排序方式： 共有4条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对传统行为选择机制(ASM)不能很好地做出控制决策的问题,提出一种基于多层感知(MLP)前馈神经网络的ASM,并将其应用到移动机器人目标跟踪中。首先,根据具体应用场景预定义多个机器人行为。然后,根据机器人配备的图像和红外传感器获得的目标位置和障碍物信息,通过MLP神经网络从预定义行为中选择出所需执行的行为。另外,为了构造最优的MLP模型,采用一种简化粒子群算法(SPSO)来优化网络权值参数。机器人目标跟踪仿真的结果表明,提出的ASM能够准确选择出合适的行为,实现了控制机器人跟踪目标移动且能够避开各种障碍物。 相似文献
2.
提出了一种基于状态观测器参数控制噪声干扰下的混沌数字通信控制方法。利用一混沌系统驱动另一混沌系统产生出理想的输出波形,将该控制方法用于混沌控制;根据噪声干扰下的系统方程构造出状态观测器,并将该状态观测器用于具有测量噪声、输入噪声干扰的混沌系统和Lorenz混沌系统的控制;改变观测器的作用范围,可以将混沌系统稳定到固有的区域内。仿真结果证实了该控制方法的有效性。 相似文献
3.
文章研究了超混沌Lorenz系统的控制问题.基于脉冲控制原理和自适应控制策略,提出了常数脉冲和自适应脉冲相结合的混合控制方法,使用该方法可以扩大将系统控制到稳定周期轨道的控制参数的范围.数值实验证明了这种混合控制的方法的有效性. 相似文献
4.
选取变维混沌系统中合适的控制参数,提出有限维反馈控制方法.用该法可实现变维混沌系统的同步,或者加速实现混沌系统的同步化.通过蔡氏混沌电路的同步设计和数值仿真,验证了其有效性. 相似文献
1