基于变传动比的线控转向前轮转角控制

提出一种基于混合智能变传动比技术的前轮转角控制算法;分析了车辆转向性能和转向稳定性的影响因素,利用模糊神经网络设计以控制车辆转向性能为重点的传动比控制器,利用直线拟合方法设计以转向稳定性为重点的传动比控制器,然后应用模糊软切换技术对两传动比进行切换融合,最终得出兼顾转向性能和转向稳定性的恰当总传动比;利用该传动比直接控制前轮转角,并将控制策略进行仿真实验;实验结果表明总传动比不仅在数值范围和曲线形状上更接近理想传动比,而且将对应的峰值速度控制在110km/h左右,优于其他两个分传动比的控制效果;用该传动比控制的整车稳定性和前轮路径跟踪能力较好,可见整个控制策略的有效性。     

基于模型预测的侧风稳定性主动前轮转向控制研究

受侧风影响,高速行驶的车辆易偏离预定行驶轨迹,增加驾驶员“误操作”的风险,存在较大安全隐患,为此,该文开展了车辆侧风稳定性主动控制研究。该研究通过建立附加气动力作用的三自由度整车动力学模型,设计主动前轮转向的车辆侧风稳定性模型预测控制器,并搭建 Simulink-CarSim 联合仿真平台进行验证分析。结果表明,在单向侧风工况和交变侧风工况下,带侧风稳定控制的车辆最大侧向偏移量为 0.01 m,远低于无控制时的偏移量;横摆角速度平台值保持在“0”左右,横摆角速度峰值最高降低了 80%,极大地提高了车辆的侧风稳定性。     

基于全景近红外视觉的室外移动机器人定位系统

针对室外移动机器人定位、导航问题,提出了一种基于全景近红外视觉的路标定位系统。系统通过近红外主动照明降低了光照变化、阴影等因素的影响,利用全景摄像机获得大范围的路标定向信息。图像处理中改进大津法和路标跟踪的应用使识别路标更准确、更快速,三角定位算法确保能精确的计算出机器人的世界坐标。室外环境下移动机器人的定位实验结果表明,本系统具有较高的定位精度和良好的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的多移动机器人自学习协调系统

研究多移动机器人的运动规划问题．针对机器人模型 未知或不精确以及环境的动态变化,提出一种自学习模糊控制器（FLC）来进行准确的速度 跟踪．首先通过神经网络的学习训练构造FLC,再由再励学习算法来在线调节FLC的输出,以 校正机器人运动状态,实现安全协调避撞．     

基于神经网络移动机器人PID控制

针对移动机器人电机模型实质的非线性，为满足其精确的运动要求和技术性能，采用动态反传算法训练BP网络以辨识直流电动机的逆模型。将这一训练后的网络输出作为神经PID控制器输入不断调整其P，I，D参数，进而调整控制器输出电压以控制系统跟踪位置或速度指令。该算法简单、计算量小、适于实时控制。实验结果表明了该方法的有效性。     

室外移动机器人的视觉临场感系统

本文介绍了我们所建立的室外移动机器人的视觉临 场感系统,由摄像机云台系统、头盔系统、通讯系统、视频显示系统组成,集成的系统取得 了令人满意的效果．     

室外移动机器人遥操作系统的设计与实现

遥操作是移动机器人指挥控制的重要手段之一.介绍了一种新型的室外智能移动机器人遥操作系统.本系统改变传统的固定指挥站,采用基于移动指挥站的操作方式,大大提高了操控的灵活性和系统的隐蔽性.同时,本系统还使用了先进的无线通信技术,开发了良好的人机交互界面,设计了功能全面的遥操作终端、定向天线云台控制系统以及多传感器环境信息采集系统.实验表明,系统能够在野外环境中高效、稳定地完成各种遥操作任务.     

基于模糊神经网络的移动机器人沿墙导航控制

移动机器人沿墙导航控制包含了追踪和避障两种情况,是移动机器人研究中的常见问题。它是指机器人在一定方向上沿墙运动,或者更一般意义上的沿着物体轮廓运动,并与墙保持一定距离。移动机器人利用声纳采集机器人与墙体的距离和角度信息,通过模糊神经网络将输入数据进行融合,从而判断移动机器人的位姿信息,输出左右轮速度控制其动作。实验证明此方法可以有效地保证移动机器人在安全距离内沿墙体运动。对比采用模糊神经网络前后的实验,采用后的移动机器人沿墙导航控制轨迹优于采用前,均方误差大大减小。     

基于激光雷达的室外移动机器人避障与导航新方法

提出了一种应用于室外移动机器人避障与导航的新方法——角度势场法．此方法将当前视场极坐标系的二维障碍物信息转换到一维的角度域内,综合评估视场内的障碍物在角度域内产生的阻力效应,以及目标点在角度域内产生的引力效应,计算得出当前目标角度及通行函数,确定移动机器人驾驶角和速度的控制输出,做到兼顾移动机器人的安全与向目标点的行进．此方法已应用于室外移动机器人THMR V．     

