欠驱动三连杆机器人的混杂控制方法

针对第二关节为被动关节的欠驱动三连杆机器人,提出一种混杂控制方法．欠驱动三连杆机器人的运动空间分为3个阶段：退化阶段、摇起阶段和平衡阶段．首先,在退化阶段,对第三关节构造Lyapunov函数,并针对此函数设计控制律使其连杆相对于前一连杆自然伸展,使系统退化为类Pendubot机器人;同时基于能量不断增加的思想设计第一关节控制律,以节省后阶段的能量控制时间．其次,在摇起阶段,保持第三关节控制律形式不变;通过仅控制系统能量和同时控制系统能量、角速度两种方法设计第一关节控制律,使系统进入平衡区．最后,对退化后的系统采用线性控制将其稳定在竖直向上不稳定平衡点上．数值仿真结果表明文中所提方法具有控制时间短,所需力矩小等优点．     

仿人机器人双臂/躯干运动规划研究

提出了仿人机器人双臂和躯干运动的两种规划方法用以补偿机器人运动过程中产生的自转转矩,进而提高系统运动稳定性.分析了运动中地面对机器人的作用力矩和双臂摆动对身体运动产生的影响.以补偿自转转矩为目标,规划了躯干自转补偿和双臂摆动补偿两种运动方式.以能量消耗为评价函数对这两种方法进行了比较,验证了两种方法的性能和可行性.     

一种可重构模块机器人中心构形的选择方法

可重构模块机器人具有多种构形以适应不同环境和任务的要求，构形的多变增加了构形研究的难度．在可重构模块机器人的众多构形中，中心构形作为可重构模块机器人的首选构形或基准构形，对系统的实际应用有重要参考价值．文中提出了一种在所有构形中选择一个中心构形的方法．根据构形之间可以相互转化的拓扑特征，利用网络图中的基本思想和原理对可重构模块机器人的构形进行建模；相应定义了构形转换耗值矩阵和构形中心因子，根据最大构形中心因子可以对中心构形进行选择．以中国科学院沈阳自动化研究所研制的三模块可重构机器人AMOEBA-1为例，利用仿真计算的结果对机器人9种构形的中心因子进行计算和比较，验证了该方法的可行性．最后根据构形邻接数，给出了中心构形选择方法的应用举例．此方法还可以适用于其他可重构模块机器人系统中心构形的选择．     

肠道内变径胶囊微机器人空间磁力矩特性

提出一种以相邻异向径向磁化瓦状多磁极组成的圆筒式永磁体为外驱动器,以胶囊机器人内嵌同磁极结构永磁体为内驱动器,在外驱动器旋转磁场的磁机耦合作用下,驱动变径胶囊机器人在肠道内旋进的驱动控制方法．根据等效磁荷法建立了偏心状态下磁驱动力矩普遍性数学模型,对驱动力矩与驱动器磁极结构参数的特性进行了研究,试验表明该驱动方法具有驱动力矩大、安全可靠等优点,变径胶囊机器人由径向间隙自补偿,显著提高了在肠道内的驱动能力,该磁驱动系统在人体肠道内具有良好的医学应用前景．     

广义Hamilton系统的观测器及基于观测器的H∞控制设计

研究广义Hamilton系统的观测器设计和应用问题. 首先, 根据广义Hamilton系统的结构特性, 提出一种新的观测器设计方法: 扩张+反馈法. 基于该方法, 文中设计了两种观测器, 一种是针对系统结构中不含参数摄动的情况而设计的; 另一种是自适应观测器, 则是针对系统结构中含参数摄动的情况而提出的. 然后, 运用所得到的观测器研究广义Hamilton系统的基于观测器的H∞控制设计问题, 给出一种新的设计方法. 最后, 把得到的结果应用于电力系统, 给出单机无穷大系统的状态观测器和基于观测器的H∞控制方案. 仿真结果表明, 所提出的方法是非常有效的.     

