π演算、高阶π演算和环境演算等4种进程代数理论,分析了它们如何对Agent、位置、移动、通信、安全、命名、资源控制和动态配置等移动Agent计算的基本概念进行刻画,并比较了它们刻画移动Agent计算的优缺点,在此基础上提出了移动概念的分类与抽象.     

基于演算子理论的IPMC人工肌肉精确位置控制

IPMC(Ionic Polymer Metal Composite)人工肌肉是一种离子交换聚合金属材料,由于具有在低电压作用下可以产生较大弯曲的特性,已经被作为分布式传感器和执行器广泛应用于各种仿生机器人构建中。为了在各种仿生机器人中应用IPMC人工肌肉,期望的位置或偏移量必须能够精确地控制。针对这个问题,通过应用鲁棒右互质分解方法,本文设计一种基于演算子理论的IPMC人工肌肉精确位置控制系统,该系统不仅保证了鲁棒稳定性,而且能够实现精确的位置跟踪。最后,通过仿真和实验结果,系统的有效性进一步得到验证。     

类型化移动资源

在移动资源演算(MR)中发现了一种干扰现象,称为直接访问干扰,该现象比移动灰箱演算(MA)中的墙干扰现象更具破坏力,因为在MR中恶意的环境或上下文可以不受限制地访问进程内部的敏感资源.因而该干扰问题当被视为一种程序运行错误.为了控制直接干扰现象,提出了一种MR的变体:安全移动资源演算(SR).它使用了一种类型系统来避免所有的直接访问干扰的发生.基于该研究,MA中的强干扰现象实际上是直接访问干扰的一种特殊形式,自然地,在SR中也得到了相应的控制.最后给出一些用例,说明如何使用新设计的演算系统,以及它的健壮性.     

一个移动进程演算的互模拟同余定义框架

并发计算模型是理论计算机科学研究的重要领域之一。以π演算为代表的移动进程演算是目前并发理论的研究热点。互模拟等价定义是移动进程演算研究中的核心概念和问题,而传名机制使得移动进程演算中的互模拟同余关系更加复杂和有趣。本文在分析了常见的互模拟同余定义的基础上,通过抽取定义的核心要素,提出了一个三维的互模拟同余定义模型,从而将一般文献中常见的互模拟定义纳入到一个统一的框架中来,加深了我们对移动进程演算中互模拟概念的理解;同时本文利用这个模型,系统分析了各种互模拟之阿的关系。模型的优点在于它的普适性和开放性。     

π-演算中无卫递归的消除

本文提出消除π－演算中无卫递归的公理，证明了将该公理加入到正则π－演算受卫递归子集上的证明系统后，所得到的证明系统在π－演算全体正则子集上关于互模拟等价的可靠性和完备性.     

类型化π演算的双代数语义

证明互模拟同余通常冗长且易出错.双代数为解决该问题提供统一的框架:若行为函子保持弱回拉,共代数范畴到基范畴的忘却函子有右伴函子,则最大共代数互模拟同余.但已有双代数理论建模类型化π演算存在以下困难:行为函子不保持弱回拉,进程互模拟与共代数互模拟不一致.为解决以上两个问题,用稠密拓扑导出布尔范畴作为语义范畴,令行为函子保持弱回拉;定义一类行为函子,使最大进程互模拟与最大共代数互模拟一致,而迟语义和早语义对应的行为函子属于该类函子.进而给出π演算最大进程互模拟同余的双代数模型,为进一步应用双代数框架对其他复杂演算建模奠定了理论基础.     

非对称χ≠-演算的基同余

该文研究非对称χ^≠-演算的基同余．文中引入一组L-互模拟关系,并确定基互模拟就是由L-互模拟定义导出的12个互异的互模拟关系中的最小关系,给出了某些L-互模拟的开模拟性质,利用开模拟性质引入开基互模拟概念,并证明开基互模拟与基互模拟是一致的,构造了基于基同余的可靠和完备的等式系统,最后给出了基同余的完备性定理．     

