基于博弈论的多机器人任务分配算法

为了寻找一种合理有效的多机器人任务分配算法,基于多机器人协作救火任务环境,以博弈论纳什均衡为基础,研究多机器人的任务分配问题。根据任务模型特点和纳什均衡的主要特征提出了一种基于博弈论的任务分配算法。博弈的效用函数同时考虑了距离、火势和燃烧时间等因素,机器人根据此效用函数选择行为策略,促使机器人尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。利用任务总收益函数值的大小评价算法的优劣性。收益函数与火势、燃烧时间和机器人扑灭火灾数有关,这切合实际救火模型。实验结果证明了该任务分配算法的有效性。     

数控凸轮磨削中三环控制系统设计

为验证数控凸轮磨削控制系统中三闭环的稳定性,根据矢量控制原理,将交流永磁同步电机（PMSM：Per-manent Magnet Synchronous Motor）等效为直流电机系统模型,并应用机理分析法对凸轮旋转轴（C轴）和砂轮进给轴（X轴）进行深入剖析。利用三环（电流环-速度环-位置环）由内而外逐步推导传递函数的方法,建立了整个凸轮轴磨削控制系统的数学模型,并进行了Matlab仿真。结果表明,建立的三环控制系统稳定,为进一步研究凸轮高精度磨削提供了理论基础。     

板球系统的参数自调整反步控制

为解决系统初始值大范围变化,且控制量受到饱和特性约束的板球系统镇定控制问题,提出一种自动调整待设计参数的反步控制方法.分析了反步法偏差系统的平衡点特性;说明了反步法待设计参数与偏差系统动态间的关系;构造了Mamdani模糊逻辑,以自动调整反步法待设计参数;考虑了控制量受饱和特性限制而引入的约束条件,进而以遗传算法优化了模糊规则.仿真和实验结果均表明,自动调整待设计参数的反步控制方法降低了镇定控制中的位置偏差和位置超调.     

动态阻尼环境下多领导者群体机器人系统协同跟踪控制

研究了动态阻尼环境下具有多个领导者的群体机器人系统的协同跟踪问题,利用蚁群算法规则根据个体周围邻居的局部跟踪情况和领导者的需求信息确定自己的跟踪目标,实现了群体按照领导者需求分裂成不同大小的子群体进行跟踪的目的.提出了模糊自适应整定控制器参数的方法,使群体机器人系统克服环境中动态阻尼的影响,仿真结果验证了上述方法的有效...     

大规模多移动机器人合作任务的分布自主协作系统

以大规模多移动机器人觅食任务为背景,探讨了在分布式协作体系结构下系统任务级的协作与行为级的协调问题．提出了一种动态任务分配机制,在缩短任务完成时间的基础上减少了系统通信量并解决了任务死锁问题．同时,设计了一种基于预测的冲突消解方法,使机器人能够对动态障碍物进行精确避障．最后,通过仿真实验验证了上述方法的有效性．     

双足机器人自适应常值驱动与传感反馈结合的仿生行走控制

为了将双足机器人的混沌步态控制收敛到稳定的周期步态,提出一种控制策略。首先用庞卡莱截面法研究斜坡倾角变化对步态的影响,结果表明,坡度增大会导致倍周期步态到混沌步态的产生;然后以人类步行的生物力学为仿生依据,根据延迟反馈控制的基本思路,设计了自适应常值驱动与传感反馈相结合的仿生行走控制策略,并依据当前步和前两步初始状态对控制器参数进行逐步调节,最终将混沌步态控制收敛到周期步态。仿真结果表明了所提出算法的有效性。     

欠驱动步行机器人实时仿真系统设计

开发了异构多软件平台融合的机器人实时仿真系统。在欠驱动步行机器人动力学建模中引入虚拟样机技术,利用ADAMS软件生成动力学模型,利用MATLAB软件设计控制器,二者通过接口实现联合仿真;在开发人机界面及连接各个模块的接口中引入MATLAB和VC＋＋混合编程技术,完成对硬件的驱动控制及系统平台的操作。该仿真系统实现对欠驱动步行机器人进行理论步态仿真、控制方法的开发及实验研究,对实体机器人的控制调试、实时控制算法的设计。     

一类欠驱动系统的非线性输出跟踪控制

针对一类模型结构为非下三角的欠驱动系统,在反步法的框架下研究了其非线性输出跟踪控制问题．鉴于在此类欠驱动系统的反步法设计中,沿用一般下三角系统的偏差难以镇定全部的偏差动态,由此引入了“联系函数”的概念．在反步法设计中,构造了异于下三角系统的偏差,设计了状态反馈跟踪控制器,保证了系统偏差的全局一致渐近稳定性．仿真结果表明...     

基于能量成型的双足机器人解耦控制

研究带有膝关节和髋关节的双足机器人在3D (three-dimensional)空间稳定行走的控制器设计.通过构建概循环拉格朗日函数,将双足机器人的3D动态系统解耦成前向和侧向两部分,对前向部分设计势能成型控制器,使前向获得稳定行走步态;用输出零动态控制器控制侧向,满足系统的动态解耦条件.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

在线半监督Kohonen网络的预抓取手势识别

为实现智能仿生手的抓取,提高模式识别的实时性和灵敏性,提出一种在线半监督Kohonen网络。该网络针对表面肌电信号(s EMG)的特性,在有监督Kohonen网络基础上,将有监督和无监督网络的优势进行结合,应用数据剪辑方法处理训练集更新识别网络,在线识别侧边抓取、球形抓取、三指精确抓取和圆柱形抓取4种预抓取手势。实验表明,与不同Kohonen网络相比,此识别方法具有很好的在线识别能力和正确率。