自平衡两轮机器人的分层模糊控制

为解决具有非线性、强耦合和绝对不稳定特点的自平衡两轮机器人的运动控制问题,提出一种分层模糊控制方法.该方法对机器人体的倾斜角度和轮子转动速度分别设计相应的模糊控制器,其输出同时进入决策器,由决策器进行智能判断与协调,输出控制量.两控制器交替工作,实现机器人体倾角控制和轮子转速控制的有机统一.该方法具有模糊规则少,控制逻辑简单的特点.对机器人的速度跟踪、运动停止及转弯等多种运动方式进行了控制仿真实验,验证了控制方法的正确性和有效性.     

基于模糊控制的除草机器人自主导航

研究了基于机器视觉导航的田间自主移动除草机器人．采用模糊控制方法引导除草机器人沿着农作物 行自动行走．根据导航角和导航距的参数特性选择了隶属函数,建立了两种控制规则库,并探讨了两种控制效果． 试验表明,模糊控制方法能够使机器人平稳运动．在直行阶段,控制规则1 有较高的控制精度．控制规则2 能使机 器人更好地通过弯道,对42.2± 的弯道,机器人的行走准确率达到74.58%．     

机器人神经模糊控制

本文首先讨论了机器人动力学的特殊性，提出了一种基于神经网络的模糊控制方法。该方法借助于一类新型的神经网络结构，实现了模糊规则的自动更新和隶属函数的自调整。该算法被用于机器人动态控制，取得了满意的仿真结果。     

并联机器人基于滑模理论的模糊控制

根据并联机器人控制的特点,运用一种基于滑模理论的模糊控制方法对它进行控制。这种控制算法简单,具有很强的鲁棒性,还能够保证系统的稳定性。仿真结果表明,它对并联机器人的控制具有良好的效果。     

一类弹性机器人的模糊控制

本文研究了一类多弹性连杆机器人的模糊控制问题.为系统仿真的需要.首先给出了该机器人系统的动力学模型.然后通过控制规则的函数生成方法给出了模糊控制器设计.并通过模糊控制器量化因子和比例因子的在线自调整.保证系统具有良好的动态与稳态品质.系统仿真结果表明,本文方案为弹性机器人的控制提供了新的有效途径.这项工作也为拓广模糊控制方法的应用领域做出了贡献.     

自平衡两轮机器人的参数自整定模糊控制

为解决具有强耦合、非线性和不确定性等特点的自平衡两轮机器人的平衡控制问题,提出一种参数自整定模糊控制器.该控制器通过比较系统响应与给定的差别来对控制参数进行自整定,降低了控制器设计过程中对设计者经验的要求.该控制器采用零阶Takagi Sugeno模型,易于在嵌入式系统中实现.搭建了自平衡两轮机器人硬件本体,建立了相应的数学模型,并给出仿真与实验结果,验证了该控制器的有效性.     

载人遥控水下机器人运动模糊控制

介绍载人遥控水下机器人运动模糊控制的设计思想，控制系统框图及软件控制流程。     

机器人电液位置伺服系统的智能模糊控制

本文针对机器人的关节电液位置伺服系统的特点,应用模糊集和人工智能原理设计了一种简单的智能模糊控制器.计算机仿真和实时控制实验结果均表明,智能模糊控制能有效地克服机器人系统固有的变惯量、非线性等不利因素的影响.此外,该控制器对系统参数变化具有较强的鲁棒性,能显著的提高机器人系统的定位精度和动态响应性能.     

体操机器人的模糊控制策略

提出了一种体操机器人模糊控制策略,它结合了无需模型和基于模型的模糊控制,无需模型的模糊控制器是为摇起体操机器人垢,它确保体操机器人的随着每次摆动而增加,基于模型的控制器是为平衡体操机器人设计的,它基于一个Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型。     

机器人对墙壁跟踪的模糊控制

机器人对墙壁的跟踪是机器人导航和定位的一种方法，特别是室内移动机器人。设计了机器人对墙壁跟踪的模糊控制算法，并在不同情况下进行了试验，实现了机器人对墙壁的跟踪。     

基于模糊控制的移动机器人视觉反馈跟踪

探讨视觉空间下非完整移动机器人的跟踪问题。在不校准摄像机视觉参数的前提下,提出一种利用视觉反馈信息设计非完整移动机器人轨迹跟踪的模糊控制方法。其模糊控制使用Mamdani推理机,包含if-then规则和重心法,对线速度和角速度进行控制。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于嵌入式移动机器人的模糊控制算法设计

以LPC2131的教育机器人为硬件基础,介绍了实时操作系统μCOS—Ⅱ的移植方法,并实现了模糊控制算法应用于机器人的速度控制。采用结构化的软件设计方法,此方法易于将其他复杂控制算法应用于机器人;同时,可使之成为一个运动控制软件设计的学习平台,如电机控制、系统中断、基于实时操作系统的运动控制等。     

基于模糊神经网络的机器人实时控制研究

基于模糊神经网络的机器人实时控制研究廖俊朱世强林建亚（浙江大学流体传动及控制国家重点实验室杭州３１００２７）关键词神经网络,模糊控制,机器人．收稿日期１９９５－０８－０７１引言模糊神经网络结合了模糊逻辑和神经网络各自的优点,受到越来越多学者的高度重视...     

