半被动双足机器人的准开环控制

目前的被动行走机器人还只能完成单一的步态,且非常容易摔倒,为此对半被动双足机器人的稳定行走控制问题进行了研究．通过结合被动行走和主动控制两种原理的优点,提出了一种准开环的行走控制方法．通过检测安装在机器人足底和髌骨处的接触开关信号,在髋关节处施加一个间断的、微小的开环振荡力矩,进而实现高效的稳定步行．仿真结果表明,当控制参数在较大范围内变化时,双足机器人仍可实现稳定行走,且步行能耗特性与人类相似;通过调节振荡力矩的参数,机器人可实现稳定的行走模式转换．     

基于Fuzzy–CPG的双足机器人适应性行走控制

为提高双足机器人的环境适应性, 本文提出了一种基于模糊控制与中枢模式发生器(CPG)的混合控制策 略, 称之为Fuzzy–CPG算法. 高层控制中枢串联模糊控制系统, 将环境反馈信息映射为行走步态信息和CPG幅值参 数. 低层控制中枢CPG根据高层输出命令产生节律性信号, 作为机器人的关节控制信号. 通过机器人运动, 获取环境 信息并反馈给高层控制中枢, 产生下一步的运动命令. 在坡度和凹凸程度可变的仿真环境中进行混合控制策略的 实验验证, 结果表明, 本文提出的Fuzzy–CPG控制方法可以使机器人根据环境的变化产生适应的行走步态, 提高了 双足机器人的环境适应性行走能力.     

电动并联六轮足机器人的运动驱动与多模态控制方法

提出一种并联六轮足移动机器人．该机器人设有多模式Stewart型腿结构,其负载能力大,集成了轮式运动和足式运动的优点,可实现足式、轮式、轮足复合式运动．首先,阐述了机器人设计思路,对电动并联六轮足机器人的硬件系统和控制系统进行设计．其次,针对足式运动模式,设计了一套完整的足式“三角”步态和稳定行走算法,该算法可降低足端与地面之间的垂直方向冲击,防止足式运动拖腿或打滑;针对轮式运动模式,设计并介绍了6轮协同控制和轮式协同转向原理;针对轮足复合式运动模式,介绍了变高度、变支撑面、变轮距、主动隔振控制原理,重点分析了主动隔振控制和变轮距控制,可实现主动隔振及姿态平稳控制,提高了机器人在崎岖颠簸地形下的轮足复合式运动的稳定性．最后,对电动并联六轮足机器人的足式、轮式、轮足复合式运动模式进行实验,实验结果验证了本文提出的并联六轮足移动机器人设计的可行性和各运动模式下驱动与控制算法的有效性．     

基于体感的仿人机器人步态学习与控制

针对现有理想化步态动力学模型规划方法复杂、人为指定参数过多、计算量大的问题,提出一种基于体感数据学习人体步态的仿人机器人步态生成方法。首先,用体感设备收集人体骨骼信息,基于最小二乘拟合方法建立人体关节局部坐标系;其次,搭建人体与机器人映射的运动学模型,根据两者间主要关节映射关系,生成机器人关节转角轨迹,实现机器人对人类行走姿态的学习;然后,基于零力矩点(ZMP)稳定性原则,对机器人脚踝关节转角采用梯度下降算法进行优化控制;最后,在步态稳定性分析上,提出使用安全系数来评价机器人行走稳定程度的方法。实验结果表明,步行过程中安全系数保持在0~0.85,期望为0.4825,ZMP接近于稳定区域中心,机器人实现了仿人姿态的稳定行走,证明了该方法的有效性。     

双足步行机器人能量成型控制

为了使双足被动行走机器人的行走步态符合仿生规律,且当路面坡度变化后,迅速进入新的稳定步态行走,提出了角度不变能量成型控制策略.研究了欠驱动双足机器人能量匹配条件和能量成型控制器的求解;由于动能相对于旋转变换不具有对称性,通过在能量成型控制中附加一个辅助控制量,实现角度不变控制.仿真结果表明,该算方法可实现仿生控制,既能扩大吸引域,又改善系统的鲁棒性.     

无线传感器网络的元胞自动机自组织算法

提出一种分布式、自适应的无线传感器网络元胞自动机(CA)自组织算法,将网络中的每个节点映射成CA中的元胞,通过控制节点在不同时间的状态转换(活跃/睡眠),消除与邻居节点间的频繁通信,从而降低能源消耗。仿真实验结果表明,该算法具有较强的目标检测能力。     

无线传感器网络的元胞自动机自组织算法

提出一种分布式、自适应的无线传感器网络元胞自动机(CA)自组织算法,将网络中的每个节点映射成CA中的元胞,通过控制节点在不同时间的状态转换(活跃/睡眠),消除与邻居节点间的频繁通信,从而降低能源消耗。仿真实验结果表明,该算法具有较强的目标检测能力。     

