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针对受非完整约束的多移动机器人系统的移动目标包围控制问题, 提出一种基于输出反馈线性化的局部协同控制方法. 利用机器人与邻居节点和目标的相对距离信息、角度信息以及机器人自身的方位角信息设计协同控制器. 该方法无需事先指定包围编队形状, 可实现对移动目标的速度估计, 且保证机器人之间的障碍规避. 严格的理论分析证明了移动目标指数收敛到多移动机器人构成的凸包内部. 最后, 仿真结果验证了所提控制方法的有效性. 相似文献
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介绍了一种用于 S 波段(2~4 GHz)探冰雷达的高增益 Vivaldi 天线。天线选择介电常数 3.48 的ROC4350B为介质板材料,采用微带馈电线转槽线的耦合结构进行馈电,并在辐射臂两侧加载两段指数型开槽提升整体增益,在渐变槽线中间加载指数型引向器进一步提升天线辐射性能。仿真优化后天线总体尺寸为113.6 mm×85.0 mm×1.52 mm。仿真结果表明,天线在S波段内回波损耗S11< -10 dB,天线增益整体在5.39 dB以上,最高达到了9.6 dB,且增益曲线平滑,实测结果与仿真结果较为吻合。 相似文献
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随着新型水下航行器不断涌现,现有水下航行器数学模型已难以与实际模型吻合.为更好了解新型水下航行器实际模型以及预测新型水下航行器运动,提出应用粒子群(particle swarm optimization,PSO)参数寻优和支持向量机(support vector machine,SVM)的水下航行器黑箱建模方法.首先根据水下航行器的运动状态信息和推进器力,应用支持向量机构造出之间的非线性映射关系,然后通过粒子群智能优化算法获得支持向量机的最佳参数组合,进而实现水下航行器的黑箱建模,最后根据推进器力是否时变,分别以新型四旋翼水下航行器的两种空间运动进行实验验证,并以均方根误差作为空间运动预测结果的评价标准.试验结果表明,基于粒子群参数寻优和支持向量机所构建的水下航行器黑箱模型对空间运动预测具有较小的均方根误差,空间运动预测结果与实际运动基本一致,所建黑箱模型与实际模型基本吻合,能有效预测水下航行器运动状态. 相似文献
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