大规模机器人群体的分层编队控制算法

提出一种分层拓扑结构作为机器人群体在动态期望区域内的编队队形,并在此基础上设计一种基于分层拓扑的群体编队及避障控制器,邻域内各层层间机器人之间的通信是双向的.多机器人通过虚拟领导者的引导向动态期望区域内运动,并在邻居个体间的局部交互下形成期望编队控制队形,机器人群体速度达到一致,个体间距离稳定,从而实现编队和避碰.控制器中形状调节力用于调整和保持机器人群体队形,解决编队中因可能出现局部极小值而导致某些机器人死锁的问题.仿真实验表明了该算法是有效性的.     

弱通信条件下多机器人编队控制及稳定性分析

为消除弱通信因素给多机器人编队控制系统带来的影响,基于一致性理论,提出了一种时延依赖的分布式编队控制算法.利用编队图描述机器人群体内部的网络拓扑结构,通过图的矩阵表示,基于矩阵论和控制理论研究具有通信时延的多机器人系统形成稳定的期望编队的条件.根据Lyapunov稳定性定理,得到了线性矩阵不等式(LMI)形式的时延独立和时延依赖的稳定条件,并在此基础上进一步证明采用的控制方法能够保证多机器人系统全局渐近地收敛至期望队形和期望速度.最后,通过一个多机器人编队实例对控制算法和结论进行验证.结果表明在满足系统稳定条件下,所采用的编队控制算法能够保证多机器人系统形成稳定的期望编队.     

一种基于局部感知的多机器人编队控制方法

针对未知环境下多机器人难以实现灵活、稳定的编队控制的情况,在分析领队-跟随法、基于行为方法以及虚拟结构法的编队控制方法基础上,提出了一种模拟人类社会中方队形成与变化的思想,将其应用在多机器人的编队中,进行多机器人的编队控制.机器人存储不同编队队形的相对位置信息,通过领航者发布队形控制信息,跟随者查找并匹配预先存储的队形...     

基于改进分配法的多智能体队形形成

多机器人是当今研究热点,机器人编队是多机器人的一个重要问题,编队行为在自然界中广泛存在,大雁、鱼群的有秩序的聚集并编队运动启示编队运动具有重要的意义和作用。文章针对多机器人队形问题,提出了一个基于多智能体(multi-agent)结构的优化算法,多智能体的体系结构具有良好的自适应特点,适合运用到多机器人控制中,对于队形形成问题,改进分配算法具有良好的特性。     

基于仿生鱼群优化方法的非完整机器人队形控制(英文)

利用人工鱼群优化(AFSO)方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明,提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。     

基于仿生鱼群优化方法的机器人队形控制

本文利用人工鱼群优化（AFSO）方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。本文利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明本文提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。     

基于行为的多机器人编队控制的仿真研究

多机器人的编队问题是多机器人协作中的一个典型问题,编队包括队形形成和编队控制。针对多机器人的编队控制问题,本文采用基于行为法和基于leader的协调策略相结合的方法。首先根据Motor Schema的反应式控制结构,设计了五种基本行为,即奔向目标行为（move-to-goal）,保持队形行为（keep-formation）,躲避静态障碍物行为（avoid-stastic-obstacle）,躲避机器人行为（avoid-robot）和随机行为（random）,对各行为进行加权形成局部控制器来控制机器人的局部行为。然后利用基于leader的协调策略来协调各个机器人的行为,形成全局控制器来控制机器人的最终的行为。通过仿真,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于竞标机制的多移动机器人实时编队控制

研究了整体时间最优的多移动机器人实时编队控制问题。由于在多机器人编队围捕等一些任务中,存在任务时间或通信范围有限等约束,提出了基于竞标机制的时间最优控制策略。针对编队过程中机器人可能发生故障等问题,在实时编队控制策略中设置了监督机制,以保证任意时刻编队队形的完整。设计了与竞标和监督机制相适应的机器人编队及运动行为,使得移动机器人的运动时间最少。通过编队形成及编队改变等一系列实时编队仿真实验,结果表明:本文提出的编队控制策略灵活可行,且能满足编队控制中实时性的要求。     

未知环境中基于观察者的多机器人编队控制方法

结合领导-跟随法和VFH+ 避障法,提出一种基于观察者的多机器人编队控制方法,并利用Player/Stage机器人仿真平台,对编队控制方法进行了仿真实验.结果表明,编队控制方法可有效地将一组移动机器人以一定队形无碰地到达指定目的地.基于Player/Stage机器人仿真平台的特性,编队控制方法完全可以用于实际机器人上.     

