基于有限状态机的类人足球机器人决策系统设计

RoboCup类人组(Humanoid League)机器人的决策系统是基于单目视觉自主决策的核心子系统,是决定比赛胜败的关键因素之一。本文以高效性为原则,设计了基于有限状态机的新决策系统,将复杂的机器人决策行为控制层划分为可以独立调试和优化的4个状态机模块,使机器人各状态之间的转换更加灵活,决策效率极大提高,决策算法更加易于继承和开发。将该决策系统应用于类人足球机器人平台,通过试验及比赛证明了其有效性和高效性。     

基于小生境遗传算法的雷达组网误差配准

多传感器信息融合须进行误差配准。传统的误差配准技术采用RTQC、最小二乘法或极大似然估计法,将非线性方程进行线性化,而线性化过程会引入误差。给出了一种基于小生境遗传算法的误差配准算法,该方法在采用基于ECEF坐标系的误差配准技术的基础上,克服了将非线性方程线性化带来的误差,并在传统遗传算法的基础上引入小生境技术,提高了遗传算法全局寻优能力、收敛速度以及系统误差估计结果的精度。最后,将该方法与基于ECEF坐标系的最小二乘法及传统遗传算法进行了比较,仿真实验结果验证了算法的有效性。