基于运动描述语言的轮式移动机器人控制

介绍了一种基于运动描述语言的轮式移动机器人控制方法．运动描述语言不仅可以有效地描述机器人系统中离散和连续动力学过程的相互作用,而且可以定量地描述操纵机器人的复杂性．利用该方法对具有非完整约束的轮式移动机器人的位姿镇定问题进行了研究,仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于状态构形矢量和状态构形矩阵的可重构模块星球机器人构形

可重构模块星球机器人系统由母体和多个子机器人模块组成,单个模块可以独立运动和操作,多个模块可以重构组合成不同构形,模块采用非对称式轮手一体机构,具有姿态方位性和运动方向性,重构目的是组成在某种环境下更好地完成有向性运动的构形。基于此,提出矢量构形概念,将运动趋势方向和方位性融合到构形拓扑结构中。在模块矢量分析模型基础上,提出并构建状态构形矢量(State configuration vector, SCV)和状态构形矩阵(State configuration matrix, SCM),对非对称式单模块和整体构形的状态信息进行描述,同时支持预定义的数学变换操作,可以表达并触发模块的基础动作、构形重构。提出离散模块组合重构成目标构形的优化分析算法,通过实例仿真计算获得优化分析的选择结果。     

基于自调整神经元的无人直升机航向控制方法

直升机航向动力学包含输入非线性、时变参数和主－尾旋翼之间的强耦合,传统的比例积分微分(Proportional integral differential, PID)方法很难达到良好的控制性能。基于以上原因,通过把自调整神经元与滑模控制相结合,提出一种能够解决带有输入非线性的航向自适应控制方法。与常规自适应控制相比,用滑模条件代替误差函数作为目标函数,使控制器在保证闭环稳定性的同时,能够进一步使跟踪误差满足期望精度。证明了该方法的稳定 性,针对实际模型直升机试验平台航向动力学模型的仿真结果,以及与传统PID方法的比较都表明了该方法的有效性。     

流形网格上机构运动轨迹的参数化生成方法

在三角网格模型上操作机构的运动轨迹生成通常采用截面线法,当网格边界复杂时由此生成的运动轨迹很难保证与边界的一致性,从而产生较多较短的单条路径。基于调和映射技术,提出复杂网格曲面上机构运动轨迹参数化生成的一般方法。通过将复杂网格模型同胚映射到平面上的圆形区域或矩形区域,建立在参数曲面基础上的Zigzag型及轮廓型等参数轨迹线的具体规划模型,给出该种情况下轨迹离散点、行距及机构运动干涉的计算方法与解决方案。实例表明该轨迹生成方法具有良好的边界一致性,并因其固有的轨迹磨光性质提高了运动机构的动力学性能及运行效率。     

BDI Agent的人机智能结合方法

在网络遥操作中存在着由于操作者的操作负担过重或长时间操作而引起的误操作问题,提出以著名的BDI Agent模型为基础,通过引入中断机制,将反映操作者智能决策的操作目标、操作意图与BDI Agent推理产生的目标、意图进行结合的方法,为解决Agent智能的局限性和操作者的误操作问题,提供了一种人机接口方法,实现了人机智能结合.给出了中断的引入方法和操作者操作目标、操作意图中断响应原理,用形式化模型描述了人机智能决策选取目标和意图的过程.该人机智能结合方法在网络遥操作RoboCup中型足球机器人系统中得到了应用.     

VorSLAM算法中基于多规则的数据关联方法

针对单独依据马氏距离(Mahalanobis distance)的数据关联(Data association, DA)算法不能保证输出正确结果的问题, 结合VorSLAM (Voronoi partition based SLAM)算法所采用的混合地图表示方法的特点, 本文提出了一个基于多规则的数据关联方法. 该数据关联方法依据的规则包括局部搜索规则、传感器观测特征的单向性规则、 马氏距离规则和轮廓匹配规则,诸个规则在每个数据关联周期依次执行. 局部搜索规则和传感器观测特征的单向性规则可以有效地降低数据关联的搜索空间,同时可避免一类潜在的数据关联错误; 马氏距离利用了特征参数表示的特征位置信息寻找多个可能的数据关联假设; 根据VorSLAM算法中局部地图描述了产生对应特征的局部环境轮廓信息, 轮廓匹配规则从多个可能的数据关联假设中识别出正确的数据关联假设. 基于多规则的数据关联方法系统可靠地解决了VorSLAM算法中的数据关联问题, 方法的有效性通过两个室内环境的实验得到了验证.     

基于反馈线性化的无人直升机航向控制

本文着重解决小型无人直升机航向自适应控制问题．通过求非线性函数导数,把原始系统扩展为一个带有伪状态变量的新系统．这种方法不必求解非线性函数的逆,并且降低了计算量．证明了该方法的稳定性．针对实际模型直升机实验平台航向动力学模型,仿真结果表明了该方法的有效性．     

全地形移动机器人建模与控制研究综述

不同于平坦地形下的普通移动机器人,全地形移动机器人必须考虑地形因素带来的影响。本文针对全地形移动机器人建模与控制方面的研究,从机器人建模、轮-地接触模型、车轮滑移、牵引力控制及稳定性控制等方面进行了综述,阐明了国内外研究现状,并指出了目前存在的问题及将来发展的方向。     

基于最小无穷范数的蛇形机器人最优力矩控制

带有被动轮的蛇形机器人在跟踪头部轨迹时,力矩输入具有无穷多解,其中振幅最小的解对应着电动机额定扭矩最小的情况,即为本文所指的优化力矩.由于带有被动轮的蛇形机器人侧向不打滑时轮子的法向速度为0,每个模块可以引入一个速度约束,此时蛇形机器人是一个非完整约束系统,而振幅最小的力矩对应着具有最小无穷范数的力矩.通过建立非完整约束动力学方程,将求解振幅最小的力矩转化为在动力学方程约束下求解最小无穷范数的问题.利用最小无穷范数的数值算法求得在蛇形机器人跟踪头部速度时的关节力矩最小无穷范数解,从而利用最小无穷范数解对蛇形机器人进行力矩控制,实现力矩振幅最小的最优力矩控制.动力学数值仿真结果证明了算法的有效性.     

基于网络的自重构机器人重构路径研究

文中针对自重构机器人的重构问题提出了一种基于网络的分析方法.自重构模块机器人"AMOEBA-I"的9种不同构形组成了一个构形网络.机器人的每种构形被看成带有权值的有向构形网络中的一个节点.一种构形向另一种构形的转换可描述为一条非负值的有向路径.将图论应用于构形变化的分析,根据构形的拓扑信息相应定义了重构路径、可重构矩阵和路径矩阵.在此基础上,将图论中的算法应用于重构路径的计数和最佳重构路径的选择.数值分析与仿真实验结果验证了该方法的可行性.同时,该方法还可以用于其他自重构机器人的构形控制与自重构规划.