模糊控制在尾流制导中的应用

常规鱼雷尾流制导方法对于机动目标的打击效果不佳。将模糊控制理论应用于尾流制导弹道设计中,以入尾流角度和尾流方向变化量为输入,通过模糊推理得出针对不同情况下的回旋角速度和回旋角度。同时提出了新的尾流制导控制量,探讨了获得尾流方向要素的方式,增加了导引信息。仿真结果证明,该方法有效降低了鱼雷回旋造成的航程损失,尤其提高了鱼雷对目标机动的适应性,降低了目标机动对尾流追踪的影响。     

模糊控制在复合制导中的应用

主要讨论模糊控制在导弹复合制导中的应用及其仿真结果分析,阐述了模糊控制指令的形成,改进模糊控制的方法－引入仿人智能积分控制,明确了模糊控制的优点,分析了在其他领导方法如惯性制导中应用的可能性。     

模糊控制在导弹姿态控制中的应用研究

针对导弹具有非线性、耦合性以及时变性等特点,文中给出了一种基于模糊控制的导弹姿态控制系统设计的新方法.以俯仰通道为例,设计了姿态控制系统的模糊控制器,并进行了仿真研究.仿真结果表明,利用模糊控制技术设计的模糊控制器可以较好地实现导弹的姿态控制,并且结构简单,具有较强的鲁棒性.     

神经模糊控制在机器人导航中的应用

提出了一种集成B样条模糊网络的控制器,实现了非完整移动机器人在动态环境中的导航控制．该控制器基于机器人和障碍物之间的相对运动建立速度场,从而进行机器人导航;通过B样条模糊网络更新输出力矩实现速度的跟踪,因而能够处理导航中的未知因素,避免碰撞的发生．最后通过李亚普洛夫稳定性理论保证了整个闭环系统的稳定性．     

模糊控制在飞航导弹自动控制系统中的应用

研究模糊控制在飞航导弹自动控制系统中的应用,首先对自动控制系统的整体结构进行分析,然后在导弹姿态控制回路中应用模糊控制理论设计模糊控制器,用于对导弹姿态运动实施控制,进而设计仿真模型,通过仿真实验展示该控制器良好的品质,验证设计的正确性及将模糊控制理论应用于飞航导弹自动控制中的可行性和有效性,为模糊控制与导弹传统控制及其它非线性控制理论相结合,以进一步提高导弹控制系统性能奠定基础。     

神经模糊控制在机器人导航中的应用

提出了一种集成B样条模糊网络的控制器,实现了非完整移动机器人在动态环境中的导航控制.该控制器基于机器人和障碍物之间的相对运动建立速度场,从而进行机器人导航;通过B样条模糊网络更新输出力矩实现速度的跟踪,因而能够处理导航中的未知因素,避免碰撞的发生.最后通过李亚普洛夫稳定性理论保证了整个闭环系统的稳定性.     

矢量距离值传播移动机器人路径规划算法

一种新型简单机器人路径规划算法：其模型把实际环境离散成由目标、障碍、自由空间组成的点拓扑组织的地图。系统通过特殊的数学模型把路面的不平整性对机器人行走的影响程度量化为通行便利程度并引入到路径规划模型中。实验验证该模型具有计算效率高,存储空间开销小,对实际地图模拟比较完全等优点,适合实际应用。     

移动机器人目标识别与定位算法发展综述

通过对移动机器人目标识别与定位算法中传统的目标识别算法、基于深度学习的目标识别算法和基于各类传感器的目标定位算法的特点进行综合分析,得出了2点启示,也是以后有待解决的关键技术:1)减小算法计算量以降低对硬件性能的依耐性;2)将目标识别算法与定位算法相融合以实现实时的目标识别与定位.     

基于模糊控制的仿生机器鱼避障算法

在具有复杂性与不确定性的水环境下,针对无法建立精确的水下机器人控制数学模型问题,提出基于模糊控制的仿生机器鱼避障算法。将视线导航原理与模糊控制思想相结合,进行水下机器人路径规划。通过专家经验,设计一个模糊控制器,实时调整水下机器人的运动方向,并通过仿真实验验证该算法的有效性。仿真及实验结果表明：该算法能实时、稳定地提供水下机器人的运动路径,有效躲避障碍物,安全达到目标点。     

分布式多移动机器人系统中个体控制程序设计

采用模块化方法设计分布式多移动机器人系统中的个体机器人控制程序,包括传感器及其数据处理、世界模型、决策、执行、仲裁和通信等模块.其每个传感器信息处理模块作为整个控制程序的一个子线程,独立地处理对应传感器信息后将数据送给世界模型;决策模块则由态势分析、上层策略、知识库、底层策略和动作控制策略库等子模块组成.     