基于解析几何的无人机编队定位与调整策略

针对无人机编队中的无源定位问题，基于三角函数推导，对仅能接收夹角信息的无源定位圆形编队建立了定位的几何模型，并利用三角函数关系，结合解析法，讨论了仅已知部分无人机编号的情况；基于几何模型给出了编队初始略有偏差的调整策略；在编队队形发生改变的情况下，利用解析几何构建定位模型，实现新队形下的精确定位。结果表明：针对圆形编队三点定位问题，基于严谨的数学几何解三角形计算，建立接收信号无人机的定位模型，结果具有较高的准确性；针对圆形编队两点定位，第三点编号未知的情况下的定位问题，构建了基于无人机感知方位判定编号的解析模型，充分考虑到了接收信号的无人机的位置偏差大小与增加数量的关系，具有较好的普适性；针对圆形编队三架无人机实现队形调整策略问题，基于贪心策略，构建迭代调整模型，模型与解决问题的适配程度较高。     

一种离散非线性随机系统模型的非线性结构的自校正控制器

本文给出了一种描述离散非线性随机系统的数学模型,它是CARMA模型的一种扩展,双线性系统模型是它的一种特殊形式,并给出了新模型下自校正控制器的算法,它将CARMA模型下的算法结构从线性扩展到非线性。     

电阻炉温度的智能化控制

针对提高电阻炉温度的控制质量,研究了利用单片机实现以微分先行、P-PI为控制算法的智能化控制方案,给出了单片机的硬件组成和控制算法。实践证明该控制方案在性能指标如超调量、稳定时间和稳态误差等方面,取得了较为满意的结果。     

土木工程结构振动控制的概况与新进展

对土木工程结构振动控制的发展概况进行了综述,介绍了国内外该领域的主要研究成果和最新进展及未来的发展方向。     

PID型大范围预测自校正控制器的设计与实现

本文通过对一般的大范围预测控制中目标函数的改进，导出了具有ＰＩＤ结构的新型大范围预测自校正控制计算法，使得控制器的动态性能及鲁棒性得到加强。本文还给出了这种方法的实现步骤，进行了数值仿真实验。仿真结果验证了该项控制器的有效性。     

两种新型pH值的控制方法研究

根据酸碱滴定曲线本身非线性的特点 ,提出了三区段非线性变增益PID控制算法和积分模糊控制 (IFC)算法 ,通过对带有时滞的pH值中和反应过程进行数字仿真研究 ,控制结果表明新型算法具有鲁棒性强、响应速度快和控制精度高的优点 ,尤其是IFC控制方法能克服pH值中和过程中的较大时滞 .     

浅谈市政工程项目管理中的施工控制

市政工程项目管理是指工程中标后,承包人对工程实施项目管理的全过程。对市政工程项目管理中成本、质量、进度和安全目标4项工作之间的运作情况及它们之间的相互关系进行探讨,旨在提高工程项目管理水平。     

高耸电视塔主动控制应用研究中若干问题探讨

从理论和试验的两个方面，对高耸电视塔主动控制应用研究中的控制模式与算法、控制装置与择优、控制滞后与补偿以及控制效果与代价等问题进行了探讨，并提出了建议．     

智能控制综述

智能控制是控制领域的研究热点之一.本文介绍了智能控制的产生及发展过程,研究内容,以及智能控制的应用.最后,提出了智能控制所面临的难题,并对其发展进行了展望     

模糊控制算法在温度控制系统中的研究

本文结合电加热炉的控制特性,分析了传统PID算法控制器和模糊逻辑控制器的优缺点,并根据智能控制理论的前沿研究,选择了模糊PID复合控制(Fuzzy-PID)来实现对电加热炉这一数学模型为双输入双输出系统的智能控制。根据实际温控系统的要求,设计出一种PID控制与模糊控制相结合的智能控制系统,具备一定的自适应控制能力,因而特别适用于难于用精确数学模型描述的温度控制系统,有较强的稳定性和鲁棒性。     

自寻优变结构模糊控制器

本文基于一般模糊（Ｆｕｚｚｙ）控制器存在稳态性能指标不够理想的缺陷，提出了一种自寻优变结构模糊控制器。用它在对电阻炉的控制试验中，证明此方案是可行的，文中给出了实验结果。图８，表１，参３。