一种可重构机器人运动学求解方法

针对可重构机器人没有统一的运动学求解形式问题,提出通过构形平面匹配方法求解可重构机器人的运动学.采用改进形式的D-H建模方法,可自动形成可重构机器人运动学模型;将机器人在目标点的位形分解成若干个构形平面,通过三级构形平面的匹配,可求得具有单一串连形式可重构机器人运动学逆解;对搭建的6自由度机器人和8自由度机器人构形的运动学进行实例仿真.仿真结果表明,采用有限个构形平面匹配方法能够求解出可重构机器人运动学,验证了算法的正确性和实用性.     

水下自重构机器人游动构形的稳定性分析

针对水下自重构机器人游动构形的稳定性问题,本文提出了以恢复力矩作为量化参数的水下自重构机器人游动构形的稳定性判据。考虑到水下自重构机器人是由相同模块组成,提出先计算各个模块的恢复力矩,然后以参考模块为基准进行叠加。以水下蛇形构形的游动为例,介绍了恢复力矩的计算方法,并分析了关节摆动对恢复力矩的影响。分析结果表明:该方法可以准确、高效地描述水下自重构机器人游动构形的稳定性。     

可重构机器人构形平面的工作空间研究

采用构形平面匹配的方法进行可重构机器人运动学求解时,构形平面的工作空间求解是一个关键问题.为此,提出了一种基于构形平面的工作空间表示方法.首先建立可重构机器人基本模块的运动学模型,根据基本模块的运动学模型按照构形平面划分规则划分可重构机器人工作构形,然后研究典型构形平面的工作空间,找到快速、相对简洁的工作空间表示方法.最后,通过实例进行验证工作空间表示方法的有效性和可行性.     

新型可重构机器人逆运动学的研究

提出新的模块建模方法,通过新的建模方法,可快速搭建机器人的运动学模型．将机器人在目标点的工作位形分解成有限个构形平面的方法,通过对分解的平面构形的工作空间描述,进行构形平面间的姿态和位置匹配,从而找到机器人的数值逆解．通过对采用基本模块搭建的八自由度机器人构形的运动学实例仿真,验证了该方法的可行性．     

基于“风车”形子单元的自重构机器人运动及自重构规划

自重构机器人区别于其他类型机器人的一个重要特征是其在具有移动能力的同时还具有自重构能力.为了赋予自重构机器人这2种能力,在分析DL-Cube(double L-cube)自重构机器人单元模型的结构特性基础之上,设计了基于"风车"形子单元的分层规划算法,实现了由"风车"形子单元构成的自重构机器人构形在平面内的运动;同时,借助于"风车"子单元自身具有的移动、转变模块方位、携带模块能力,机器人实现了平面内由24模块组成的"长方形"初始构形到目标构形为"H"构形的自重构.通过运动和重构仿真实验,验证了分层规划算法的有效性及利用"风车"子单元进行自重构的可行性.     

哼唱检索中一种新的旋律模糊匹配方法

针对哼唱的非精确性,提出一种新的方法,将模糊集合及方法引入旋律近似匹配的过程,在用户查询与数据库目标数据之间构造模糊隶属函数,根据隶属度判断音高差信息的相似度,同时对音长比信息进行相似度计算,用两者加权得分作为动态规划法匹配过程中的转换代价,最终得到两个匹配序列的编辑距离,从而得到查询结果．实验结果显示模糊方法的引入提高了检索命中率,同时考虑音长特征的策略也提高了检索精度．在样本集内,检索结果的前十位命中率较原有的5阶音高差近似匹配方法提高了16%．     

基于DS的跟踪制导雷达与动能拦截器目标交接

目标识别匹配是跟踪制导雷达与动能拦截器成功交班的关键环节．从目标匹配角度,对雷达与导引头之间的交接问题进行了研究．首先提取和量化弹道目标典型识别特征,将每个特征作为一个证据,构造每个证据的基本置信指派函数,然后运用DS方法进行分布式计算融合,通过决策规则对融合结果进行判断,完成目标匹配．最后,用算例验证了DS方法对目标交接的有效性．     

