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基于“雁阵效应” 的扑翼飞行机器人高效集群编队研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文借鉴“雁阵效应”, 研究了扑翼飞行机器人高效集群编队飞行问题. 通过对“V”字雁阵的分析得知, 当前排大雁(简称头雁)和后排大雁(简称从雁)保持某一合适的相对位置偏移时, 后排大雁可有效利用前排大雁挥翅产生的上洗涡流, 从而节省体能; 并且, 雁阵通过阵型的变换, 可以实现能量整体消耗的均衡性, 确保长航时飞行. 仿照该“雁阵效应”, 分析得出耗能最少的扑翼飞行机器人集群阵型排布方式, 并设计了阵型变换机制, 实现集群能量整体消耗的最优性和均衡性. 在此基础上, 参考雁群的交互方式, 设计了一种使用局部信息的控制方法, 保证最优阵型的稳定维持以及阵型间的灵活变换. 最后, 仿真结果验证了所提理论结果的有效性. 相似文献
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本文针对一类存在输入时延的非线性多智能体系统,研究了其在结构平衡的无向符号图下的固定时间二分一致性问题.首先,本文针对智能体间相互合作与相互竞争的关系,设计了一类存在输入时延的多智能体系统固定时间分布式一致性控制协议,使得系统状态在固定时间内收敛到数值相同但符号相反的两个值,且收敛时间上界与初始状态无关.随后,利用Lyapunov稳定性理论和代数图论给出了在存在输入时延的情况下多智能体系统实现固定时间二分一致性的充分条件和收敛时间的上界值,证明了控制算法的稳定性.最后,仿真实例验证了所提固定时间二分一致性算法和理论结果的有效性. 相似文献
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依据最大间距判别准则(Maximum margin criterion, MMC)的基本原理,并结合模糊技术和张量理论, 提出一种矩阵模式的模糊最大间距判别准则(Matrix model fuzzy maximum margin criterion, MFMMC),并在此基础上形成具有模糊聚类功能的双向二维无监督特征提取方法(Two-directional two-dimensional unsupervised feature extraction method with fuzzy clustering ability, (2D)2UFFCA). 该方法不但能直接实现矩阵模式数据的模糊聚类,而且还可以对矩阵模式数据进行双向二维特征提取,实现特征降维. 同时我们还从几何的直观含义出发,合理地设定矩阵模式的模糊最大间距判别准则中的调节参数γ并从理论上证明其合理性.为了提高特征提取的效率,还提出一种能有效计算矩阵模式数据的投影变换矩阵的方法.实验结果表明该方法具有上述优势. 相似文献
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一种基于局部加权均值的领域适应学习框架 总被引:2,自引:0,他引:2
最大均值差异(Maximum mean discrepancy, MMD)作为一种能有效度量源域和目标域分布差异的标准已被成功运用.然而, MMD作为一种全局度量方法一定程度上反映的是区域之间全局分布和全局结构上的差异.为此, 本文通过引入局部加权均值的方法和理论到MMD中, 提出一种具有局部保持能力的投影最大局部加权均值差异(Projected maximum local weighted mean discrepancy, PMLWD)度量,%从而一定程度上使得PMLWD更能有效度量源域和目标域中局部分块之间的分布和结构上的差异,结合传统的学习理论提出基于局部加权均值的领域适应学习框架(Local weighted mean based domain adaptation learning framework, LDAF), 在LDAF框架下, 衍生出两种领域适应学习方法: LDAF_MLC和 LDAF_SVM.最后,通过测试人工数据集、高维文本数据集和人脸数据集来表明LDAF比其他领域适应学习方法更具优势. 相似文献
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扑翼飞行机器人模仿自然界中的飞行生物,通过扑动翅膀拍打空气驱动飞行.它们机动性好、飞行效率高、噪音小,在某些应用场景比传统的固定翼飞机和旋翼飞机更有优势.目前扑翼飞行机器人的研究大多集中在机理研究和理论的建模与控制,鲜有实现室外的自主飞行,难以应对复杂的实际应用需求.在本文中,设计了一种独立驱动的仿鸟扑翼飞行机器人USTBird,通过两个舵机独立驱动左右翅膀可实现无可控尾翼的机动飞行.通过搭载自主设计的微型飞控板、GPS以及惯性导航模块,采用PD控制实现了扑翼飞行机器人的室外自主巡航飞行.设计了针对扑翼机器人的轻型两自由云台,很大程度上消除了机翼扑动飞行引起的图像抖动问题.针对机身振动和GPS测量误差带来的位置误差,采用无迹卡尔曼滤波算法对GPS采集的位置信息进行估计,提升了位置估计精度.设计了面向扑翼飞行机器人的地面站系统.考虑到扑翼飞行机器人存在的转向滞后问题,对偏航角设计双闭环分段PD控制器,最终实现了在外圆半径40 m和内圆半径10 m的圆环内的自主巡航任务. 相似文献
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目标搜索是多机器人领域的一个挑战.本文针对栅格地图中多机器人目标搜索算法进行研究.首先,利用Dempster-Shafer证据理论将声纳传感器获取的环境信息进行融合,构建搜索环境的栅格地图.然后,基于栅格地图建立生物启发神经网络用于表示动态的环境.在生物启发神经网络中,目标通过神经元的活性值全局的吸引机器人.同时,障碍物通过神经元活性值局部的排斥机器人,避免与其相撞.最后,机器人根据梯度递减原则自动的规划出搜索路径.仿真和实验结果显示本文提及的算法能够实现栅格地图中静态目标和动态目标的搜索.与其他搜索算法比较,本文所提及的目标搜索算法有更高的效率和适用性. 相似文献
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作为一种新型飞行机器人, 仿蝴蝶扑翼飞行机器人模仿自然界蝴蝶的生物结构和飞行方式, 能够有效地融
入并适应复杂环境, 在军民融合领域具有广阔的应用前景. 目前针对仿蝴蝶扑翼飞行机器人的研究大多停留在对生
物蝴蝶飞行机理的研究, 鲜有能够实现自由可控飞行的机器人系统. 本文设计了一款基于线驱转向的仿蝴蝶扑翼飞
行机器人, 名为USTButterfly-S, 其翼展50 cm, 重50 g, 可实现长达5分钟的自由可控飞行. 首先结合生物蝴蝶翅膀的
扑动特征, 设计了双曲柄双摇杆对称扑翼驱动机构. 然后模仿凤蝶的翅翼形状, 设计了仿蝴蝶翼型. 对翅膀的几何学
分析表明, USTButterfly-S的翅膀与凤蝶具有较好的形态相似性. 接着针对仿蝴蝶扑翼飞行机器人的转向控制问题,
首次采用线驱动机构拉动翅膀调节翅翼面积, 进而实现了USTButterfly-S的无尾航向控制. 最后集成自主设计的飞
控系统, USTButterfly-S能够实现室内盘旋飞行并进行实时航拍. 在实际飞行实验中, USTButterfly-S展现出类似生
物蝴蝶的飞行特征. 相似文献