一种新的双环结构机器人无标定自抗扰视觉伺服控制方法

在研究基于自抗扰控制器的机器人无标定视觉伺服方法的基础上，提出了一种新的双环结构机器人无标定自抗扰视觉伺服控制方法．内环采用Kalman滤波算法进行图像雅可比矩阵的在线辨识，可较好地逼近真实模型；外环采用自抗扰控制器，利用非线性观测器实时估计系统相对于当前估计模型的总扰动，并在控制中加以动态补偿．针对六自由度工业机器人进行了二维运动目标的跟踪实验，实验结果表明了该方法的可行性和有效性．     

基于遗传算法的运动图像的实时处理

提出了一种用于机器人手臂实时视觉伺服的运动图像实时处理的方法.这种方法采用全局遗传算法/局部遗传算法以及未经处理的原始图像对一个已知模型的运动目标物体进行识别.在GA处理的过程中,适应度函数的计算是基于表面-条纹模型作为目标物体模型,并且同时采用全局遗传算法和局部遗传算法来识别物体的形状及检测位置与方向,提高了GA的收敛速度,并得到了良好的识别结果.还采用一个三角形的物体为目标,对所提出的方法进行了仿真试验,结果证实了这种识别方法的有效性.     

基于MATCOM的VC与MATLAB集成应用研究

论述了Visual C^ 6.0与MATLAB集成应用的特点、意义，介绍了VC^ 环境下基于MATCOM集成应用系统的开发环境、系统软件配置、开发方法、步骤，说明这种集成开发方法的优势。     

基于自适应免疫整定的机器人无标定自抗扰视觉伺服控制

研究了机器人无标定自抗扰视觉伺服控制问题. 针对系统中所用的自抗扰控制器参数选取困难问题, 提出了基于自适应免疫算法的自抗扰控制器参数整定方法. 证明了系统中所用的非线性离散二阶扩张状态观测器稳定的充要条件, 并将该条件应用在参数整定过程中. 6 自由度工业机器人的实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的运动物体实时识别

文章提出了一种应用遗传算法对一个已知几何模型的运动目标物体的位置与方向进行识别的方法,这种对运动目标的识别可以用于机器人手臂实时视觉伺服控制中。文章以一个三角形的物体为目标,对所提出的方法进行了仿真试验,结果证实了这种识别方法的有效性。     

基于LS–SVR的机器人空间4DOF无标定视觉定位

研究了基于智能算法的机器人无标定视觉伺服问题, 提出了一种新的基于最小二乘支持向量回归的机器人无标定视觉免疫控制方法. 利用最小二乘支持向量回归学习机器人位姿变化和观测到的图像特征变化之间的复杂非线性关系, 其中最小二乘支持向量回归的参数由自适应免疫算法加5折交叉检验优化确定, 在此基础上利用免疫控制原理设计了视觉控制器. 六自由度工业机器人空间4DOF 视觉定位实验结果表明了该方法的有效性.     

基于极线几何的机器人模糊滑模视觉伺服

从控制的角度出发,针对基于极线几何的机器人视觉伺服问题,设计了模糊滑模控制器,通过建立合适的模糊规则库,有效地削弱或减小抖振现象,同时提高系统的鲁棒性和快速性。机器人6DOF视觉定位仿真实验表明该方法的有效性和可行性。     

移动机器人生物启发式变结构轨迹跟踪控制

针对移动机器人反演轨迹跟踪控制中的速度跳变与速度跟踪问题,提出一种采用生物膜电压模型和反演滑模方法的移动机器人生物启发式变结构轨迹跟踪控制系统。首先基于移动机器人的运动学模型建立位姿跟踪回路,即利用生物启发式膜电压模型获取虚拟的位姿误差信号,并结合Lyapunov函数设计反演控制器来解决速度跳变;然后考虑移动机器人的动力学模型设计速度跟踪回路,构造基于组合趋近律的滑模变结构力矩控制器来保证速度跟踪;接下来,根据Lyapunov理论对所提系统的稳定性进行证明;最后,以iRobot Create移动机器人为控制对象进行直线、圆和折线轨迹跟踪控制的仿真研究。通过分析比较初始阶段和拐点处的跟踪误差、速度和力矩,验证了所提系统的有效性。     

用Notes实现设备管理

讨论了如何充分利用Notes强大的协同功能解决与关系型数据库系统信息的交换，按照最经济、最有效的原则，提出了一种适合企事业单位设备管理的解决方案。     

基于遗传整定的模糊免疫PID控制器在液位控制系统中的应用研究

将遗传算法、模糊控制和免疫反馈机理与传统的PID控制相结合 ,提出了基于遗传整定的模糊免疫PID控制算法并将它应用在双容液位系统的控制中 实验结果表明 ,该控制方法的控制性能优于常规的PID控制 ,具有一定的推广应用价值