基于信息耦合度的群集式AUV分群控制算法

自主水下航行器(AUV)的分群控制,表征为AUV群集在外部刺激下分裂成多个子群的行为。针对无协商、指派及中心控制的AUV自发分群问题,提出一种基于信息耦合度的分布式分群控制算法。该算法利用信息耦合度表示AUV间的相互关联程度,并根据信息耦合度的差异动态调节个体运动倾向性,使得AUV在外部刺激下运动行为产生分化,从而实现无中心控制下AUV群集的自发分群运动。仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。     

融合邻域自适应跟随的群集系统分群控制方法研究

分群运动表征为有序运动的群体在外部信息作用下自发分裂为多个独立子群的现象。针对传统基于避撞、组队和聚集行为的群集运动控制方法难于实现分群运动的问题,提出一种融合了邻域自适应跟随行为的分群控制方法。该方法引入了基于序参量的邻域自适应跟随行为,实现了外部信息作用下群体的自组织分群运动。仿真实验验证了所提分群控制方法的可行性和有效性。     

物联网环境下群体机器人协同演化机制研究

利用物联网协同感知技术获取群体机器人行为的状态信息分布、势场分布和群体行为演化目标。据此控制无线传感网络产生个体信息,形成"虚形体",诱导协助群体机器人行为的演化,从而形成一种基于传感器网络特征的诱导信息模型和群体行为控制算法。在不改变群集行为规则的情况下,通过传感器网络控制诱导信息的活动与布局,所提出的控制算法主动诱导控制群体行为。通过实例仿真验证了所提出算法的有效性。     

基于模糊行为决策的机器人主动寻径导航

针对在传统的机器人导航中,机器人行为的激发是一种被动过程,容易导致机器人的行为出现"缺乏规划性"的问题,类比于人类在未知环境中的寻路过程,提出了一种基于模糊行为决策的主动寻径方法.首先,在机器人的探测域内寻找可视点并确定最优子目标点;然后,对感知到的环境信息及最优子目标点信息进行分析以确定机器人所处环境;最后,设计了一种模糊控制器,并对机器人的行为进行规划并输出控制指令使得机器人实现避障且逃离半封闭区域,最终到达目标点.仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于拟生灭过程的群集机器人任务分配宏观分析与预测

以预测由个体局部规则涌现的全局行为为目的,提出一种新的群集机器人任务分配宏观模型,提供了解系统性能与作为模型参数的群集规模之间关系的分析手段,尤其是该模型对于任务类型和群集规模都没有限制。通过拟生灭过程模型建立系统任务分配动态性的演化方程,首次引入矩阵分析法到群集机器人领域,求解了宏观模型的闭式稳态解,发现了系统任务分配在稳态服从的统计规律。进行了包含上百个机器人的仿真,其结果说明了模型预测与分析的正确性和可靠性。     

基于支持向量机方法的球形机器人定位控制

提出了一种基于支持向量机方法的球形机器人运动控制算法。该控制算法可模拟人工操作员的行为进行机器人的精确定位控制,无需计算机器人的动力学模型。给出了该算法的实现过程。重复实验结果表明,该算法可以实现球形机器人较精确的定位运动控制。     

基于BP神经网络控制的多机器人运动规划(Ⅰ)

对多个机器人在简单环境中的运动的研究,利用多机器人控制的神经网络模型,将BP神经网络应用于机器人与障碍物,机器人与机器人之间的避碰行为控制,对机器人进行的行为设计.讨论了机器人训练神经网络及运动规划.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于BP神经网络控制的多机器人运动规划(Ⅰ)

对多个机器人在简单环境中的运动的研究,利用多机器人控制的神经网络模型,将BP神经网络应用于机器人与障碍物,机器人与机器人之间的避碰行为控制,对机器人进行的行为设计.讨论了机器人训练神经网络及运动规划.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于改进智能体模型的群集运动行为研究

为进一步探索多智能体复杂的群集运动行为,给出了两种改进的智能体模型,即改进的有限感知范围的Boid模型和改进的具有优先方向的Leader-Follower模型。以改进的有限感知范围的Boid模型为基础,研究了群集趋同和危险躲避行为。并以改进的具有优先方向的Leader-Follower模型为基础,进一步研究了群集趋同和危险躲避行为,与Boid模型不同的是,由于引进了具有对环境先验信息已知的智能体Leader,后者的行为具有更丰富的动力学行为和更高效的群集趋同和危险躲避效果。结果表明,基于领域知识或结合工程实际背景对智能体模型进行有目的的改进是进一步推动智能体群集运动行为研究的有效途径。     

融合多特征信息的密集场景人群分群检测算法

针对存在更复杂运动模式的无序运动人群密集场景,提出了一种有监督的密集场景人群分群检测算法,不仅能够实现运动前景的自动定位和跟踪,而且还能够在有先验信息的条件下准确定位分群区域。结合个体之间运动轨迹时空距离特征、运动方向特征、格兰杰因果性特征、热能图特征以及运动相关性特征,采用结构化支持向量机在训练集上进行训练,对测试集人群进行了分组测试。选用了大量真实室内外密集人群无序运动场景视频进行测试,试验结果表明,该方法对密集人群分组有较好的处理效果。     

模式识别技术应用于机器人控制的研究

本文概述了模式识别理论的三种识别方法,对语音信号进行分析处理,用模式匹配法进行了限定词汇量的语音识别,并把识别结果送入Hero-1机器人,实现了对机器人动作的控制.     