轮式移动机械臂的鲁棒跟踪控制研究

移动机械臂系统一般由移动平台和机器臂组成,它既具有机器臂的操作灵活性,又具有移动机器人的可移动性,因此其应用范围要比单个系统宽得多。这篇文章研究了由非完整移动平台和完整机械臂构成的移动机械臂系统的鲁棒跟踪控制问题,基于误差动态方程和耗散不等式引理设计了一种鲁棒跟踪控制器,该控制器在出现外界干扰时能使系统渐近跟踪给定信号。使用Matlab6.5对系统进行了仿真研究,仿真结果表明所提出的鲁棒控制算法是正确有效的。     

移动机械手的鲁棒控制

讨论了受摩擦力、外界扰动及参数不确定的移动机械手控制问题. 基于Barbalat引理、系统的结构性质和定义的跟踪误差, 提出了鲁棒控制器. 该控制器能使系统的状态在参数不确定情况下全部渐进趋于给定的期望轨迹. 仿真结果验证了本文所提出控制方法的有效性.     

移动机械手的跟踪控制

讨论一类不确定非完整移动机械手的跟踪控制问题。在系统惯性参数不精确知道的情况下,提出一种鲁棒控制器。为提高跟踪性能,进一步设计出使跟踪误差指数收敛的控制器。计算机仿真验证了所提出控制律的有效性。     

非完整移动机械手鲁棒自适应模糊控制

考虑系统存在的参数、外界扰动和未建模动态等不确定性,研究非完整移动机械手的鲁棒自适应控制器设计方法.基于用旋量理论建立的非完整移动机械手的动力学模型,设计了移动平台子系统的运动控制器,然后应用非线性反步控制技术和模糊逻辑系统的通用逼近性,用参数化线性模糊逻辑系统逼近非完整移动机械手动力学模型中的不确定项,基于Lyapu...     

Robust Tracking Control for Self-balancing Mobile Robots Using Disturbance Observer

In this paper, a robust tracking control scheme based on nonlinear disturbance observer is developed for the self-balancing mobile robot with external unknown disturbances. A desired velocity control law is firstly designed using the Lyapunov analysis method and the arctan function. To improve the tracking control performance, a nonlinear disturbance observer is developed to estimate the unknown disturbance of the self-balancing mobile robot. Using the output of the designed disturbance observer, the robust tracking control scheme is presented employing the sliding mode method for the selfbalancing mobile robot. Numerical simulation results further demonstrate the effectiveness of the proposed robust tracking control scheme for the self-balancing mobile robot subject to external unknown disturbances.      

An Intelligent Robust Tracking Control for a Class of Electrically Driven Mobile Robots

This paper addresses the problem of designing robust tracking control for a class of uncertain wheeled mobile robots actuated by brushed direct current motors. This class of electrically‐driven mechanical systems consists of the robot kinematics, the robot dynamics, and the wheel actuator dynamics. Via the backstepping technique, an intelligent robust tracking control scheme that integrates a kinematic controller and an adaptive neural network‐based (or fuzzy‐based) controller is developed such that all of the states and signals of the closed‐loop system are bounded and the tracking error can be made as small as possible. Two adaptive approximation systems are constructed to learn the behaviors of unknown mechanical and electrical dynamics. The effects of both the approximation errors and the unmodeled time‐varying perturbations in the input and virtual‐input weighting matrices are counteracted by suitably tuning the control gains. Consequently, the robust control scheme developed here can be employed to handle a broader class of electrically‐driven wheeled mobile robots in the presence of high‐degree time‐varying uncertainties. Finally, a simulation example is given to demonstrate the effectiveness of the developed control scheme.     

移动远程视频监控系统

为了扩大单个摄像头的视频监控范围及灵活性, 设计了一种可远程操控的移动视频监控系统. 该系统由四个模块组成, 基于Arduino系统的智能车搭载有摄像头, 接收用户指令, 用于移动视频的采集; 嵌入式Linux系统通过V4L2接口实现对视频数据的实时采集, 一方面将数据通过网络发送至转发服务器, 另一方面将来自用户的控制指令转发至智能车; 服务器则用于转发视频至客户端以及转发用户控制指令至Linux系统; 基于Android的移动端呈现监控视频并提供用户控制界面. 与现有系统相比, 该系统可使用单摄像头实现无死角监控.