基于TODIM和PROMETHEE II的概率不确定 语言双边匹配决策方法

针对概率不确定语言环境下的双边匹配决策问题,提出一种基于TODIM和PROMETHEE II的双边匹配决策方法。首先,根据TODIM方法计算各方主体间的损益值,进而计算各方主体间的优势度;再将优势度作为PROMETHEE II方法中的优先函数计算各方主体的流入量、流出量和净流量;接下来根据净流量计算各方主体对另一方主体的匹配满意度。在此基础上,构建双方主体满意度之和最大化且考虑双边匹配方案公平性的多目标匹配优化模型,并通过使用线性加权方法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,利用LINGO11.0软件包进行求解,得到公平双边匹配方案。最后,通过政企双边匹配算例分析,验证了所提出匹配决策方法的可行性和有效性。     

基于改进万有引力算法的配电网多目标故障重构

针对配电网在发生故障后产生的重构问题,基于改进万有引力算法提出了一种切实、可行的多目标故障重构方案.通过调研配电网的故障重构过程,优化了多个目标的权重系数,提出了综合考虑网络损耗与开关动作数量的故障重构模型.利用反向学习法、共轭梯度法和Tent映射实现了经典万有引力算法的有效改进.软件仿真与实际工程测试结果表明,所提故障重构方法具有较强的实用性、更低的网络损耗和更少的开关动作.     

基于偏好多目标优化和遗传算法的输电网架重构

提出一种基于偏好多目标优化和遗传算法的输电网架重构方法,考虑对于不同优化目标的偏好,制定网架重构方案。计及系统中机组、线路以及负荷的影响,提出3个评价指标作为优化目标,构建一个偏好多目标优化模型。考虑到所建优化模型的偏好性和离散性,提出一种基于偏好的非支配排序遗传算法。提出基于偏好的支配关系、种群规模控制技术以及重复个体过滤技术,用于提高算法的效率,获得解数目可控的偏好Pareto最优解集。仿真结果表明,所提模型能够有效平衡网架重构的不同影响因素,所提算法对于网架重构优化问题有较高的求解效率。     

UBot自重构机器人拓扑描述方法

为准确描述重构过程中自重构机器人的拓扑关系,提出一种基于关联矩阵的UBot自重构机器人拓扑描述方法.在分析UBot自重构机器人系统的模块运动特性的基础上,建立了重构过程中关节状态表;对模块间可能存在的连接和方位关系进行分析,建立了一种二进制数表达法;以蠕虫构型为例,建立了其对应的数学拓扑描述矩阵.该矩阵不仅描述了模块的...     

模块化自重构机器人的设计和运动规划

研制了新型模块化自重构机器人DL-CubeII(Doble L CubeⅡ)系统,相对于DL-CubeⅠ系统,DL-CubeⅡ设计了一种小型旋转钩子连接/断开机构用来代替I型中采用的内平衡磁铁结构,在中转机与机器人模块之间采用更可靠的无线通讯;软件方面,提出了一种基于模块规则库和宏动作的启发式规划方法,可以对任意初始构型的机器人在复杂环境中到达指定目标质心位置进行规划。最后给出了硬件实验和几个仿真实验,验证了机器人连接机构的可靠性和自重构算法的可行性。     

基于多故障分类的Hex-Rotor无人飞行器的执行单元故障检测与自重构

为了实现对Hex-Rotor无人飞行器执行单元故障的快速准确检测,提高飞行器的安全性和可靠性,提出基于多故障分类的执行单元故障检测与自重构算法.在对执行单元故障进行分类的基础上,建立执行单元升力故障模型,构建基于扩展卡尔曼滤波算法的故障观测器组,实现故障的检测与隔离.利用故障观测器的输出信号,对不同故障进行相应的自重构,设计基于多故障分类的自重构控制算法.通过理论分析、数值仿真和实际飞行,验证了提出算法的有效性.结果表明,利用该算法能够快速、准确地完成故障检测与隔离,在故障条件下保证飞行器姿态控制的稳定性.     