基于动力学模型的轮式移动机器人运动控制

目前,对不确定非完整动力学系统进行设计的主要方法有自适应控制,预测控制、最优控制、智能控制等。结合WMR动力学建模理论的研究成果,对基于动力学模型的WMR运动控制器的设计和研究进展进行综述,并分析今后的重点研究方向。     

一种2D 仿真机器鱼1vs1 比赛的模糊策略

针对2D仿真机器鱼1vs1比赛中采用的传统策略的不足,提出一种新的模糊控制策略。在分析目前比赛策略存在的问题的基础上,对机器鱼和水球之间在各种位置和距离情况进行分析,并介绍了该策略相比于其它传统策略的优点。实践结果表明：该策略编写的比赛程序在实际应用中取得了较好的效果。     

移动机器人路径跟踪的自适应控制

提出一种结构简单的自适应控制器,控制器是由模糊神经网络和PD控制器并行控制移动机器人路径跟踪。在初始阶段,PD控制器控制路径跟踪并提供控制经验给模糊神经网络学习。在学习信号触发器的管理下,可以在线学习自适应调整模糊神经网络的参数。模糊神经网络控制器既推理产生控制规律,也辩识移动机器人动力学模型,通过BP学习算法实时在线调整自身参数达到路径跟踪自适应控制目的。     

便携式移动机器人手持监控系统

便携式移动机器人手持监控系统,基于嵌入式PC/104plus总线结构,由视频图像监视、状态信息监测、遥控指令、无线通信、数字地图交互及全局路径规划六大模块组成.各模块通过接口实现信息交换与数据共享.系统软件操作系统平台为Windows CE(WinCE),包括键盘扫描串口通信视频处理数字地图路径规划等模块.并以履带结构便携式移动机器人实验平台上的应用实例,验证了该手持监控系统.     

基于粒子滤波的移动机器人跟踪定位算法

针对移动机器人在非线性系统中匀速运动的实时跟踪定位问题,对基于粒子滤波的移动机器人跟踪定位算法进行研究.在控制系统中引入粒子滤波算法,并在此基础上引入退化因子,最后进行仿真验证.结果表明:该算法能避免粒子滤波算法在非线性系统的失效和单样本等问题,改善移动机器人在跟踪定位系统中的非高斯噪声影响,明显提高移动机器人定位精度.     

基于ADAMS 的某履带式机器人机动性能分析

为研究履带式机器人的机动性能,对某履带式移动机器人进行建模及仿真分析。基于该机器人的三维模型,借助动力学仿真软件ADAMS建立该机器人的机动性能分析模型,在此基础上,对其在平地、斜坡和楼梯等路面行驶时的机动性能进行仿真分析。仿真结果表明:仿真结果与理论计算吻合得较好,证明该方法是可信的,能为该机器人的结构改进和运动控制提供依据。     

移动机器人SLAM 改进算法的分析与实现

为解决移动机器人扩展卡尔曼滤波(EKF-SLAM)算法计算复杂、精确度不高及易受干扰的缺点,提出一 种基于最优平滑滤波理论的改进同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法。详细介绍 算法的改进过程,通过Matlab 软件对其位置轨迹跟踪误差及标准差进行仿真分析,基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)系统的实验平台,在室内走廊进行SLAM 实验以测试改进算法的效果。结果表明,改进的 SLAM 算法精度高、抗干扰能力强,能实现移动机器人的即时定位与地图构建。基于ROS 系统的软件平台能简化开 发难度,提升移动机器人的智能化。     

多模态模糊PID 控制算法在转台伺服系统中的应用

由于结构简单,可靠和安全,PID控制广泛用于伺服控制系统。但其固有的缺陷导致对复杂系统控制效果变差。为解决某些问题,设计一种多模态模糊PID控制器,应用模糊控制理论在线调节控制器参数和结构。通过控制实际转台伺服系统验证其具有良好的控制效果。