基于边Laplacian一致性的多无人机编队控制方法

目前无人机技术发展迅速,其应用也逐步从军事领域扩展到民用领域,多智能体系统一致性理论的结果大大推进了多无人机编队控制的进展.本文考虑带速度、偏航角和高度3个回路的自动驾驶仪且纵向解耦和不确定性扰动的无人机模型,在非平衡拓扑下,给出了基于边Laplacian一致性的分布式编队控制算法.首先用反馈线性化方法对六模态非线性无人机模型进行预处理.其次将编队问题转变成一致性问题;然后基于边Laplacian方法,将一致性问题转化成稳定性问题.利用Backstepping设计系统李雅普诺夫函数,并给出了编队控制算法,通过李雅普诺夫稳定性理论,证明系统的收敛性,从而保证多无人机编队的实现.最后仿真验证系统受到不确定扰动时,仍有很好的鲁棒性,并能够按指定队形稳定飞行.     

运用Lyapunov指数方法的车辆横向运动混沌分析及其滑模变结构控制

建立了考虑车辆横摆、侧向以及侧倾运动的3自由度非线性整车模型：运用Lyapunov指数方法对所建立的非线性整车模型进行了混沌的数值仿真分析．通过最大Lyapunov指数图和分岔图发现,车辆的横向运动非常复杂,包含了倍周期、拟周期以及混沌运动,对于车辆极限工况时的横向运动稳定性是不利的．利用滑模变结构控制（sliding mode variable structure control,SMVSC）方法,设计了SMVSC控制器,对车辆横向运动中的混沌进行了控制．为了减少SMVSC控制系统的抖振,进一步提高车辆在极限工况下行驶的横向运动稳定性,采用了幂次趋近律,利用模糊控制的方法实现了趋近律的自适应策略．最后将所设计的自适应趋近律的SMVSC系统在Matlab中进行了仿真,并将未加控制,SMVSC控制以及自适应趋近SMVSC控制三种仿真结果进行了对比分析,发现采用了自适应趋近的SMVSC控制对混沌的控制效果比其他的都要好,有效抑制了车辆横向运动中的混沌,显著提高了车辆在极限工况下行驶的横向稳定性,充分证明了该控制策略是有效的．     

一类非线性奇异Hamilton系统的H_∞控制

文中研究了一类非线性奇异Hamilton系统的稳定性和H_∞控制问题.基于该系统的结构特征,首先应用严格系统等价理论将该系统等价地转化为非线性耗散Hamilton微分代数系统,接着在此耗散形式下,研究非线性奇异Hamilton系统的稳定性问题并设计它的H_∞控制器,最后给出一个非线性电路系统的仿真实例.     

基于特征模型的再入飞行器自适应制导律设计

文中针对航天飞机类再入飞行器对参考阻力加速度曲线的跟踪问题，设计了基于特征模型的自适应制导律．首先将线性定常系统的特征建模方法推广到单输入单输出线性时变系统，从而建立了再入飞行器的特征模型，然后对特征模型提出一种新的非线性微分黄金分割自适应控制律．当特征模型的系数属于有界闭凸集，且系数的变化速率满足一定约束条件时，文中证明了非线性微分黄金分割自适应控制系统是一致渐近稳定的．在特征模型的基础上，通过结合使用跟踪控制律、非线性微分黄金分割控制律和改进的逻辑积分控制律，设计了再入飞行器基于特征模型的自适应制导律．它克服了反馈线性化方法要求精确获得对象模型的缺点．仿真结果表明，文中设计的自适应制导律对参考阻力加速度曲线的跟踪性能明显优于反馈线性化方法．     

基于拟态物理法的无人机集群与重构控制

基于拟态物理(artificial physics)法研究多无人机系统的集群构型生成及重构控制问题.在改进传统的拟态物理法基础上定义新的引力和斥力,使质点模型多无人机系统能够生成均匀分布的标准构型,并借助LaSalle不变集理论分析了集群控制律的稳定性;在此基础上,进一步讨论了序号无关的集群构型局部极值的改进策略.探索了一般性集群构型和标准构型之间的可逆且唯一的双射变换,利用双射变换提出了一般性集群构型生成的集群控制算法,并进而讨论了集群队形的收缩与扩张、集群构型切换和集群避障等集群重构问题.为验证提出的质点模型集群构型生成和重构算法,论文基于ROS(机器人操作系统)及Gazebo仿真器构建了多四旋翼无人机的协同仿真平台,分析验证了构型生成和重构算法的有效性.最后,将设计的基于拟态物理法的集群控制律扩展到多固定翼无人机系统,并搭建了基于X-Plane飞行模拟器和无人机自驾仪的多无人机协同控制半实物仿真环境,验证集群构型生成控制律的有效性.     

