群智感知激励机制研究综述

近年来，作为一种新的感知环境、收集数据和提供信息服务的模式，群智感知逐渐成为当前的研究热点之一.激励机制是群智感知研究中的一个重要问题，即通过设计合理的激励方式来激励足够多的参与者参与感知任务，并提供高质可靠的感知数据.对近年来在群智感知激励机制方面的研究工作进行综述，首先概述群智感知和群智感知激励机制；然后从关键技术入手，介绍4类主要激励方式和6类核心研究问题；最后，对现有工作进行对比分析，总结研究挑战，并指出未来发展方向，为相关研究人员提供有价值的参考.  

自适应混沌粒子群算法及在PID整定中的应用

针对微藻自动培养装置的温度控制,常规PID控制器的参数整定需耗费大量人力进行调节,提出一种采用自适应混沌粒子群的PID参数整定算法,充分利用多涡卷广义Jerk混沌序列的随机性及遍历性,对粒子群进行混沌初始化;采用非线性调整机制对惯性权重进行自适应调整;引入基于适应度方差的局部收敛判别机制,以混沌扰动的方式帮助种群跳出局部最优.仿真结果表明,相较于标准粒子群算法,改进算法能始终保持粒子群的多样性,系统响应超调量小,调节时间短,具有更好的全局搜索能力,控制精度较高,适应性和鲁棒性好.  

分组部分时隙帧预测的RFID防碰撞算法

针对最大帧长度受限情况下射频识别中的标签碰撞问题,提出分组部分时隙帧预测ALOHA算法。通过分组操作,限定每次待识别标签数在最大帧长的有效识别范围内。采用部分时隙帧预测,若部分时隙的碰撞或空闲比例超过门限值,则立即调整帧长,从而减少使用的时隙数。实验结果表明,该算法能有效降低使用的时隙数,提高系统识别效率,在标签大量动态变化的情况下,平均识别率可达35.58%,具有良好的适用性。  

面向变高度连续台阶的双足欠驱动步行稳定控制

针对欠驱动双足机器人在已知变高度台阶上的稳定控制,提出了一种基于自适应前馈算法的稳定步行控制策略.首先,考虑地面变形,将地面等效为"弹簧—阻尼"系统,并建立"机器人—台阶"耦合动力学模型.其次,将"机器人—台阶"这一"多输入—多输出"模型简化为由质心位移和速度构成的"单输入—单输出"模型.然后,使用变坡度斜坡等效变高度台阶,根据台阶高度确定等效斜坡倾角和机器人理想步长;同时引入自适应控制系数,并根据等效斜坡倾角调整该控制系数,实现质心对参考速度的跟踪.最后,在台阶高度变化小于0.032m的环境中进行数值仿真试验,验证控制策略的有效性.仿真结果表明:本文提出的控制策略可以实现已知变高度台阶上的稳定步行.