Finite‐time formation control of multiple nonholonomic mobile robots

This paper considers finite‐time formation control problem for a group of nonholonomic mobile robots. The desired formation trajectory is represented by a virtual dynamic leader whose states are available to only a subset of the followers and the followers have only local interaction. First of all, a continuous distributed finite‐time observer is proposed for each follower to estimate the leader's states in a finite time. Then, a continuous distributed cooperative finite‐time tracking control law is designed for each mobile robot. Rigorous proof shows that the group of mobile robots converge to the desired geometric formation pattern in finite time. At the same time, all the robots can track the desired formation trajectory in finite time. Simulation example illustrates the effectiveness of our method. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

类人机器人通信子系统的设计与实现

针对类人机器人足球比赛通信环境的高效性和实时性要求,提出了一套无线通信系统设计方案。该通信方案主要解决三个问题:通信平台、通信模块硬件设计和通信协议。其中,通信平台是实现信息交互的物理硬件,通信模块的硬件设计是无线传输模块的控制电路设计,通信协议是类人机器人系统中协作信息内容和格式的约定。本文建立了类人足球机器人通信子系统的通信平台,给出了基于该系统的硬件设计,并为多机器人系统提出了一套可行的对话协议。实验和比赛结果证明了该通信系统的可行性。     

移动机器人智能避障算法仿真研究

针对轮式移动机器人运动过程中避免碰撞固定障碍物的问题,提出了一种基于预先检测位置的智能控制算法。该算法以障碍物边预先检测位置为运行过程的子目标,通过经由各子目标,实现移动机器人绕行障碍物,避免碰撞的目的。仿真结果显示:使用此智能控制算法,移动机器人能够实现平稳绕行障碍物,到达最终目的地。     

基于速度观测器的移动机器人轨迹跟踪控制

提出了一种无需纵向速度测量的新的移动机器人轨迹跟踪控制方法,可以采用速度观测器替代纵向测量装置来确定移动机器人的运动速度.设计了一种基于速度观测器的轨迹跟踪控制器.控制器设计是以轮式及履带式移动机器人模型及其所采用的驱动电机数学模型为基础,具有两种实用性能：（1）控制器不需要很精确的移动机器人模型参数和驱动电机参数,就可以很好地在一个闭环控制系统中减小跟踪误差;（2）在理论上仅需要通过一个设计参数的设置就能够有效地控制跟踪误差范围.     

一种基于模糊神经网络的机器人轨迹跟踪控制

提出一种模糊神经网络,并将其应用于两关节机械手轨迹跟踪控制。该网络采用三角形隶属度函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理。这种模糊神经网络能够在线调节输出隶属度函数中心以及关节间耦合权值,使得控制器具有更好的学习与自适应能力。仿真结果表明,这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制中,是一种行之有效的控制方法。     

基于蚁群算法的Hopfield神经网络在多空间站路径规划的应用研究*

空间机器人每次携带的燃料有限,提高空间机器人的工作效率以及延长其在轨寿命研究具有重要意义,分析了空间机器人多空间站访问问题。为了弥补传统路径规划方法容易陷入局部极小点的问题,提出利用基于蚁群算法的Hopfield神经网络来解决空间机器人多空间站访问问题。仿真实验结果表明,基于蚁群算法的Hopfiled神经网络用于多空间站访问问题,收敛速度要比Hopfield神经网络快,且比Hopfield神经网络易于跳出局部极点,该算法有利于解决多空间站路径规划问题。     

基于约束满足的多目标双足机器人动态步态参数优化*

目前的步态优化算法仅仅实现了对单一目标的优化,把双足机器人步态优化看做是多目标优化问题,构建了衡量稳定性、能量消耗、步行速度三个目标评价函数。考虑到直接对多个目标加权求和的方法不能很好地处理多目标问题,提出一种新的基于约束满足的多目标步态参数优化算法,其思想是把基于惩罚函数的SPEA2(strength Pareto evolutionary algorithm2 )应用到多目标双足机器人动态步态参数优化问题上,规划出了同时满足这三个目标的动态优化步态。通过仿真实验表明了算法的有效性。     

Online gait programming of humanoid walking via NMPC

In order to satisfy the requirement of realtime gait programming of humanoid walking with foot rotation,a kind of modified Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) scheme was proposed. Based on setting suitable kinetic and kinematic virtual constraints of Single Support Phase (SSP) and three subphases of Double Support Phase (DSP) ,complex realtime gait programming problem was simplified to four online NMPC dynamic optimization problems. A numerical approach was proposed to transform the dynamical optimization problem to the finite dimensional static optimization problem which can be solved by Sequential Quadratic Programming (SQP) . It can be concluded from simulation that using this method on BIP model can realize online gait programming of dynamic walking with foot rotation and the biped stability can be satisfied such that there is no sliding during walking.     

模糊空间中基于人工势场的移动机器人运动规划

为了研究移动机器人的运动规划方案,提出使用指数形式的人工势场函数描述环境中的目标和障碍物。针对人工势场方案可能出现的局部极小问题提出了逃逸方法。随后提出一种模糊隶属度函数用来表示动态变化的障碍物模型,建立模糊表示的环境空间模型,并在这种模糊空间的基础上构建模糊人工势场函数,提出了一种适合于动态环境的实时优化路径规划算法,有利于解决未知、动态变化的不确定环境中的机器人路径规划问题。仿真结果表明,本文中提出的建模和规划方法是可行的。     

两轮自平衡机器人系统建模与模糊自整定PID控制

针对不稳定、非线性、强耦合的两轮自平衡机器人系统,运用牛顿力学方法建立了转向运动的数学模型.介绍了用模糊控制进行PID参数整定的原理和方法,并用该方法实现对两轮自平衡机器人系统的控制.仿真结果和实际应用均表明,该方法能使系统有更好的快速性和稳定性.