球面2自由度机器人的滑模变结构控制

球面2自由度5杆机器人的应用非常广泛,可用于机械数字化仪、微操作装置、灵捷眼和人体关节修复装置等。在球面2自由度5杆机器人运动学和动力学模型研究的基础上,提出了该类机器人系统的滑模变结构控制方法。介绍了球面2自由度机器人的机构和动力学模型。引入决定附加补偿力矩的指数趋近律,建立了球面2自由度机器人的控制算法。提出了外力、质量、转动惯量以及滑模控制参数等对球面2自由度机器人的控制精度和系统稳定性的影响规律,并对球面2自由度机器人进行了控制仿真。仿真表明,控制方法是有效的。在选择合理参数下能避免机器人系统的振荡,且能保持系统的稳定性、鲁棒性和提高系统的运动精度。     

Two types of coaxial self-balancing robots

Two types of coaxial self-balancing robots （CSBR） were proposed, one can be used as a mobile robot platform for parts transporting in unmanned factory or as an inspector in dangerous areas, and the other can be used as a personal transporter ridden in cities. Mechanical designing and control structures as well as control strategies were described and compared in order to get a general way to develop such robots. A state feedback controller and a fuzzy controller were designed for the robot using DC servo motors and the robot using torque motors, respectively. The experiments indicate that the robots can realize various desired operations smoothly and agilely at the velocity of 0.6 m/s with an operator of 65 kg. Furthermore, the robustness of the controllers is revealed since these controllers can stabilize the robot even with unknown external disturbances.     

基于扩张状态观测器与动态面控制的可重构模块机器人反演分散控制

针对可重构模块机器人控制中各子系统间关联项难以处理的问题,提出了一种基于三阶扩张状态观测器(ESO)和动态面控制(DSC)的反演分散控制方法。利用三阶ESO对各关节耦合的关联项及建模不确定性进行实时的估计和补偿,并利用粒子群算法(PSO)自适应调整ESO中的参数。在设计反演分散控制器时,为了克服对虚拟控制量进行重复求导运算而导致的所谓"计算膨胀"问题,采用基于动态面控制的方法设计反演分散控制器,并对所设计的分散控制器的Lyapunov稳定性进行了分析。将该控制策略应用于一个四自由度可重构模块机器人的轨迹跟踪控制中,仿真结果验证了该控制器对处理关联项及反演控制中"计算膨胀"问题的有效性。     

Real-time Non-linear Target Tracking Control of Wheeled Mobile Robots

A control strategy for real-time target tracking for wheeled mobile robots is presented.Using a modified Kalman filter for environment perception,a novel tracking control law derived from Lyapunov stability theory is introduced.Tuning of linear velocity and angular velocity with mechanical constraints is applied.The proposed control system can simultaneously solve the target trajectory prediction,real-time tracking,and posture regulation problems of a wheeled mobile robot.Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed tracking control laws.     

Real-time Non-linear Target Tracking Control of Wheeled Mobile Robots

A control strategy for real-time target tracking for wheeled mobile robots is presented. Using a modified Kalman filter for environment perception, a novel tracking control law derived from Lyapunov stability theory is introduced. Tuning of linear velocity and angular velocity with mechanical constraints is applied. The proposed control system can simultaneously solve the target trajectory prediction, real-time tracking, and posture regulation problems of a wheeled mobile robot. Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed tracking control laws.     

国外机器人在建筑业中的应用

介绍了当今世界建筑业中机器人的应用情况.并对某些机型的结构特点、性能和功能进行简要介绍和分析.     

机器人神经网络控制研究进展

介绍神经网络理论在机器人控制与应用中的研究进展,讨论具有代表性研究成果的特点与局限性,并提出可能的研究方向。     

Solving position-posture deviation problem of multi-legged walking robots with semi-round rigid feet by closed-loop control

The semi-round rigid feet would cause position-posture deviation problem because the actual foothold position is hardly known due to the rolling effect of the semi-round rigid feet during the robot walking. The position-posture deviation problem may harm to the stability and the harmony of the robot, or even makes the robot tip over and fail to walk forward. Focused on the position-posture deviation problem of multi-legged walking robots with semi-round rigid feet, a new method of position-posture closed-loop control is proposed to solve the position-posture deviation problem caused by semi-round rigid feet, based on the inverse velocity kinematics of the multi-legged walking robots. The position-posture closed-loop control is divided into two parts： the position closed-loop control and the posture closed-loop control. Thus, the position-posture control for the robot which is a tight coupling and nonlinear system is decoupled. Co-simulations of position-posture open-loop control and position-posture closed-loop control by MATLAB and ADAMS are implemented, respectively. The co-simulation results verify that the position-posture closed-loop control performs well in solving the position-posture deviation problem caused by semi-round rigid feet.     

基于软控制的群体机器人迁徙行为研究

为实现群体机器人迁徙系统的速度可控,研究了在软控制的干预下使群体达到期望速度的方法。在基于局部信息交互的分布式系统中引入软控制干预群体的运动形式,在不改变群体局部规则的情况下,实现速度可控的群体迁徙。利用代数图论和LaSalle不变原理,分析了该系统在软控制干预下的稳定性,并进行了仿真实验。实验结果表明,该控制策略能有效地实现稳定的群体迁徙行为。