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为弥补单线激光雷达在获取障碍物的几何形状信息上能力较弱的缺点,采用了一种基于无急回特性曲柄摇杆机构的ALV车载激光雷达摆动装置;分析了曲柄摇杆机构的运动特点及无急回特性装置杆长条件;为实现激光雷达在车体平面匀速扫描功能,使用多项式拟合的方法计算出驱动曲柄旋转的直流电机转速与激光雷达摆角之间的关系;建立了系统数学模型,设计了直流电机转速PID控制器,仿真结果表明当负荷力矩不断变化时,系统响应速度快,跟踪误差小;实验数据证明该激光雷达摆动装置实现了期望功能,性能可靠,能够满足ALV主动环境感知的要求. 相似文献
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基于一种非线性函数构造了新型的非线性指数趋近律,将非线性函数加入传统指数趋近律的等速趋近项系数,使等速趋近项系数随系统运动点到切换面的距离从大到小逐步变化,实现系统运动点到达过程由快到慢的变速控制。通过对到达时间的计算和比较,表明非线性指数趋近律缩短了到达时间,间接增强了系统鲁棒性,进一步降低了系统抖振。四旋翼飞行器纵向姿态控制的仿真结果表明了该控制方法的有效性。 相似文献
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针对包含约束条件的工程优化问题,提出了基于人工蜂群的粒子群优化PSO-ABC算法。将PSO中较优的粒子作为ABC算法的蜜源,并使用禁忌表存储其局部极值,克服粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷。采用可行性规则进行约束处理,将粒子种群分为可行子群和不可行子群,并在ABC算法产生蜜源的过程中保留部分较优的可行解和不可行解的信息,弥补了可行性规则处理最优点位于约束边界附近的问题时存在的不足。四个典型工程优化设计的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解,且稳健性更强。 相似文献
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通过在孤长-曲率空间建立车辆运动学模型的方法,在满足非完整约束条件的基础上,将运动规划问题转化为函数优化问题.为提高PSO算法的优化速度,满足算法工程应用的实时性要求,提出一种基于多任务种群协同进化的粒子群优化算法.该算法将种群分为3种执行不同任务动作的子群,充分扩展搜索范围,挖掘搜索域内的有用信息,使种群的全局搜索能力和局部搜索能力达到较好的平衡状态.实验结果证明,将协同进化PSO算法应用于弧长-曲率空间中的函数优化问题,可实现对自主车辆的运动规划,规划轨迹满足车辆运动学和动力学约束,保证了车辆行驶的安全性和平稳性. 相似文献
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自主地面车辆在障碍物环境下的运动规划问题是一个包含非完整约束条件的全局优化问题。针对该优化问题,提出了一种基于参数化运动模型和改进粒子群优化算法的运动规划方法。该方法将车辆运动模型解耦为参数化弧长-曲率模型和速度模型,并采用混沌映射方法对粒子群优化算法进行了改进,将改进的粒子群优化算法应用于弧长-曲率模型中的参数优化问题。仿真结果证明了该方法的有效性,是自主地面车辆运动规划的一种较好方法。 相似文献