架空输电线路巡线机器人越障视觉伺服控制

为解决巡线机器人越障问题，设计了基于图像的越障视觉伺服控制方案．采用傅里叶描述子构造了具有平移、旋转、尺度缩放及起始点不变性的轮廓形状特征向量，实现了驱动轮的识别；进而抽取图像特征和估计驱动轮—相线在图像空间中的相对位姿，并设计了带有死区的比例控制律来实现驱动轮—相线“对中”视觉伺服控制．模拟线路实验结果表明，该方案能可靠地完成巡线机器人驱动轮—相线“对中”控制任务．     

基于CPG模型的仿生机器鱼运动控制

仿生机器鱼的研究已经成为一个富有挑战性的热点问题.为了控制机器鱼自身的运动和姿态,本文研究了胸鳍对机器鱼运动的影响,并且基于CPG模型,提出了一种运动控制方法.采用的控制模型由4个振荡器构成,可根据反馈的信息产生节律信号以控制机器鱼胸鳍和尾鳍的运动.根据CPG模型参数与反馈输入之间的关系,设计了机器鱼俯仰和转弯反馈控制方法,利用反馈的信息自主调节CPG参数,达到控制胸鳍运动模式的目的.仿真实验验证了控制模型和反馈策略的有效性.     

影响深远的机器人学佳作——蔡自兴教授的机器人学著作述评

蔡自兴教授已编著出版了40多部智能科学著作,发表了上千篇学术论文;其中,仅机器人学领域的著作就不下10部,论文超过300篇。在这里,我不专对他的某一著作进行评价,而是试图全面地介绍与评述蔡教授的机器人学著作,以便更全面、更真实地反映他对我国机器人学的突出贡献。     

大锥度线切割加工电极丝中心轨迹的一种线性化方法

介绍了使用"广义电极丝模型"求取大锥度线切割加工工件上下表面电极丝中心轨迹的方法。结合仿真实例研究了轨迹的特点,仿真结果表明:轨迹为非规则曲线,为了提高编程精度,必须对轨迹进行线性化。在此基础上,提出了用二次高分辨率采样方法线性化电极丝中心轨迹,给出了方法的实现流程,并通过仿真验证了该方法的正确性。     

基于多超声传感器信息和NeuCube的移动机器人走廊场景识别

为提高室内移动机器人的环境感知能力,针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络(SNN)和基于SNN的新型计算模型NeuCube进行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息,比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析,以及各种模式信息的识别和分类。此外,SNN更易于用硬件实现。在对NeuCube的基本原理、学习方法和计算步骤进行讨论的基础上,利用多超声传感信息和NeuCube对室内移动机器人常处的7种走廊场景进行识别。实验结果表明基于多超声传感信息和NeuCube的移动机器人走廊场景分类方法可以对7种走廊场景进行有效识别,该方法有助于增强移动机器人的自主性和提高其智能水平。     

TCP 拥塞控制的混杂建模与分析

互联网中的拥塞控制是一个离散事件与连续变量相互作用的混杂动态过程．假定拥塞事件为一个更新过程序列，采用含有一个状态的随机混杂自动机模型，描述了TCP拥塞控制中的AIMD过程．通过分析发送端拥塞窗口的演化行为，发现拥塞窗口的演化过程与TCP连接的吞吐量具有稳定的统计特征，与初始条件无关．解释了当路由器采用去尾策略时，引起的流同步现象与分析结果的一致性．最后对分析结果进行了仿真验证．