基于高斯混合-隐马尔可夫模型的速差转向履带车辆横向控制驾驶员模型

为解决基于离合器转向机的履带车辆在无人行驶条件下的横向控制问题,采用一种基于高斯混合-隐马尔可夫模型的统计学习方法构建驾驶员模型,以实现对驾驶员跟踪控制操控经验的表述。利用经过大量试验采集获得的经验驾驶员操控数据对模型进行训练。以基于高斯混合模型表征的车辆速度和航向偏差作为隐马尔可夫模型的观测状态参量,并利用高斯混合模型对左右操纵杆位置进行转向模式划分,以转向模式作为隐马尔可夫模型的隐藏层状态参量,通过对模型的训练最终实现对于驾驶员操控经验以及车辆特性的统计学描述。利用上述模型对跟踪控制过程中的期望转向模式进行预测分析,结果表明该模型能够较准确地对转向模式进行预测。     

移动机器人失控的安全防范

本文针对遥控和自主式移动机器人失控防范提出了多层安全区域保护体系结 构. 建立了GPS安全运行区域、软件定时安全运行区域、移动机器人主发动机油源定时关断 安全运行区域三层保护机制，对其划定方法及实现方式进行了详细的说明. 当机器人在失控 行驶状态下驶出被划定的安全区域时会自动停车.这些安全措施为移动机器人的安全行驶提 供了有力的保证. 设计思想的主要原则适用于所有遥控和自主式移动机器人.     

有级转向履带车辆的驾驶员操控行为模型

为解决有级转向履带车辆驾驶员操控经验的表征问题,以采集得到的大量真实驾驶数据为依托,提出一种基于操控基元序列的驾驶员操控行为表征模型。操控基元以高斯混合模型表征,并以有向图的形式完成驾驶员操控基元切换序列的提取与类别辨识;依据不同类别的操控基元序列辨识结果完成了对驾驶数据的重分组,利用隐马尔可夫-高斯混合模型完成每一个类别下的驾驶员操控行为模型训练。结果表明：所提取出的操控基元序列既能完成对驾驶员转向操控基元切换行为的表征,又能实现对轨迹基元类别的合理划分;在给定期望轨迹所对应的预测时域内,驾驶员操控行为模型能够实现特定条件下的驾驶员转向操控量预测,预测平均偏差在4.2%以内。     

Multi-objective route planning approach for timely searching tasks of a supervised robot

To performance efficient searching for an operator-supervised mobile robot, a multiple objectives route planning approach is proposed considering timeliness and path cost. An improved fitness function for route planning is proposed based on the multi-objective genetic algorithm （MOGA） for multiple objectives traveling salesman problem （MOTSP）. Then, the path between two route nodes is generated based on the heuristic path planning method A ＊. A simplified timeliness function for route nodes is proposed to represent the timeliness of each node. Based on the proposed timeliness function, experiments are conducted using the proposed two-stage planning method. The experimental results show that the proposed MOGA with improved fitness function can perform the searching function well when the timeliness of the searching task needs to be taken into consideration.     

一种基于移相误差估计的五步移相算法

提出一种五步移相算法 ,分两步进行相位计算 ,先估计实际步进移相的线性移相误差 ,再利用此移相误差估计值计算相位分布 .移相误差估计公式和相位计算公式简洁 ,算法简单易行 ,对线性移相误差和二次谐波的敏感度低 ,可基本消除线性移相误差对解调相位的影响 .对提出的算法进行仿真研究 ,同时给出了Hariharan五步算法、Surrel六步最小算法的仿真结果 ,结果表明本算法明显优于以上两种算法 ,可基本消除线性移相误差引起的相位偏移 .     

基于嵌入式以太网的智能小区安防系统设计

文章介绍了一种基于单片机和嵌入式以太网的智能小区安防系统,给出了该系统的硬件接口图和软件流程图,说明了以太网传输芯片RTL8019AS的数据收发原理,采用C51语言实现了ARP协议、ICMP协议和UDP协议。为小区智能化提供了一种新的实现方法。     

多移动机器人路径规划仿真系统的设计与实现

该文提出了一种多移动机器人路径规划仿真系统的设计方案,并在设计的基础上实现了仿真系统OpenSim。该仿真系统由GUI、业务处理层和存储层组成。GUI是图形用户界面,将仿真系统的各种功能提供给用户;业务处理层进行仿真数据的处理,由仿真平台和各个COM组件服务器组成,机器人传感器、控制器和协调器在COM组件中实现;存储层存储仿真过程中的数据,程序通过在存储层数据库中读写数据来获得和发布信息。该系统具有很好的通用性、分布式运行能力和强大的与用户的交互能力,极大地方便了对多移动机器人路径规划算法的研究。     

自动纸箱捆扎机张紧机构的改进

介绍了自动纸箱捆扎机的工作过程,对传统的纸箱捆扎机抽带张紧机构进行了改进。通过改进,使捆扎质量有了很大程度的提高。     

无人集群系统协同运动规划技术综述

地面无人集群由多个地面无人移动平台构成,能够通过各无人平台间相互协同完成统一的系统协同目标,在军事和交通系统等领域能够发挥重要的作用。协同运动规划作为无人集群系统协同的关键技术之一,近年来在理论和应用等方面的研究受到越来越多的关注。针对此研究问题,归纳总结了近年来相关领域的无人集群系统协同运动规划的研究成果,阐述了无人集群协同运动规划技术的研究背景和意义,结合国内外发展现状和研究进展,对多车协同系统的应用进行了表述,并根据主流研究方法使用的框架和算法,对现有的协同运动规划技术进行分类,并讨论了各类方法的主要特点,同时对相关代表性工作进行讨论,提出了无人集群协同规划技术面临的挑战和未来发展方向。     

基于Frenet坐标系和控制延时补偿的智能车辆路径跟踪

对智能车辆路径跟踪问题中存在的控制延时问题进行研究。前轮转角表述为纯滞后和1阶惯性延时的串联结构模型,通过使用Matlab/Simulink建立转向控制延时模型,并对实车采集的转向控制数据进行分析,完成延时模型的参数辨识;基于V-REP和ROS搭建仿真测试平台,根据延时模型的辨识结果模拟转向响应特性,实现与实车转向特性等效的控制延时效果;基于Frenet坐标系和运动学、动力学模型构建不考虑控制延时和考虑控制延时的模型预测控制(MPC)路径跟踪控制器,使得控制器可以直接扩展到多车编队行驶场景;在V-REP仿真环境中设置以5 m/s、10 m/s、20 m/s车 速采集的变曲率参考路径,先针对无延时系统考察不考虑控制延时的MPC路径跟踪控制器,获得了平均跟踪误差低于0.22 m的控制效果,验证了不考虑控制延时的MPC控制器在处理无延时车辆系统路径跟踪问题的跟踪性能,再针对大延时车辆系统对比测试两种MPC控制器。试验结果表明：考虑控制延时的MPC控制器相比不考虑控制延时的MPC控制器取得了较大的效果提升,特别是在最大跟踪误差和航向误差指标上表现优异,平均跟踪误差降低了83.7%,最大跟踪误差降低了74.4%;对于高延时系统,低速工况下考虑延时的运动学MPC表现更好,而高速工况动力学MPC表现出了更加稳定的跟踪性能,20 m/s延时试验中仅考虑控制延时的动力学MPC控制器安全地跑完了全程。