基于Boltzmann 机神经网络认知机制的机器人趋光控制

针对移动机器人未知环境下的趋光控制问题,模拟人或动物“感知-行动”认知机制,对具有趋光特性的移动机器人进行设计,提出一种基于Boltzmann机神经网络的趋光控制方法。该方法首先应用知识集对机器人趋光控制器的Boltzmann机神经网络进行趋光训练;然后应用Boltzmann机神经网络的运行机制实现趋光控制。仿真实验表明,该方法能够提高机器人学习的控制精度。     

基于文本情感分析模型的心理健康智能评测系统设计

常用系统构建心理健康评测指标体系时,仅考虑了指标与心理健康的关联,忽略了指标与评测对象的相关性,导致系统预警心理问题的准确性较差。为此设计基于文本情感分析模型的心理健康智能评测系统,建立心理健康评测海量指标体系,通过相关性分析和主成分分析,筛选海量指标,确保剩余指标对评测对象具有显著影响,根据指标总排序权重,标记情感标签,得到序列文本数据,输入文本情感分析模型,预测心理健康等级。实验结果表明,设计系统相比常用系统,降低了心理亚健康、不健康报警的误报率和漏报率,心理问题报警更为准确。     

基于情感与环境认知的移动机器人自主导航控制

将基于情感和认知的学习与决策模型引入到基于行为的移动机器人控制体系中, 设计了一种新的自主导航控制系统. 将动力学系统方法用于基本行为设计, 并利用ART2神经网络实现对连续的环境感知状态的分类, 将分类结果作为学习与决策算法中的环境认知状态. 通过在线情感和环境认知学习, 形成合理的行为协调机制. 仿真表明, 情感和环境认知能明显地改善学习和决策过程效率, 提高基于行为的移动机器人在未知环境中的自主导航能力     

一种基于多种机制的智能体情感建模方法

在行为仿真中为智能体建立情感能力,能够使之表现更为逼真。在心理学理论的基础上,提出了一种新的基于多种机制的情感模型,并建立了情感智能体,实现智能体的情感能力。仿真实验的结果,验证了此模型的合理性和有效性,且表明具有情感的智能体,更能反映动物行为的本体和真实性。     

一种基于视觉模糊推理的管道机器人自主定位控制方法

本文应用模糊控制技术，提出了一种基于视觉模糊推理的管道机器人自主定位控制方法，仿真试验证明了该方法的可行性。     

自主移动机器人混合式体系结构的一种Multi-agent实现方法

提出了一种简单实用的方法,优化了基于MAS的自主移动机器人系统在紧急状态下的性能．传统的基于MAS的体系结构在处理紧急事件时系统导航延迟时间较长．该方法将传统的基于MAS的体系结构修改为混合式体系结构,定义了紧急事件集合和紧急状态集合,改进了离散事件状态模型,实现了定序器Agent．实验结果表明,这种方法缩短了系统导航延迟时间,提高了系统的智能性和安全性．     

基于情感识别的智能教学系统研究

针对传统的智能教学系统(ITS)在情感方面的缺失,提出了基于情感识别技术的ITS模型.该系统模型在传统的教学系统上新增情感识别模块,利用人脸表情识别以及文本识别等技术所构建,可以获取和识别学生的学习情感,并根据学习情感进行相应的情感激励策略,实现情感化的教学.     

基于行为的自主微小移动机器人智能体系结构研究

该文提出了一种模拟人类学习与进化过程的机器人智能体系结构,微小机器人利用设计人员事先设计的机器人基本行为,根据实际环境和具体任务要求,采用增强学习方式,通过群体行为进化,自主创建满足任务要求和适应环境的具体动作。克服了设计人员在采用基于符号的传统人工智能方法时,由于对外部环境和任务的认识不足而造成的局限性,使机器人的行为动作更适合环境和任务要求。     

一种基于免疫原理的自律机器人行为控制算法

生物体免疫系统是一个高度复杂的分布协调自适应系统。文章基于免疫学的细胞克隆选择学说和 Ｊｅｒｎｅ网络调节理论,介绍一种人工免疫系统模型及算法,并应用于自律移动机器人的行为控制研究,模拟实验结果表明,该算法能有效增强自律移动机器人在动态环境中的自适应能力。     

一种基于分布式智能的网络机器人系统

提出了一种基于网络智能的分布式智能体系,构建并实现了基于分布式智能的网络机器人系统．通过赋予传感器以智能,将网络环境中的不同个体抽象为不同的智能节点．传感智能节点处理和传输多种层次的传感信息,实现传感智能的交互与共享．机器人节点以自主感知能力和“网络即插即用”机制为基础,根据任务的需要以及网络的传输状况,主动从网络中获取相应层次的智能和信息．实验表明,该体系有效地减轻了网络通信负担,提高了网络机器人系统的整体性能和智能水平．     

