一种推广的组合非线性输出反馈控制

针对多变量饱和线性系统的时变参考输入跟踪问题,研究了一种组合非线性输出反馈控制器的设计方法.基于原始的组合非线性反馈理论,构造了全阶和降阶输出反馈控制器.控制器由线性输出反馈项和非线性反馈项组成,使得闭环系统在包含于吸引域的不变集内渐近稳定.除了能够跟踪时变参考输入外,系统还具有良好的动态性能.仿真结果说明了所开发控制器的有效性.     

基于状态空间的机械臂轨迹规划

提出一种基于状态空间的机械臂轨迹规划方法,定义并构造了机械臂系统的状态空间,根据内在机构约束与外部环境约束描述出系统状态的可达范围,并给出了任务的可实现条件.对于可实现任务,在状态空间能搜索到任务完成的最优解.如果任务无法完成,则修改系统配置或约束,在新的状态空间确定任务实现的转化条件,并对任务的设计与规划给予指导.研究了障碍约束下两连杆机械臂的点到点任务,实验结果验证了该方法的有效性.

     

氮氧化物排放控制技术的研究进展

由于氮氧化物特殊的物理化学性质,对燃烧过程中生成的NOx实施控制是一项复杂的技术。本文介绍了NOx的形成机理,阐述了氮氧化物排放控制技术的发展与科研进展,并重点介绍了SCR、等离子体过程烟气脱硝技术。     

基于自抗扰控制器的机器人无标定手眼协调

研究机器人无标定手眼协调问题.分析了图像空间到机器人操作空间之间的非线性映射关系,并把非线性的映射关系看成是系统的未建模动态.基于自抗扰控制器思想,通过对系统未建模动态和外扰的补偿,完成了不依赖于任务的无标定手眼协调控制器的设计,实现了广泛意义的机器人无标定手眼协调控制.仿真和实验结果表明了该方法的有效性.     

力矩受限的机器人吸引域估计方法

针对力矩受限的机器人组合非线性反馈控制的局部稳定区域描述问题,研究了吸引域的估计方法.利用不变集属性和椭球性质,定义两种不同意义的最大椭球不变集来逼近吸引域,分别采用设置初始状态法和参考形状集法求解.通过带有约束的优化问题描述,所有条,件均能转化为线性矩阵不等式条件,易于求解.由于采用优化技术,能够减小吸引域估计的保守性.数值算例验证了所提方法的有效性.     

网络机器人的可调整自主性

Internet上数据传输的不确定延时妨碍了机器人和操作者之间迅捷而透明地交互, 严重限制了遥操作机器人的性能和应用. 本文研究了机器人的可调整自主性(Adjustable autonomy, AA), 通过改善人机交互来补偿网络通讯存在的不确定延时对系统性能的影响. 机器人的自主性根据当前形势和环境动态调整, 操作者和机器人以适合网络状况和任务需要的模式进行交互和合作, 使得整个系统的效率大大提高. 实验结果证明了所提方法的有效性和可行性.     

基于自抗扰控制的机器人定位策略

机器人定位即需根据传感器测量对自身位置进行估计. 由于机器人系统模型的复杂非线性, 工况环境中的不确定干扰, 定位结果不可避免地会受到系统内外扰动的影响. 现有的定位算法往往仅能依赖模型或传感配置以及算法自身的鲁棒性被动抗扰, 这使得定位系统的抗扰能力有限、应用场景受限. 本文基于自抗扰控制思想提出一种 能够主动补偿系统内外扰动的机器人定位策略. 该策略将系统中所有能够影响最终定位结果的不确定因素统一视为总扰动, 并设计扩张状态观测器实现对总扰动的观测, 在此基础上构建控制器补偿总扰动影响, 以使定位结果更加准确. 与传统的定位抗扰策略相比, 本文所提出的抗扰定位策略并不依赖于模型或特定的传感配置, 能够处理任意有界的扰动类型, 理论上能够成为定位抗干扰的终极解决路径. 最后, 基于李雅普诺夫理论证明了系统的稳定性. 仿真和实车实验验证了本文提出的基于自抗扰控制的机器人定位策略能够有效地观测系统总扰动, 并补偿扰动影响, 提高定位结果的准确度.     

非学习模式下的类Haar特征快速人眼定位

本文研宄非学习模式下的快速人眼定位算法.首先,在己检出的人脸区域中,根据人脸几何特征的先验信息,设置一定的人眼候选区域,通过高斯差分滤波消除光照影响.其次,定义一种类Haar的特征作用于二值化后的图像,在人眼候选区域计算该特征的评价值获得精确的人眼位置,实现人眼的快速搜索定位.该算法的处理方法简单快速,并且对于眼镜、眉毛以及发髻的干扰都有一定的鲁棒性.算法通过人脸几何先验知识,减少了训练和学习过程.实验结果表明,该算法能够快速准确实时地完成眼睛的定位,为后续的人脸识别提供必要的前提条件.     

力矩受限的机器人吸引域估计方法

针对力矩受限的机器人组合非线性反馈控制的局部稳定区域描述问题,研究了吸引域的估计方法.利用不变集属性和椭球性质,定义两种不同意义的最大椭球不变集来逼近吸引域,分别采用设置初始状态法和参考形状集法求解.通过带有约束的优化问题描述,所有条件均能转化为线性矩阵不等式条件,易于求解.由于采用优化技术,能够减小吸引域估计的保守性.数值算例验证了所提方法的有效性.

     

基于耦合ADRC原理的机器人无标定手眼协调

研究机器人的无标定手眼协调问题．基于耦合的自抗扰控制器思想，通过对系统建 模的不确定性及其未知外扰进行非线性补偿，完成了相互耦合的不依赖于系统特定任务的无 标定手眼协调控制器的设计，实现了广泛意义的机器人无标定手眼协调，最后的仿真和实验 说明了该方法的可行性．