蛇形机器人步态转换CPG控制器

蛇具有细长无肢的身体、独特的半球型关节，使其可在神经系统控制下完成与环境相适应的多种节律运动．基于对该节律运动机制的分析，给出蛇运动神经系统的主要功能特性．首次应用双向循环抑制CPG模拟蛇节律运动发生机制，控制蛇形机器人组合关节，实现3种典型运动．通过单向激励串联该类CPG构成神经网络，给出该神经网络产生振荡输出的必要条件．用不同高级控制神经元命令激活下的输出，实现蛇形机器人典型运动模式的自动转换．通过动力学仿真和实验验证该CPG控制器产生不同节律运动模式的有效性．为蛇节律运动模式发生机制建模提供新方法．     

未知环境探测的多机器人协作机制和策略

机器人间的协调是多机器人系统高效工作的关键，它取决于如何为机器人分配任务以及机器人如何执行任务。本文针对未知环境探测，提出了一种多机器人框架，并给出了一种衡量多机器人合作能力的时间效率曲线。仿真实验表明，该策略可满足未知环境探测任务，并能达到实时规划的要求。     

两步EFOP参数估计的递推算法

经验频域最优参数（EFOP）估计方法是基于时域估计和频域估计的一种系统辨识方法．其优点在于能够降低噪声影响，对小样本数据的随机系统具有较好的辨识效果．利用松弛算法而建立的两步EFOP方法，可适用于ARMA和Box-Jenkins等模型．文中对受干扰的随机系统，推导出两步EFOP方法的递推算法．对新的递推算法进行了仿真，并利用实验结果分析和验证了该算法的有效性．     

智能机器人可变参数群体控制模型的多目标优化方法

近年来,针对自组织群体智能机器人的研究一直是智能机器人研究的热点问题.在这些研究中,提升群体机器人控制模型的泛用性一直是一个热点问题.为了提升群体机器人控制模型的泛用性,提高群体机器人在不同类型的环境下的功能表现,使用可配置的控制模型,利用仿真的方法求解控制模型在不同环境下的参数配置,是一种较为常见的方法.本研究提出了一种基于规则系统模型的多目标群体智能机器人控制模型优化方法,并针对该方法测试了多种不同的多目标优化方法的表现.使用包含凸障碍、非凸障碍以及通道型障碍的多个不同的仿真场景验证了该模型的效能.仿真验证结果表明该方法在各种环境下均具有较好的表现.     

基于稀疏元分析的欠定混叠自适应盲分离方法

传统盲分离理论假设源信号相互独立，通常采用独立元分析方法等实现盲分离，无法解决实际应用中出现的欠定混叠、相关源信号混叠等挑战性盲分离问题．稀疏元分析是国际上最近出现的一个新的研究热点，稀疏元分析盲分离方法具有实现欠定混叠盲分离和相关源信号混叠盲分离的能力，因而为广大研究人员所关注．但到目前为止，对于稀疏元分析的研究还很不成熟，特别是非常欠缺有效的算法．仅有的少数几个算法仍然面临许多问题，比如：基于Lewicki和Sejnowski（2000）所给Lewicki—Sejnowski自然梯度的稀疏元分析方法，是目前讨论欠定混叠盲分离的一种有效自适应算法，它较通常的K-均值聚类法有更多的优势．但Lewicki—Sejnowski自然梯度只是一种近似表示，缺乏严格的理论依据．由稀疏元分析代价函数出发，基于矩阵理论以及文中所建立的一个新的数学公式，从理论上导出了一个新的且严格的自然梯度，从而为这类稀疏元分析方法提供了严格的理论基础．在此基础上，给出了稀疏信号欠定混叠的新自适应盲分离算法．该方法具有实现欠定混叠和相关源混叠盲分离的能力（见仿真1）．仿真结果表明，所给的新自然梯度比Lewicki—Sejnowski自然梯度更为稳定可靠，同时算法具有较好的抗噪性．     