基于模糊认知图的情感Agent模型研究

人工情感是人工心理的一个主要研究内容。从研究人工情感出发,提出一种基于模糊认知图的情感Agent建模的方法。模糊认知图模型通过在传统认知图模型中引入模糊测度来量化概念间因果关系的影响程度。Agent的知识由内部组元的状态以及组元之间的关系权值进行描述,用简单数值运算代替了复杂的符号逻辑来实现Agent的智能推理和决策。通过实验表明,该模型设计简单、易于扩展、适用性好。     

自主导航移动机器人视觉系统的一种标定方法

设计了一种基于视场中单个目标点的视觉系统标定方法,任意选取视场中的一点作为目标点,以该目标点为基准,机器人作相对运动来获得多个特征点。建立图像系列对应点之间的几何约束关系及各坐标系之间的变换矩阵,确定变换矩阵关系式,进一步求解摄像机的内外参数。该标定方法只需提取场景中的一个景物点,对机器人的运动控制操作方便、算法实现简洁。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于模糊控制信息融合方法的机器人导航系统

本文提出了一种基于模糊控制和信息融合的自主式移动机器人导航系统的实现方法。采用表格查询的模糊控制方法,对导航系统中的多传感器信息进行融合,实现了机器人的路径跟踪和自动纠偏的功能。该系统具有实现简单、响应快、鲁棒性好等特点,仿真实验和实际运行结果表明了该系统在具有引导线的环境中能有效实现自主式移动机器人的导航。     

基于模糊推理的移动机器人导航研究

本文采用模糊控制的方法控制移动机器人的前进方向,在模糊控制中根据障碍物的实际位置及机器人运动方向与目标点夹角的不同情况,给出了机器人的反应规则。移动机器人的运动方向的控制利用自启发式规则进行模糊推理而实现。     

基于模糊推理的移动机器人导航研究

本文采用模糊控制的方法控制移动机器人的前进方向，在模糊控制中根据障碍物的实际位置及机器人运动方向与目标点夹角的不同情况，给出了机器人的反应规则。移动机器人的运动方向的控制利用自启发式规则进行模糊推理而实现。     

自主虚拟士兵攻击行为研究

针对当前主流射击游戏和战场对抗仿真中虚拟士兵的受伤模型只改变其生命力而不改变其战斗力,从而影响游戏或仿真真实性的现状,提出了一个虚拟士兵失能模型,该模型能较好地描述虚拟士兵某部位中弹后对其战斗力的影响,并提出了一种基于模糊规则的最佳攻击目标选择算法,该算法可以根据目标距离、弹药情况等因素选取最佳攻击目标,以取得最有效的攻击效果。所述方法可以有效改善自主虚拟士兵行为的真实性,具有较大的应用和参考价值。     

基于模糊控制的移动机器人避障研究

针对移动机器人在未知环境中的不确定性,利用Matlab构建了多传感器仿真试验移动平台,在Simulink中搭建移动机器人运动学模型,利用多传感器采集环境中的障碍物信息与目标物的方位角,设计了具有避障功能的模糊控制算法.通过模糊控制器控制移动机器人的左右轮速度实现机器人的转弯以及直走,根据机器人实时的角度反馈信息不断修正机器人的位姿以精确避障.仿真实验验证了该方法的可行性及有效性.     

基于CCD的自主机器人高速运行控制算法设计

基于特定的机械结构和电气特性的单目CCD轮式机器人,提出一种高速控制算法,使机器人发挥最优速度潜能。该算法采用图像定位模型,根据当前机器人的位置信息,模拟可能的转向角下的运行轨迹,参考规则数据库,给出最优偏转角度和速度控制决策。实验研究表明:该算法具有较好的可行性。     

Experimental investigation on coverage performance of a chaotic autonomous mobile robot

In many autonomous mobile robotic missions the complete and fast coverage of the workspace, scanned by an unpredictable trajectory, plays a crucial role. To satisfy these special demands in the design of an autonomous mobile robot, a motion controller, based on the dynamical behavior of a known discrete chaotic system, the Logistic map, is presented in this paper. The proposed method is based on a microcontroller for realizing a chaotic random bit generator and converting the produced chaotic bit sequence, to the robot’s trajectory of motion. The experimental results confirm that this approach, with an appropriate sensor for obstacle avoidance, can obtain very satisfactory results in regard to the fast scanning of the robot’s workspace with unpredictable way.