自适应模糊算法优化的足球机器人轨迹跟踪

为了提高足球机器人在运动控制过程中的轨迹跟踪性能和稳定性,将自适应模糊PID算法用于机器人运动控制环节中,对PID参数进行实时调整。建立足球机器人在场地上的控制系统模型,分析机器人在轨迹跟踪中由驱动方向、角度等时变因素导致的实际轨迹发生偏移的问题,分别在MATLAB-Simulink和SimRobot仿真平台对优化算法的性能进行仿真,同时与传统的PID控制进行对比。实验结果表明,自适应模糊PID算法相比传统的PID控制器在最大跟踪误差和平均跟踪误差方面分别减少20.18%和29.34%,同时提升了系统的稳定性。该控制算法提升了足球机器人的轨迹跟踪性能,满足机器人在运动过程中的动力学和控制要求,易于在工程中应用。     

自适应容错算法在基站数据交互中的研究

针对某战术通信基站和移动端在进行数据业务交互时,受到如无线信道不稳定、内部执行器故障和信道堵塞等影响,从而造成传输时延较大和数据包丢失的问题,这就要求基站有较强的自适应容错能力,才能保证数据业务的高效完成。本文提出的实时自适应容错算法,首先采用轮询机制来动态分配与调度任务,减少了数据业务的分配计算时间,其次引入缓存队列暂时缓存传输数据,还具有多种安全数据传输路径,提高数据传输过程中的鲁棒性和容错能力,最后采用反馈状态机标记数据是否交互成功,保证任务的正常运行。实验结果证明,在交互等量的数据业务时,这种算法的引进能够将数据传输平均时延降低33%~42%左右,丢包率降低至0%~0.3%,确保基站数据业务交互的实时性、容错性和高效性。