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为实现高速和精确的速度控制,设计一种机器鱼高精度实时反馈控制系统。研究仿生机器鱼的推进速度与鱼尾的摆动频率、幅度的关系,以FPGA为主控芯片,完成机器鱼3自由度舵机的控制和实时状态反馈,并与PC决策系统交换数据;将视觉系统采集处理得到的机器鱼实际前进速度作为反馈,与目标速度作差构成闭环,利用PID算法通过控制3自由度舵机的摆动频率和幅度精确控制机器鱼速度,并通过实验得出速度控制曲线和误差曲线。实验结果表明,该系统能完成机器鱼高精度、高稳定度的速度控制。 相似文献
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为提高仿生机器鱼游动的机动性能并完善传统尾鳍推进模式,设计一种基于胸鳍辅助推进的仿生机器鱼。将胸鳍与尾鳍推进模式相结合,采用正弦信号对仿生机器鱼的尾鳍进行控制,通过胸鳍来调整鱼体方向,从而实现上升及下降的动力提供。对机器鱼整体、主控系统、执行模块和通信模块进行设计,并通过实验验证。实验结果表明:该仿生机器鱼能够更灵活、更精确地实现浅水中前进、上升下潜以及盘旋、回转和制动,并通过人机交互对仿生鱼进行控制,结合其自主避障、图像传输等辅助功能,实现对海洋环境的实时监测。 相似文献
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针对水下环境的不确定性以及策略算法调试困难等问题,设计一种机器鱼水球仿真比赛裁判自动控制系统。介绍其系统框架,通过机器鱼运动学建模得到机器鱼位姿,对机器鱼进行运动控制仿真、扰动控制仿真、碰撞处理仿真、对比赛进程进行自动控制仿真等。系统并提供了实体机器鱼水球比赛相关控制接口及接口扩展功能等。结果表明,该系统能为水球仿真比赛过程中出现的犯规情况、比赛进程控制、进球判断、比赛特有规则等提供了有效的控制处理方法,还可扩展到水球仿真比赛的其他项目,或3D仿真和实体仿生机器鱼水球比赛控制系统中。 相似文献
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为使机器鱼的顶球兼备精确性以及在鱼脱离预定轨道的情况下尽可能使水球朝有利于我方进攻方向偏离,提出一种精确与模糊协作的顶球策略。在分析以往顶球算法的基础上,设计一种以水球与目标点连线为基准的区域划分,综合考虑理想情况以及水中各种复杂因素影响后的鱼、球以及目标点的相对位置和几何关系,合理组合路径规划算法和动作决策算法,并以实例在符合路径规划条件和不符合路径规划的条件下进行测试。实验结果表明:该算法能最大限度地利用机器鱼目前所处的环境,使机器鱼的顶球兼备精确性和模糊性。 相似文献
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基于三点法拦截几何的导弹滑模制导律设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的三点法制导律在六自由度弹道仿真时的应用限制,设计了一种基于三点法弹目拦截几何的滑模制导律。在地面坐标系下利用方向余弦阵,推导出了三维空间中三点法制导律的弹目拦截几何; 将目标机动视为模型扰动量,建立了三点法拦截几何的状态空间方程; 基于滑模控制理论,通过选取合适的滑模面并通过极点配置确定其参数,设计了一种滑模制导律; 依据Lyapunov稳定性理论,对所设计的制导律进行了稳定性证明并进行了数值仿真。仿真结果表明,在导弹整个飞行过程中,坐标原点、导弹和目标始终都在一条直线上,严格符合三点法弹目拦截几何,并且制导指令相对平滑,符合实际需求。 相似文献
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为实现机器鱼位置和姿态的实时轨迹跟踪控制,通过将姿态控制作为内环、位置控制作为外环的方式设计双闭环控制算法。内环通过采用滑模控制器使得其收敛速度大于外环,保证闭环控制系统整体稳定性,通过李亚普诺夫稳定性定理证明机器鱼位置姿态双闭环控制系统具有渐近稳定性。仿真结果表明:该方法可有效控制机器鱼纵垂面轨迹的实时追踪;实验中机器鱼完成预设运动共耗时12 s,其轨迹最大误差和平均误差分别为0.078 m和 0.052 m,验证了双闭环算法在机器鱼轨迹跟踪控制中的有效性和高效性。 相似文献
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针对炮控永磁同步电机位置伺服系统存在耦合、参数时变,外部扰动等非线性特征,提出了一种快速终端滑模控制策略对上述伺服系统进行控制.针对传统的快速终端滑模控制策略存在固有的抖振现象,提出了一种基于RNN-AFTSM控制策略.通过构造包含滑模面的自适应律,根据系统所处状态动态修改RNN网络隐含层节点的输出,以达到提高系统的控制精度和快速响应能力.数值仿真结果表明:采用RNN-AFTSM控制策略能大大提高PMSM位置伺服系统的控制精度和响应速度,同时对系统的鲁棒性也有所提高. 相似文献
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为提高推进模式机器仿生鱼的游动效率,以鲨鱼为仿生对象,设计一种三关节仿生机器鱼平台。依据鯵
科鱼类游动机理,采用大扭矩舵机模拟鲨鱼的摆动,通过CPG 的控制算法实现机器鱼在不同速度档位的游动、转弯
等动作,通过PID 算法实现了机器鱼的定向巡航游动,并对机器鱼样机进行测试验证。测试结果表明,该设计可为
三关节仿生机器鱼设计提供参考。 相似文献
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针对仿真机器鱼非对抗赛和对抗赛情况,为使求解结果在既不依赖初始路线的选择,也不需要外界的特定干预的情况下,实现鱼快速、准确的调整,分别提出2种基于蚁群算法的动作决策策略。基于蚁群算法的分支界限法,判断机器鱼关键物理量所在分支,自主确定当前时刻的鱼的速度和角速度档位的最优组合;而基于蚁群算法的动态规划法,在每个周期内,根据机器鱼反馈回来的动态变量及时进行自主调整。以上2种方法经2D仿真平台验证结果表明:机器鱼可根据该策略调整路径,实现速度和方向的组合优化,以最短的时间和距离找到目标点。这说明基于蚁群算法的2种动作决策策略具有很强的适应能力,满足仿真机器鱼对于动作决策的要求。 相似文献