移动机器人基于多传感器信息融合的室外场景理解

本文研究了移动机器人多传感器信息融合技术,提出一种融合激光测距与视觉信息的实时室外场景理解方法．基于三维激光测距数据构建了高程图描述场景地形特征,同时利用条件随机场模型从视觉信息中获取地貌特征,并以高程图中的栅格作为载体,应用投影变换和信息统计方法将激光信息与视觉信息进行有效融合．在此基础上,对融合后的环境模型分别在地形和地貌两个层面进行可通过性评估,从而实现自主移动机器人实时室外场景理解．实验结果和数据分析验证了所提方法的有效性和实用性．     

室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究

室外智能移动机器人有着广泛的应用前景,是机器人研究中的热点之一．本文分析 了在室外移动机器人发展中有着代表意义的几个典型系统,进而论述了室外移动机器人研究 中的若干关键技术的研究现状及发展水平．这些关键技术包括移动机器人的控制体系结构、 机器人视觉信息的实时处理技术、车体的定位系统、多传感器信息的集成与融合技术以及路 径规划技术与车体控制技术等．     

一种液压驱动机械手的神经网络学习控制结构

针对二自由度机械手的控制问题,本文提出了一种基于函数联接神经网络的反馈学习控制器 ,提高了控制系统的自适应速度,改善了系统的起始特性．为了在改善系统自适应速度的同 时增强系统的稳态特性,本文又提出了基于函数联接神经网络的串级学习控制算法．仿真和 实验都证明了控制方法的优越性．     

基于改进的遗传算法和模糊逻辑控制的移动机器人导航

本文给出了一种用遗传算法学习模糊规则以完成移动机器人导航的方法.采用了变长度编码 方法和竞争型小生境遗传算法，减少了染色体的尺寸和复杂度，同时提高了学习速度．本文 考虑了轮式移动机器人的运动模型，将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则的输出． 整个学习过程在仿真环境下完成后，在仿真和自行开发的全局视觉平台上对学到的规则进行 了验证，实验结果证明了方法的正确性．     

一种全方位移动机器人的运动学分析

介绍了本所开发的全方位移动机器人的机械结构,分析了它的运动学模型.并在此基础上,讨论了几种特殊的运动方式.最后分析了实际存在的滑动对模型的影响.􀁱     

基于地图的室外移动机器人路径规划与导航系统

本文给出基于地图的室外移动机器人路径规划和导航系统的设计与实现。根据主题图内容分层和空间关系的拓扑特征建立了基于对象的空间表示方法。全局路径规划可在多种约束条件下找出最优路径，启发式搜索算法中的费用函数同时考虑路径长度和转折次数与角度两个主要因素。文中还描述了一个以有穷状态机为工具的导航系统模型。并给出了针对校园环境模型在ＳＵＮ３／２６０工作站上实现的部分实验结果。     

一类全方位移动机器人的不确定扰动数学模型

本文针对一类正交轮全方位移动机器人的机构特点，分析了运行中由于其结构因素引起机器人运动不稳定的主要原因．针对此类结构运动过程存在的不确定扰动问题，分析了它的产生机理及其变化规律，并推导出在该种不确定性扰动影响下的移动机器人动力学模型．该模型可为正交轮全方位移动机器人运动控制提供理论依据，具有较强的理论意义和应用价值．     

越野移动机器人自动驾驶专家系统的研究

本文研究越野移动机器人驾驶专家系统等有关问题，首先介绍了系统的硬件支持环境，然后阐述了自动驾驶专家系统的总体结构，有关知识库的内容以及使用知识的各功能模块的作用与运行机理，该系统已分得以应用，能够完全代替驾驶员各种驾驶操作，并能进行自主导航、运动规划、自动绕障、动态跟踪目标、原路返回以及示都再现等复杂任务。     

基于解耦控制的非完整移动机器人实时轨迹跟踪

本文研究了非完整两轮移动机器人的实时轨迹跟踪问题．首先,在介绍了一般的非线 性系统的输入 输出线性化方法的基础上,并研究了在两轮驱动移动机器人轨迹跟踪中的应 用;然后在研制的非完整两轮驱动移动机器人的实验平台上对该算法进行了实时轨迹跟踪实 验,结果表明了该非线性跟踪控制算法的有效性．     

基于车体加速度反馈的轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

本文分析了轮式移动机器人在运行过程中由于动力 学不确定性引起的力矩扰动，并提出了一种基于传感器的移动机器人控制方法．在利用线加 速度传感器实时测量机器人车体加速度信号的基础上，实现了车体加速度反馈控制，实验 证明了该方法的有效性．     

基于全局视觉的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

将视觉伺服控制思想引入到全局视觉条件下的轮式移动机器人轨迹跟踪控制中,提出一种基于消除图像特征误差的控制方法.讨论并推导了包含电机模型的非完整移动机器人动力学方程,设计了鲁棒速度跟踪控制器.实验结果证明了文中方法的有效性.􀁱