空中/地面机器人异构协同技术研究:现状和展望

多空中/地面机器人异构协同是一个新的前沿性技术领域,该技术可拓宽空中机器人和地面机器人的应用范围,提高其侦察、搜救及执行其它任务的效率.本文对空中/地面机器人的异构协同技术中的群集运动、编队控制、编队控制稳定性分析、网络控制、实际应用等核心问题进行了系统综述,并分析空中/地面机器人异构协同技术的未来发展趋势.     

约束切换非线性系统给出初始稳定区域的预测控制设计

有约束切换非线性系统的稳定控制是一个重要的研究问题．通常的预测控制方法可以很好的处理约束问题并使得系统稳定,但一般首先假设其中的优化问题初始可行,而对于初始稳定区域并没有具体的描述．本文针对一类输入变量受约束且状态不可测的非线性切换系统,提出了一种混合非线性预测控制方案．其主要思想是：利用李亚普诺夫函数和状态观测器,设计在预测控制器和有界反馈控制器之间适当切换的混杂控制器,以得到初始稳定区域的描述并使得子系统闭环稳定;对整个切换系统,基于状态估计,设计在各组件间平稳切换的切换律,以保证整个闭环系统的渐近稳定性．最后通过对一个化工过程实例进行仿真,验证了本文所提控制器的有效性．     

机器人的鲁棒控制

主要研究了机器人系统的鲁棒控制。介绍了机器人的鲁棒控制模型后,利用最优控制问题求解鲁棒控制,这种方法降低的构造Liapunov函数的难度。只需要求解一个代数的黎卡提方程,便可得到最优控制器,而且证明了这个最优控制器也是鲁棒控制器。但又由于基于这种方法得到的控制器较复杂而难以实现,而且能得到渐近稳定的定性结果,而不能得到其平衡点的衰减速率以及平衡点的吸引域的估计。因此在本文的第三部分中应用了算子非线性测废理论。基于非线性测度方法求解的鲁棒控制器,不仅简单易求,而且克服了压缩映像原理估计压缩常数的困难,在得到系统渐近稳定性的同时得到了系统平衡点的衰减速度和吸引域的估计。最后给出了两关节机器人鲁棒控制的的实例。由于控制器设计与f（X）无关,相关结果会比较保守,可为相关设计研究提供一些参考。     

论Lorenz系统族的全局指数吸引集和正向不变集

对于参数在两类区间内变化的Lorenz系统无穷族和两类新的Lorenz型混沌系统，首次提出全局指数吸引集的概念，且给出此类集的指数吸引估计式．作为推论囊括了现有文献中关于Lorenz族全局吸引集的所有结果为特例，且简化了前人的复杂证明，特别对于b→1^＋和q→0^＋等前人方法失效的奇异情形，也得到圆满解决．     

具有环境适应能力的蛇形机器人仿生控制方法

基于生物学原理,本文构建了一种能够产生蛇形机器人多种仿生步态的多模态中枢模式发生器模型.该模型通过外部激励的引入,可以实现蛇形机器人运动形式的自由调整和转换,有助于提高蛇形机器人的环境适应能力.文中主要针对任意节数的多模态中枢模式发生器模型的稳定性进行了证明;分析了多模态中枢模式发生器模型参数对系统输出的影响;研究了蜿蜒运动中环境参数与蛇形机器人关节最优幅值的对应关系,从而确定了多模态中枢模式发生器幅值优化调整策略;并通过建立外部激励与模型参数之间的约束,使得蛇形机器人在多模态中枢模式发生器控制下具有三维运动能力以及相应的环境适应能力.最后,利用蛇形机器人平台验证了仿生控制方法的有效性以及与生物蛇步态的相似性.