Dynamic Reconfigurable Structure with Rate Distortion Optimization

基于率失真优化的动态可重构结构

蒋林¹，张雪婷²，山蕊²，谢晓燕³，刘新闯²，贺飞龙³

（1.西安科技大学 集成电路设计实验室，西安 710054；

2.西安邮电大学 电子工程学院，西安 710121；

3.西安邮电大学 计算机学院，西安 710121）

摘要：

高效视频编码（High Efficiency Video Coding，HEVC）中的率失真优化（The Rate Distortion Optimization，RDO）算法具有许多的迭代和大量的计算，为减少计算时间满足不同规模RDO算法快速切换的需求。提出一种RDO动态可重构结构。首先，通过H树型配置网络（H-tree Configurable Network，HCN）加载量化参数（Quantization Parameter，QP）和比特率值，并实时检测阵列的执行状态。当检测到RDO算法的重构请求时，下发相应的配置信息。这种硬件自适应的自重构实现方法提高了硬件的灵活性和利用率。实验结果表明：当配置网路的控制位宽度仅增加31.25％时，可控处理单元的数量增加了32倍，执行周期比同类型设计降低了50％。与其他RDO实现方法相比，在基于配置网络的可重配置阵列上实现的RDO算法的平均工作频率增加了12.5％，面积减少了56.4％。

关键词：动态可重构；速率失真优化；类似霍夫曼编码；上下文切换；视频处理

     

可重构模块化机器人分布式控制算法研究

可重构机器人是基于一套事先设计好的模块，并根据特定任务的要求选择的一组模块装配成的机器人。为了实现快速重构，可重构模块化机器人不仅要实现机械结构构形的快速重构而且要实现控制系统的快速重构。根据多Agent理论中协商合作机制和机器人结构的分布性，可重构模块化机器人采用基于多Agent的分布式体系结构。利用微分运动理论提出了一种分布式控制算法，它能够适应三维空间的控制要求，从理论上证明了这种算法的收敛性。     

基于卷积力矩观测器与摩擦补偿的机器人碰撞检测

针对常规工业机器人在未知环境下运行时可能产生碰撞的安全性问题,提出一种新型的机器人碰撞检测算法. 设计卷积力矩观测器,通过实时观测关节输出力矩与动力学估计力矩的偏差实现机器人碰撞检测. 为了避免机器人处于不同位姿、运动状态等情况下关节摩擦对机器人碰撞检测的干扰,采用静态LuGre模型对关节摩擦进行补偿. 通过对实际工业机器人的运动监测,辨识出更加准确的静态LuGre模型参数. 该碰撞检测算法无需加速度信息,避免了对位置反馈信息二次求导所带来的计算误差. 关节力矩基于关节伺服驱动的电流信息获取,无需安装专门的力/力矩传感器,从而在常规工业机器人无需额外配置的情况下,只需采集机器人关节驱动电机电流和位置信息即可实现碰撞检测. 通过人与机器人交互实验验证了该碰撞检测算法的有效性.     

串联机器人机构分析和综合同步方法的应用

为揭示机器人机构综合性能与机构类型和尺寸之间的映射规律,基于机器人机构单一性能指标的相关性和多样性,引入统计学原理,依据线性降维与非线性降维原则,应用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA),对典型串联机器人——不同构型和不同尺度的平面串联机械臂进行综合性能评价,从而选择综合性能最优的机构构型和尺度.计算结果表明:KPCA方法较PCA方法有更好的降维效果,更能有效地处理多个单一性指标间的非线性关系,提供更多的综合性能评价信息,可为建立机器人机构综合性能与其机构类型和尺寸之间的数值计算关系,并进行机构构型和尺度同步综合提供科学的参考依据.