融合Hénon映射和元胞自动机的图像加密算法

为增强数字图像在通信传输中的安全性,提出了一种结合了Hénon映射和元胞自动机优良特性的图像加密算法．该算法先将明文图像转换为二进制矩阵,根据外部密钥使用Hénon映射采取逐级迭代法产生伪随机序列,依据伪随机序列采用初等元胞自动机演化规则对图像信息逐行逐列地进行扩散,迭代3次后得到加密图像．经过仿真实验表明,该图像加密算法所需伪随机序列短,加密速度较快,并且对密钥、明文和密文均具有良好的敏感性,与测试指标的理论值最大相对误差仅为0.0417%,能够有效地抵抗各类被动攻击．     

面向变高度连续台阶的双足欠驱动步行稳定控制

针对欠驱动双足机器人在已知变高度台阶上的稳定控制,提出了一种基于自适应前馈算法的稳定步行控制策略．首先,考虑地面变形,将地面等效为“弹簧-阻尼”系统,并建立“机器人-台阶”耦合动力学模型．其次,将“机器人-台阶”这一“多输入-多输出”模型简化为由质心位移和速度构成的“单输入-单输出”模型．然后,使用变坡度斜坡等效变高度台阶,根据台阶高度确定等效斜坡倾角和机器人理想步长;同时引入自适应控制系数,并根据等效斜坡倾角调整该控制系数,实现质心对参考速度的跟踪．最后,在台阶高度变化小于0.032 m的环境中进行数值仿真试验,验证控制策略的有效性．仿真结果表明：本文提出的控制策略可以实现已知变高度台阶上的稳定步行．     

基于脉冲推力的半被动双足机器人无模型神经网络控制

研究了半被动双足机器人的平面稳定行走控制问题。以最简行走模型为动力学模型,采用沿支撑腿方向的脚后跟脉冲推力作为行走动力源。考虑到系统模型的非线性特征,将基于三角函数扩展的函数链接型人工神经网络控制算法引入到机器人系统中,以产生系统所需的脉冲推力。并采用基于数据驱动的无模型同步扰动随机逼近算法对神经网络的权值进行更新。利用庞加莱映射方法分析了半被动双足机器人行走的稳定条件。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明：文中所提算法在收敛快速性上要优于迭代学习控制算法,可以实现双足机器人平面上的稳定周期行走。且雅可比矩阵的特征值均位于单位圆内,满足系统的稳定条件。     

双足机器人自适应常值驱动与传感反馈结合的仿生行走控制

为了将双足机器人的混沌步态控制收敛到稳定的周期步态,提出一种控制策略。首先用庞卡莱截面法研究斜坡倾角变化对步态的影响,结果表明,坡度增大会导致倍周期步态到混沌步态的产生;然后以人类步行的生物力学为仿生依据,根据延迟反馈控制的基本思路,设计了自适应常值驱动与传感反馈相结合的仿生行走控制策略,并依据当前步和前两步初始状态对控制器参数进行逐步调节,最终将混沌步态控制收敛到周期步态。仿真结果表明了所提出算法的有效性。     

Online Optimization of Swimming and Crawling in an Amphibious Snake Robot

An important problem in the control of locomotion of robots with multiple degrees of freedom (e.g., biomimetic robots) is to adapt the locomotor patterns to the properties of the environment. This article addresses this problem for the locomotion of an amphibious snake robot, and aims at identifying fast swimming and crawling gaits for a variety of environments. Our approach uses a locomotion controller based on the biological concept of central pattern generators (CPGs) together with a gradient-free optimization method, Powell's method. A key aspect of our approach is that the gaits are optimized online, i.e., while moving, rather than as an off-line optimization process. We present various experiments with the real robot and in simulation: swimming, crawling on horizontal ground, and crawling on slopes. For each of these different situations, the optimized gaits are compared with the results of systematic explorations of the parameter space. The main outcomes of the experiments are: 1) optimal gaits are significantly different from one medium to the other; 2) the optimums are usually peaked, i.e., speed rapidly becomes suboptimal when the parameters are moved away from the optimal values; 3) our approach finds optimal gaits in much fewer iterations than the systematic search; and 4) the CPG has no problem dealing with the abrupt parameter changes during the optimization process. The relevance for robotic locomotion control is discussed.     

平面二级倒立摆自适应滑模控制器设计

研究平面二级倒立摆系统稳定性和速度特性优化问题,由于倒立摆系统的外界扰动的不确定性,建立平面二级倒立摆的数学模型,应用变结构控制理论(SMC)和模糊逻辑系统设计了自适应滑模控制器,把趋近律和切换控制的模糊化相结合,采用模糊系统调整趋近速率的大小,在加快趋近速度的同时用模糊逼近切换控制,为减少控制量的抖振和优化控制系统,同时倒立摆控制具有了滑模控制对外界扰动和参数摄动的不变性。进行仿真的结果验证了控制器的稳定性,表明控制器系统能保证在不同的运行条件下具有快速性和鲁棒性。     

A new stable tracking control scheme for robotic manipulators

The paper considers tracking control of robots in joint space. A new control algorithm is proposed based on the well known computed torque method and a compensating controller. The compensating controller is realized by using a switch type structure and an RBF neural network. It is shown that stability of the closed loop system and better tracking performance can be established based on Lyapunov theory. Simulation results are also provided to support our analysis.     

