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研究了非完整移动机器人群的避障编队问题. 在次优化控制基础上, 通过对每个交互机器人求解指标函数存在耦合的优化问题提出了两种算法. 在终端惩罚项中加入了势场函数并且构造出相应的终端约束集. 关于系统稳定性及安全性进行了讨论. 仿真实例说明了所提算法的可行性.
面向大规模室内环境, 研究了基于全向视觉的移动机器人自定位. 提出用分层的几何-拓扑三维地图管理广域环境特征, 定义了不同层次的三维局部环境特征及全局拓扑属性, 给出了分层地图的应用方法. 构建了全向视觉传感器成像模型及其不确定性传播方法, 使得地图中的概率元素能够在系统中有效应用. 采用随机点预估搜索的方法提取环境元素对应的曲线边缘特征. 用带反馈的分层估计方法在融合中心对多观测特征产生的相应估...
研究全地形移动机器人在不平坦地形中轮-地几何接触角的实时估计问题. 本文以带有被动柔顺机构的六轮全地形移动机器人为对象, 抛弃轮-地接触点位于车轮支撑臂延长线上这一假设, 通过定义轮-地几何接触角 δ 来反映轮-地接触点在轮缘上位置的变化和地形不平坦给机器人运动带来的影响, 将机器人看成是一个串-并联多刚体系统, 基于速度闭链理论建立考虑地形不平坦和车轮滑移的机器人运动学模型, 并针对轮-地几...
移动机器人里程计误差建模是研究移动机器人定位问题的基础. 现有的移动机器人里程计误差建模方法多数针对某一种驱动类型移动机器人设计, 运动过程中缺乏对里程计累计误差的实时反馈补偿, 经过长距离运动过程定位精度大幅度降低. 因此本文针对同步驱动和差动驱动轮式移动机器人平台提出了一种通用的里程计误差建模方法. 在假设机器人运动路径近似弧线基础上, 依据里程计误差传播规律推导了非系统误差、系统误差与里程计...
一类参数不确定非完整移动机器人的鲁棒镇定。
针对移动机器人路径规划,将粒群行为和生命科学中的免疫克隆原理、进化算法相结合,将过去进化过程中的经验通过粒群行为来体现,提出了一种结合粒群行为和免疫克隆的移动机器人进化规划,较快速地规划出性能是全局优化的可行路径。分析了粒群行为的二种学习方式对路径规划的作用,研究了通过调整粒群行为操作中的参数实现多路径规划。通过仿真实验,对上述算法进行了验证。
提出一种粒子滤波器方法用于诊断移动机器人惯性导航系统传感器故障。该方法将基于规则的推理与多粒子滤波器结合,利用规则推理确定机器人运动状态,每一种运动状态用一个粒子滤波器监视。该方法有效地解决了单个粒子滤波器难以表示复杂逻辑的问题,降低了每个粒子滤波器的粒子数,从而提高了诊断效率和精度。对移动机器人在5种平面运动状态下(静止、直线运动、转动等)的8种工作模式(包括1种正常工作模式和7种故障模式)进行...
以具有精英保留的免疫遗传算法(Immune genetic algorithm with elitism,IGAE)和栅格法为基础,提出一种新的移动机器人最优路径规划方法。其步骤为:首先采用栅格法对机器人工作空间进行划分,建立给定环境中移动机器人的自由空间模型;每个栅格用1个序号标识,并以路径上各栅格序号作为机器人路径的编码参数。然后,采用直角坐标和序号混合应用的方法产生初始种群,群体中每1个个体...
采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制。应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分。设计模糊控制器来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设...
分析了E-Core RD1100干涉型光纤陀螺的误差产生机理,提出利用RBF神经网络和遗传算法实现光纤陀螺漂移误差模型的辨识。通过实验获得进化神经网络的训练样本,在RBF神经网络的训练中,提出了基于Elitist竞争机制的遗传进化训练方法。RBF神经网络具有很强的局部逼近能力,而遗传算法具有优良的全局搜索与优化性能,从而能够有效地对陀螺误差的非线性与时变特征进行建模与辨识。实验结果表明:该方法大幅...
采用Agent技术设计并实现了一个移动机器人的分布式控制系统。移动机器人的体系结构包含了慎思层、控制层与协调层,由多个异构Agent完成相应功能。动态局部规划根据激光雷达的环境“快照”信息来确定局部反应行为。慎思规划采用逆向D*算法,通过搜索脱离点来避免在复杂环境下陷入局部势能陷阱。慎思层与控制层分别由低工耗工控机实现,组成异构分布控制系统。该体系结构综合了控制的实时性与复杂环境下的适应性。开放的...
为了支持未知环境下移动机器人自主导航,提出了移动机器人的并行免疫计算模型,为解决其在线导航优化、病毒/路障识别和计算效率问题提供了基础组织。免疫计算模型分为固有免疫计算层、适应性免疫计算层和并行/分布式计算层,并行免疫计算模型建立在此3个免疫计算模型基础上。探讨了移动机器人并行免疫计算模型的负载极限和负载平衡,分析了此类移动机器人系统的鲁棒性;提出了移动机器人并行免疫计算模型用于路障识别的方法。移...
针对自行研制的移动机器人(IMR01)设计并实现了一个分布式控制系统。IMR01采用激光雷达平台、多视觉系统作为环境感知器。利用2-D平面扫描的激光测距传感器,通过传感器平台俯仰与水平的转动实现在3-D环境感知,建立地形的高度图以分析可行区域与障碍区域。利用光纤陀螺仪、倾角仪及里程计等传感器构建移动机器人航向制导系统。控制系统基于多系统集成的低功耗工控机(IPC),在硬件上具有良好的扩展性能;通过...
移动机器人在三维工作环境中障碍物位置和形状已知条件下的全局路径规划问题进行研究。机器人的初始路径取为出发点到目标点的直线路径,引入人工神经网络结构和模拟退火温度定义路径能量函数;根据多面体形障碍物的形状特征设定各边界面不等的模拟退火初始温度,并且对路径点位于障碍物内、外的不同情况建立不同的运动方程;提出一种基于神经网络结构能量函数的路径规划算法及其优化算法,对所提路径规划算法进行仿真研究。研究结...
以激光雷达为主要传感器,对移动机器人设计一种实时避障算法。该算法考虑到机器人的非完整约束,利用基于圆弧轨迹的局部路径规划和控制使之能够以平滑的路径逼近目标位置。采用增强学习的方法来优化机器人的避障行为,利用激光雷达提供的报警信息形成刺激反应式行为,实现了动态环境下避障行为,具有良好的实时反应能力。该控制算法采用分布式软件设计方法,各功能模块异步运行,较好地实现了局部规划与全局导航目标的结合。该策略...

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