基于模糊控制的仿生机器鱼转向控制研究

针对一类微小型仿生机器鱼的转向控制问题,结合其自身运动的特点,提出一种基于模糊控制的转向控制算法.根据实验室经验建立模糊控制规则,运用Mamdani推理,构造出控制响应表.通过避障问题对算法进行验证,仿真结果表明,该方法对机器鱼的转向控制有效,可行且能满足实时性的要求.     

基于模糊控制的全数字键盘电梯群控系统

信息的完整决定着控制的优良,该文介绍了一种全部采用数字键盘的电梯群控模型,针对该模型,在乘客两种不同需求的基础上,推导了乘客的最长候梯时间和最大冲击数的计算公式,采用规则模糊推理,实现层站召唤的合理分配,仿真实验对常规电梯群控系统和全数字群控系统做了比较,结果表明,在正常客流模式下,乘客的乘梯时间和经受的冲击数较常规的群控系统有降低,特别是强度较轻的客流模式效果更为明显,为研究符合乘客利益的电梯群控系统奠定了基础.     

自适应模糊控制的自平衡机器人设计

在两轮自平衡机器人系统的平衡控制中,为解决因所建立的数学模型不准确和存在未知干扰而影响控制性能的问题,设计了一种自适应模糊控制方法;首先,运用牛顿力学法建立了系统在斜坡上运动的数学模型;基于所建立的非线性动态模型,采用单点模糊化、乘积推理机和中心平均解模糊化的方法构建了自适应模糊逻辑控制器,然后通过李雅普诺夫稳定性分析的方法,导出控制器的自适应律;对自适应模糊控制的两轮自平衡机器人的平衡情况进行了仿真,结果表明,提出的自适应模糊控制器可以实现系统平衡,并具有自适应能力和鲁棒性。     

模糊PID控制下移动机器人定位方法研究

机器人定位研究一直是机器人学研究的重点,但目前机器人定位方法都存在缺点,抗干扰能力差,不能做到准确定位,主要是由于环境等多方面因素的干扰,定位误差会逐渐加大;由于上述原因,提出了一种基于设定值加权模糊PID控制的移动机器人自定位方法;给出了定位过程的参数,为机器人移动建立模型,设计一种模糊 PID 控制器,根据误差及变化率大小,选择模糊定位或PID定位,实现移动机器人的智能定位,提高机器人定位准确的准确性;通过仿真实验结果证明:模糊PID控制的机器人自定位方法对移动机器人的定位过程有较好的改善作用,实用效果较好。     

基于模糊PID控制的变排量液压马达系统仿真

与定排量液压马达系统相比较,变排量液压马达系统可降低流量消耗、提高总体效率、减小设备尺寸,且具有响应速度快等优点,能满足大功率和大惯量负载使用需求。针对液压伺服系统的非线性和负载参数的时变性等特点,对变排量液压马达控系统制策略进行了研究,通过对其进行AMESim建模仿真,分析了其速度控制和运动位置控制方法。由于常规PID控制器的控制参数在系统动态响应中是固定不变的,液压系统在工作过程中受到负载扰动而使得输出速度波动较大,从而造成不平稳性。故采用模糊自整定PID控制方法,在线实时调整PID控制参数,运用AMESim和Matlab/Simulink软件对该伺服系统进行联合建模仿真。仿真结果表明,与常规PID控制相比较,模糊PID控制在响应速度和平稳性等方面具有显著优势。     

基于模糊自适应控制的全向移动机器人的运动控制研究

由于四轮驱动全向移动机器人轮系分布的特点,四轮之间存在耦合关系,在运行过程中,机器人整体运动的稳定性及控制精度都不佳。针对此问题,本文设计一种基于模糊自适应控制器的误差修正方法,结合模糊控制和PD控制,在线对机器人体进行误差修正,并将整体误差按轮系结构分布合理分配到单个轮子上,从而将整体的误差修正转化为单个轮子的误差修正。通过在Matlab-Simulink环境下仿真实验表明,在使用模糊自适应控制器进行误差修正后,机器人对线速度及角速度的跟随性明显提高,改善了机器人运动控制的精度。     

基于遗传算法的管道机器人分层模糊控制

为了适应空调管道的复杂环境,提高空调管道清扫机器人控制性能,降低控制复杂度,构建了一个分层的自适应模糊控制器.通过多输入系统进行分层输入和叠加输出,大量简化了模糊逻辑推理,减少了控制规则数.应用遗传算法对控制器参数进行优化,有效地融合了控制信息,达到了较理想的控制特性.实验和仿真结果表明,模糊控制器适应性强,优化后模糊控制器具有很好的控制效果,实现了机器人在管道中自主导航.