遥操作旋转运动梁系统多目标优化控制研究

本文以旋转运动柔性梁为对象,采用基于胞映射的多目标优化方法进行遥操作系统双边控制研究.首先建立遥操作旋转运动柔性梁系统动力学方程,其次考虑信号传输时滞和系统主从端跟踪误差信号设计主端控制器和从端控制器,并利用Lyapunov稳定性理论获得保证闭环控制系统稳定的控制增益所需要满足的条件.由于满足稳定性条件并不意味着好的控制性能,最后利用基于胞映射的多目标优化方法进行优化控制设计,得到同时满足多个不同目标的控制增益的Pareto最优解集.仿真结果表明所获得的控制增益能够有效实现遥操作系统主从端的信号跟踪,并且操作者能够及时感受到从端环境的变化.     

Stable active running of a planar biped robot using Poincare map control

This work formulates the active limit cycles of bipedal running gaits for a compliant leg structure as the fixed point of an active Poincare map. Two types of proposed controllers stabilize the Poincare map around its active fixed point. The first one is a discrete linear state feedback controller designed with appropriate pole placement. The discrete-time control first uses purely constant torques during stance and flight phase, then discretizes each phase into smaller constant-torque intervals. The other controller is an invariant manifold based chaos controller: a generalized Ott, Grebogi and Yorke controller having a linear form and a nonlinear form. Both controllers can stabilize active running gaits on either even or sloped terrains. The efficiency of these controllers for bipedal running applications are compared and discussed.     

Supervisory control based on minimal cuts and Petri net sub-controllers coordination

This paper addresses the synthesis of Petri net (PN) controller for the forbidden state transition problem with a new utilisation of the theory of regions. Moreover, as any method of control synthesis based on a reachability graph, the theory of regions suffers from the combinatorial explosion problem. The proposed work minimises the number of equations in the linear system of theory of regions and therefore one can reduce the computation time. In this paper, two different approaches are proposed to select minimal cuts in the reachability graph in order to synthesise a PN controller. Thanks to a switch from one cut to another, one can activate and deactivate the corresponding?PNcontroller. An application is implemented in a flexible manufacturing system to illustrate the present method. Finally, comparison with previous works with experimental results in obtaining a maximally permissive controller is presented.     

分布式SOM结合K-均值聚类的软件定义网络泛洪攻击检测方法

针对软件定义网络（SDN）泛洪攻击导致的上层性能瓶颈和过载问题,提出一种分布式自组织映射（DSOM）结合K-均值聚类的网络流量攻击检测方法。首先,位于应用层的DSOM控制器将现有数据集发送给集成了DSOM扩展包的交换机,在每个交换机上分别训练DSOM映射;然后,在预定时间内合并DSOM映射;最后,DSOM控制器将合并后的DSOM映射发送到所有OpenFlow交换机,利用K-均值聚类完成最终的分类。实验结果表明,DSOM方案能够有效检测异常流量、解决瓶颈问题,相比传统方法具有一定的优势。此外,该方法提高了系统对攻击流量的反应速度,同时给网络系统带来较小的开销。     

AAMcon: an adaptively distributed SDN controller in data center networks

When evaluating the performance of distributed software-defined network(SDN)controller architecture in data center networks,the required number of controllers for a given network topology and their location are major issues of interest.To address these issues,this study proposes the adaptively adjusting and mapping controllers(AAMcon)to design a stateful data plane.We use the complex network community theory to select a key switch to place the controller which is closer to switches it controls in a subnet.A physically distributed but logically centralized controller pool is built based on the network function virtualization(NFV).And then we propose a fast start/overload avoid algorithm to adaptively adjust the number of controllers according to the demand.We performed an analysis for AAMcon to find the optimal distance between the switch and controller.Finally,experiments show the following results.(1)For the number of controllers,AAMcon can greatly follow the demand;for the placement location of controller,controller can respond to the request of switch with the least distance to minimize the delay between the switch and it.(2)For failure tolerance,AAMcon shows good robustness.(3)AAMcon requires less delay to the network with more significant community structure.In fact,there is an inverse relationship between the community modularity and average distance between the switch and controller,i.e.,the average delay decreases when the community modularity increases.(4)AAMcon can achieve the load balance between the controllers.(5)Compared to DCP-GK and k-critical,AAMcon shows good performance.     

具有大不确定性对象的分层切换控制方法

针对大模型不确定性对象的控制问题,提出了一种基于鲁棒控制理论的多模型分层切换控制方法.为减少覆盖不确定性需要的模型数量,采用多个乘性不确定模型来描述对象,并应用LMI方法设计控制器集合.考虑鲁棒控制中常用系统增益来度量不确定性,设计了一种基于不确定性增益估计的切换指标函数,并据此将控制器集合中合适的控制器连接到反馈回路中.理论分析表明系统BIBO稳定,且具有一定的扰动抑制能力.仿真实验结果验证了控制方法的有效性.