具有乘性噪声的线性离散时间随机控制系统综述

具有乘性噪声的随机不确定系统的控制问题有着广泛的应用背景. 本文概述了具有乘性噪声的线性离散时间随机系统的稳定性分析、均方镇定、最优控制以及最优估计问题和相关结论. 同时, 本文研究了具有状态与控制乘性噪声的线性多变量离散时间系统的均方镇定和最优控制问题, 分析了这两个问题之间的联系, 并讨论了最优状态反馈控制器的设计算法.     

经编机电子贾卡混合异构串行通信系统设计

针对传统经编机多板卡架构的电子贾卡控制系统存在的可靠性低、维护困难等问题,设计了一种面向工程应用、高度集成的新型嵌入式电子贾卡导纱针块(embedded electronic jacquard guide bar,EEJGB)。基于EEJGB,提出了一种兼顾通信可靠性和容错性的分布式混合异构串行通信架构,并对该通信架构进行了实时性分析。同时,为获取EEJGB的地址,提出了一种动态分配机制。为了验证该通信方法的有效性和可行性,以Modbus协议下的具体通信方法实例进行试验分析。分析结果表明:所提出的混合异构串行通信架构实时性高,在保证花型文件可靠传输的同时,极大地便利了EEJGB的故障定位、快速检修和分布式扩展,研究结果能够为新一代集成电子贾卡控制系统的设计提供有效的参考。     

高精度激光扫描系统的设计及数据融合

为了解决在机载激光雷达(Lidar)系统中姿态测不准的难题,提出了采用分立传感器设计的方案,与传统的集成IMU (Inertial measurement unit)设计方案相比,分立设计的方案具有灵敏度高,精度高,噪声低,漂移小等优点;系统主要介绍了分立姿态系统设计方案和软件设计的思想并搭建了激光扫描的数据链路系统;根据各个传感器的特点,结合高阶卡尔曼滤波算法进行有效地数据融合,经实验验证,该系统能够得到高效率、高精度的激光点云数据;这些数据经过地面站上的校正、配准和三角化滤波算法之后能够得到满足工程应用的三维地形图.     

超光谱遥感图像有监督LPP特征提取研究

在局部保留投影(LPP)特征提取算法的基础上,利用样本标签信息提出了一种有监督的局部保留投影算法(SPLPP),该算法的邻接图的权值不仅考虑了LPP算法中的相似性权值,而且加入了监督类的相关权值。SPLPP算法主要步骤是先用PCA去除高维超光谱遥感图像的冗余信息,再把监督机制引入到LPP中,实现图像的特征提取,将高维超光谱遥感图像投影到低维空间中,利于分类。应用SPLPP算法对高维的遥感原始超光谱图像进行特征提取后,利用支持向量机(SVM)和最近邻分类器(KNN)对降维后的遥感图像数据进行分类;并与PCA、LPP、LDA等特征提取算法进行了比较实验。实验表明:结合了LPP局部信息保留能力和全域标签信息的SPLPP算法,有更好的局部信息保留能力和类判别能力,使分类器分类精度更高,分类效果更好。     

执行器饱和受限不确定系统的次序优化多步预测控制

设计一种次序优化机制,提出一类饱和受限不确定系统的次序优化多步预测控制方法.将系统的输入分解成多个子集合,在各采样周期仅对其中一个集合的输入进行优化,待优化的输入保持上一优化值.针对每个输入集合,确定闭环系统的不变集条件,将次序优化预测控制器设计问题转化成“最小-最大”优化问题,通过求解一组线性矩阵不等式问题得到控制器.仿真算例表明,采用次序优化预测控制方法可以减少控制器的设计时间.     

基于Netvlad神经网络的室内机器人全局重定位方法

针对已知地图的室内机器人全局重定位、绑架恢复问题,提出一种基于改进的Netvlad卷积神经网络的室内机器人全局重定位方法,通过激光雷达获取的障碍物信息引导机器人到达空旷区域,粗定位阶段,使用栅格地图最短连通域距离作为正样本判据,并对Netvlad引入残差网络,通过图像检索得到机器人的粗略位置及角度信息。使用粗定位阶段得到的位置和角度信息作为自适应蒙特卡罗定位的初始值来估计机器人的精确位姿。实验结果表明,与传统定位方法相比,该方法可以使机器人从绑架问题中快速恢复准确位姿。     

人-机器人技能传递研究进展

人-机器人技能传递（Human-robot skill transfer,HRST）是指人将操作技能传授给机械臂使得机器人具备类人化的作业能力,以达到高效示教编程的目的.相对于传统的机器人编程技术,人机技能传递具有高效率、低成本、不依赖机器本体平台等显著优点,是人-信息-机器人融合系统（Human-cyber-robot-systems,HCRS）中重要环节之一,应当给予足够的重视.本文首先介绍了人机技能传递技术的研究背景,接着简述了该技术在人机接口、建模、仿生自适应控制等方面的发展现状,并对未来的研究方向做出了展望.     

惯性串联系统的自抗扰控制

针对非线性不确定惯性串联系统的控制问题,提出了惯性串联型扩张状态观测器（Extended state observer,ESO）,使其可直接对惯性串联系统的扩张状态进行估计,同时把被控对象的极点配置到期望位置,在此基础上提出了适合惯性串联系统的自抗扰控制（Active disturbance rejection control,ADRC）方法,该惯性串联型ADRC方法可以充分利用被控对象的已有知识.论文还给出了惯性串联型ADRC和基于扰动观测器（Disturbance observer,DOB）的控制方法之间的联系,指出它们具有相同的三自由度（three-degree of freedom control,3-DOF）控制系统结构和模块功能,都能实现对系统期望模型以外的总扰动进行估计和补偿.仿真结果表明,所提出的方法是有效的,惯性串联型ESO能实现系统总扰动的估计,惯性串联型ADRC能使系统输出能很好地跟踪系统参考输入.     

鲁棒稳定性对最优二次型控制设计的约束

高品质反馈系统中,对象的模型不确定性给最优控制设计带来许多困难.本文针对车载"动中通"天线伺服系统,研究了一种内模扩展的线性二次调节器(LQR)最优控制设计方法.根据卡尔曼等式和小增益定理,给出了系统的鲁棒稳定性对控制器设计参数的约束条件,以及鲁棒稳定裕量与二次最优性能指标参数的定量关系.最后通过MATLAB仿真和实际系统实验,验证了控制器的有效性.