极坐标下基于迭代学习的移动机器人轨迹跟踪控制

为提高自主移动机器人对一类特殊轨迹的重复跟踪能力,在极坐标下建立了3轮全向移动机器人的运动学模型,结合离散时域下对轨迹跟踪问题的描述方法,采用开闭环P型迭代学习控制算法,并在给定条件下证明了其收敛性,随着迭代次数的增加,该算法能够有效改善动态不确定环境中系统的稳定性与收敛的快速性。通过将仿真结果作用于实际动态系统的初始控制输入,从而在实际环境下能以较少的迭代过程来获取控制律。实验结果表明,在仿真环境下机器人可以较好地跟踪玫瑰曲线,在实际机器人测试中,机器人能够较好地跟踪期望轨迹,从而证实了该方法对提高自主移动机器人轨迹跟踪能力的可行性与有效性。     

基于FPGA和双DSP的实时图像处理器设计

为满足高速实时图像处理的要求,提出一种基于FPGA互联的.以两片TMS320C6416为核心图像数据处理单元的并行系统结构.其中DSP负责图像处理,FPGA负责实现整个系统的数字逻辑及12C总线的配置,实现以FPGA作为主DSP协处理器的方式增加了该系统的灵活性及实时性.结果表明,在基于PCI总线的高速图像数据通道下,该系统可用来进行视频图像的高速采集工作,能够实现快速傅里叶变换、边缘检测等图像处理算法,满足实时图像处理的要求.     

Using Data Mining to Find Patterns in Ant Colony Algorithm Solutions to the Travelling Salesman Problem

Travelling Salesman Problem （TSP） is a classical optimization problem and it is one of a class of NP- Problem. The purposes of this work is to apply data mining methodologies to explore the patterns in data generated by an Ant Colony Algorithm （ACA） performing a searching operation and to develop a rule set searcher which approximates the ACA＇s searcher. An attribute - oriented induction methodology was used to explore the relationship between an operations＇ sequence and its attributes and a set of rules has been developed. At the end of this paper,the experimental results have shown that the proposed approach has good performance with respect to the quality of solution and the speed of computation.     

基于遗传优化与模糊规则挖掘的异常入侵检测

提出一种基于智能体进化计算框架与遗传模糊规则挖掘的异常入侵检测方法.通过应用模糊集分布策略、解释性的控制策略和模糊规则生成策略,实现了Agent之间的模糊集信息交换,从而有效地从网络数据中抽取正确的、可解释的模糊IF-THEN分类规则,优化了模糊系统的可解释性,并提高了系统的紧凑性.采用KDD-Cup99数据集进行测试,并与现有方法进行了比较,结果表明该方法对R2L的攻击检测性能稍弱,对DoS、Probe和U2R的攻击均具有较高的分类精度与较低的误报率.     

OFDM的原理及技术特点

正交频分复用(OFDM)是一种新型调制技术,特别适合在多径传播的无线移动信道中高速传输数据。本文简要介绍了OFDM的发展概况和基本原理,以及调制、同步等几个关键技术,最后概述了OFDM技术的优点及不足之处。     

RS232设备到以太网的通讯接口设计

为了实现RS232接口设备与工业以太网的通讯,文中提出一种嵌入式的以太网网关的设计方案。该方案采用ATmega8单片机为控制核心,通过以太网控制器ENC28J60实现与工业以太网的通讯。给出了系统的软、硬件设计,与其他嵌入式网关相比具有硬件结构简单、软件容易实现、抗干扰性强等优点。     

一级倒立摆模糊PID控制器设计

一级倒立摆是一个典型的非线性、强耦合、多变量的不稳定系统,为了控制它的平衡性,首先对系统进行分析,建立数学模型。然后在模糊PID控制器的设计过程中,分析了模糊PID控制器的控制原理;确定了模糊语言变量和隶属函数;制定了模糊规则和解模糊的方法。最后利用Matlab中的Simulink和Fuzzy工具箱对一级倒立摆模型进行仿真研究。实验结果表明,模糊PID控制器具有很好的控制效果。     

基于改进互补滤波器的低成本微小飞行器姿态估计方法

针对微飞行器（MAV）在不同机动状态下如何获得对重力加速度的有效估计这一问题,提出一种具有增益调节机制的显性互补滤波器,对微飞行器类似周期性盘旋等典型状态,利用陀螺仪的测量和指示空速的估计构建了向心加速度补偿机制,使得基于重力加速度估计的互补滤波器能获得较为精确的姿态估计,并克服了传统互补滤波器对姿态估计进行重构的缺点。在比例积分补偿环节中,对俯仰角和横滚角的估计赋予不同的截止频率,使得比例增益和积分增益具有较好的自适应性。对比实验表明,姿态角估计误差能保持在±2°之内,与现有的典型滤波算法相比,该方法在算法效率和估计误差方面具有良好的综合性能,并适合用低成本的微惯性测量单元实现微飞行器的精确姿态估计。     

三轮全向机器人运动特性分析

在建立三轮全向机器人运动学模型的基础上,对机器人直线运动和圆弧运动的基本运动形式及特性进行了分析和仿真,研究了机器人在平动直线运动时的最大速度分布与加速度分布空间,在机器人圆弧运动的分析中,首先对其平动和自转两种形式进行了讨论,进一步通过仿真分析验证并表明机器人在圆弧运动叠加自转的情况下,当经过两点间的距离大于某一范围时,其时间最优路径是弧线路径而非直线路径的结论,这有利于在机器人足球比赛中提升机器人的机动性以及实现局部最优路径规划。     

基于预测控制的全向移动机器人轨迹跟踪

针对全向移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析与建立全向移动机器人运动学与动力学模型的基础上,研究了基于模型预测控制的移动机器人轨迹跟踪方法;通过对误差模型的线性化描述,并将目标函数以二次项部分与线性部分构成,在满足控制约束的条件下,将采样周期内最小化目标甬数的优化问题转换为二次规划问题的求解;当取预测时域N=5时,机器人在x和y方向的误差范围分别为±5.4%和±4.7%,并在轨迹曲线中曲率半径较小处出现较为明显的抖动,最后对误差产生原因进行了分析与总结,结果表明该方法对全向移动机器人的轨迹跟踪控制是有效可行的.