基于仿人足球机器人协作定位技术研究

本文综述多机器人协作定位的研究现状,分析比较当前该领域的主要研究方向,介绍实现机器人协作定位的主要研究方法和关键技术,并总结多机器人协作定位面临的挑战和发展趋势.     

动态滑模控制在EAF电极调节系统中的应用

针对电弧炉电极调节系统的非线性、时变、模型不确定、大滞后等特点,结合高阶滑模和动态滑模控制的设计思想为其设计了一种动态滑模控制器,即通过微分环节构成新的切换函数,将不连续项转移到控制的一阶中,得到本质连续的动态滑模控制律,并将其应用到电弧炉电极调节系统中。对系统的阶跃响应和跟踪特性分别进行了仿真,仿真结果表明,所设计的动态滑模控制器不仅能使系统具有良好的动态性能和较强的跟踪特性,同时能有效地抑制系统的抖振,达到控制系统的动态品质要求。     

五自由度上肢康复机器人动力学建模及仿真

分析了五自由度上肢康复机器人的系统结构,构建出新的系统简化模型,并利用拉格朗日动力学法建立康复机器人简化动力学方程,提出了一类机器人简化建模的新方法.在Matlab中用V-realm Builder工具建立5-DOF上肢康复机器人三维虚拟仿真模型并进行虚拟仿真.仿真结果表明,简化的动力学模型在康复机器人控制中应用效果良好,理论响应曲线与实际响应曲线误差较小.该方法建模过程简单、快捷、有效,适合现代计算技术的发展,为康复机器人系统的优化设计及运动控制提供了理论依据.     

协调的分布式决策虚拟企业风险管理模型

虚拟企业要取得预期的利润,就必须成功规避运行中的风险.考虑虚拟企业的分布性以及联盟成员之间关系多样性的特点,根据非合作完全信息静态博弈理论,采用分布式决策的思想对虚拟企业风险进行管理.针对各盟员构成非团队关系,并且不存在机会主义行为的虚拟企业,探讨了其风险管理的特点,以及在风险管理问题上各盟员之间可能达成的协作;建立了协调的分布式虚拟企业风险管理模型,给出了模型的求解方法,同时设计了相应算法对模型进行求解,并对解的不同情况进行了分析;另外还比较了不同协调原则下联盟总利润以及各盟员利润的变化情况.仿真分析表明,所提出的模型和算法,能在虚拟企业各盟员风险管理中起到协调控制的作用,达到“双赢”的目的.     

基于RKNN的选址算法及其应用研究

为了使各个设施的整体利用效果最佳, 结合空间位置影响力查询技术, 提出了基于RKNN的选址算法。针对空间对象对空间位置的贡献具有多重性, 建立了一种新的空间位置影响力的度量模型, 该模型更加符合实际应用情况; 然后, 利用该模型计算选址方案中各个设施的影响力, 并引入均衡系数评价选址方案的合理性, 均衡系数越小, 方案越合理。实际应用表明基于RKNN的选址算法使村镇基础设施的选址更加合理、有效。     

随机环境下带有私人信息的单机能力分配策略

本文研究随机环境下考虑私人信息的单机能力分配问题.该问题中各部门的单位产品收益、需求信息及加工设备各时段的能力为私人信息,且各时段中产品的加工时间为随机变量.本文采用设备方与各部门协商的方法对问题进行求解,首先利用随机规划理论将能力分配问题清晰化,然后利用拉格朗日松弛和泰勒级数展开方法进行协商机制设计,接着给出基于偏转次梯度方法的协商参数更新法则,最后综合上述过程给出最终的问题求解算法.数值算例验证了算法的有效性并分析了关键参数对能力分配结果的影响.     

RIAIL:大规模图上的可达性查询索引方法

图被广泛用来建模在社交网络、语义网、计算生物学和软件分析中的应用.可达性查询是图数据上的一种基础查询.当前,针对图上的可达性查询已经提出了一些索引算法,但是它们不能灵活地扩展到大的图数据.因此,提出了一种索引方法RIAIL(reachability index augmented by interval labeling).RIAIL将结点的标记信息表示成四元组.前两个元素是区间标记,编码生成树的可达性信息,后两个元素编码非树边的可达性信息.RIAIL查询时只需索引且索引创建代价小.最后,通过大量真实和人工生成数据集上的实验说明,RIAIL能够高效地处理可达性查询,并且可以简单地扩展到大的图数据.     

到达数据中时空异常聚簇发现

在时空数据中有一类表示用户在某一时间到达某一地点的数据——到达数据,到达数据可以是社交网站的签到数据、轨迹数据中的停留点及公共交通中乘客抵达的位置数据,这些数据的聚簇可以反映用户的聚集行为.基于到达数据,提出一类新的时空数据查询——时空异常聚簇发现.将到达数据进行周期性划分,通过时空聚类算法对一个时间段的数据进行聚类,比较不同时间段内聚簇的差异度,发现具有最大簇异常度的前k个簇.通过该查询发现的时空异常聚簇可以应用于城市安全管理、基于位置的服务和交通调度等方面.定义了异常簇查询模型,提出了针对任意形状聚簇的簇差异度度量,将异常簇查询转化为二分图最大匹配问题,对二分图构建与匹配进行了优化并提出了高效的查询算法.利用真实数据集进行了充分实验,验证了查询结果的实际意义,评估了所提出的各查询算法在不同参数设置下的查询效率.     

一种改进的视网膜图像中微小动脉瘤的检测算法

基于糖尿病性视网膜病变中最早出现的微小动脉瘤病症进行了研究,提出一种有效的微小动脉瘤检测算法。首先在传统模板匹配算法的基础上提出了一种动态多参数模板匹配算法,并且使用相对误差和与相关系数来共同制约匹配度,从而实现了更为精确的匹配提取;其次提出了基于分布特性的计分策略和自适应加权的汇总策略,避免了单纯采用各个特征量作为独立约束指标进行筛选时忽视各个特征量的约束力大小的弊端。实验结果表明,该检测算法能够有效地提高微小动脉瘤的检测真阳性率。     

基于自旋图和ICP算法的3D实体签名算法

针对已有的3D实体真实性认证方法中实体的标识不与实体自身绑定且难以验证的问题,提出了一种面向3D实体的签名算法。给出了3D实体签名算法的设计思想、签名产生算法以及签名验证算法。在粗配准和精匹配阶段分别通过自旋图(Spin Image)和ICP(Iterative Closest Point)算法对签名表面和待测表面进行匹配,从而提高了验证的准确率。对所设计的签名算法进行了实验仿真,所获得的迭代误差和匹配率表明该算法可以区分原始和伪造的签名表面,进而证明了算法的有效性。