免疫计算的测不准有限计算模型

以人工免疫系统为研究对象,采用可信计算和系统论的方法,构建了免疫计算的测不准有限计算模型,将该模型划分为三层,即固有免疫计算层、适应免疫计算层和并行/分布计算层.这种免疫计算方法在数据库查询的基础上匹配了已知异体的特征,识别了已知异体的类型.此外,该方法在抗体规则匹配的基础上学习了未知异体,记忆了新异体的特征,在数据库中添加了新异体的特征.该模型通过毁灭器消除了异体,抑制了异体的复制和扩散,控制了免疫计算的毁灭机制的双刃性,监控了免疫计算的负载平衡,维护了系统的鲁棒性和安全性,克服了免疫学理论的不完备性的影响.实验结果表明,这种免疫计算机制检测了病毒和故障等异体,识别出该异体是"爱虫"病毒及其感染的文件,并消除了异体,抑制了异体的复制和扩散,确保了系统的安全性和鲁棒性.     

基于Web的自主式移动机器人的调试仿真环境

提出了一种采用浏览器／服务端和客户端／服务端混合结构的机器人调试与仿真环境。该环境部分采用了网页技术，适用于调试和仿真多智能主体系统结构的自主移动机器人．在介绍其组成结构的基础上，详细分析了自主移动机器人调试和仿真的结构，讨论了在实时在线监控、离线数据回放、模拟仿真、真实数据仿真等几种情况下的工作模式及作用．实验结果表明，该调试仿真环境能有效地对自主移动机器人进行监控、跟踪、记录、调试、仿真，在实际项目开发中提高了系统的开发效率，缩短了开发周期．     

基于综合导向的轮式移动机器人自适应轨迹跟踪控制

分析了不确定的具有非完整约束轮式移动机器人系统的轨迹跟踪问题,提出了一种自适应的轨迹跟踪控制方法,该方法在运动学模型的基础上通过引入状态微分反馈实现.同时,该控制方法提出在对轮式移动机器人进行导航时引入人工场,使其和位姿误差一起作用完成导航控制.基于轮式移动机器人的仿真实验,以及实际轮式移动机器人的控制实验表明,该方法可以对不确定的轮式移动机器人轨迹跟踪进行有效控制,而且在导航中使轮式移动机器人具有更理想的轨迹.     

基于线性组合函数的移动机器人步态PID控制方法

移动机器人移动过程中，受步态角、线速度等因素的影响，造成控制后机器人功率消耗较高。为此，提出基于线性组合函数的移动机器人步态PID控制方法。构建移动机器人运动学模型和机器人位移后主从机器人之间的追随误差模型，确定移动机器人运动过程中的角速度、线速度。基于线性组合函数设计移动机器人步态PID控制器，通过该控制器控制机器人的追随误差偏差和角、线速度等因素并输出控制结果，实现移动机器人步态PID控制。实验结果表明，所提方法在0°, 15°和25°仰角时分别需要5次、2次和1次即可最大限度降低误差；移动机器人步态PID控制后，选取的路线最近，可以准确避开不同类型的路障，控制后机器人最高消耗功率为20 W。     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

基于综合导向的车式移动机器人轨迹跟踪控制

分析了具有不确定性和非完整约束的车式移动机器人系统的轨迹跟踪问题.基于运动学模型分析,提出一种自适应的轨迹跟踪控制方法.通过引入状态微分反馈实现系统的镇定.同时引入人工场,使其和位姿误差一起作用于控制系统,从而改善了对车式移动机器人的导航控制.运用Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性.直线和圆周两种轨迹跟踪的仿真实验表明,该控制方法能够使四轮车式移动机器人在导航中具有理想的跟踪轨迹.     

一种自主移动机器人智能导航控制系统设计

提出一种实用的自主移动机器人智能导航控制方案,以研制的模型样机HN-9为例,阐述了其具体实现技术.机器人采用扫描式超声波实现作业环境的探测,基于码盘和电子罗盘的组合导航子系统实现定位估计,利用模糊决策子系统产生反应式智能导航控制行为.仿真实验及模型样机的实际运行效果验证了该系统构成的可行性.这种模块化的低成本设计方案便于在移动机器人的嵌入式控制系统上实现,便于对已有移动机器人系统进行改造以实现自主导航功能,用以提高操作机动性与可靠性.     

基于A~*算法的移动机器人路径规划

路径规划是移动机器人关键技术之一,也是实现移动机器人自主导航的前提,研究移动机器人利用栅格法创建环境地图时,在其计算资源有限的情况下,比较利用迷宫八方向搜索思想实现最短路径规划的Dijkstra算法,提出采用基于栅格划归地图的A*算法能更快实现移动机器人的无碰最短路径规划,编制了仿真程序,给出了仿真结果,可以满足移动机器人实时路径规划的需要。     

基于动力学系统方法的自主移动机器人行为设计

提出了动态障碍物环境下基于动力学系统方法的移动机器人行为设计.在行为动力学模型中考虑障碍物运动速度和运动方向,使得移动机器人具有根据移动障碍物的运动而调整自身线速度和角速度的能力,实现自主避障.用碰撞时间和碰撞角度描述的碰撞区域作为对移动机器人运动的约束,这样可消除无谓的避障运动.仿真结果表明所提出的设计方法能有效地改善动态环境下的移动机器人自主导航能力和工作效率.     

基于效率的并行设计研究

针对目前在并行设计的规划过程中因未考虑企业存在的技术、人力资源约束百经常造成最终分析结果与实际情况不符这一问题，讨论了其于效率的工作量模型及时民量模型；提出了以设计时间最短为追求目标的优化模型；给出了该优化模型的一个应用实例，表明该模型揭示了并行设计的结构特点，并为关键任务的识别提供了一条有实用价值的新思路。     

基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法

为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑.     

一种机器人导航中数字路标的分割和识别方法

基于路标的移动机器人视觉导航的基础上,提出了一种基于边缘点数量统计和FCM(Fuzzy C-means)聚类的路标图像分割方法。在对分割后图像进行维纳滤波,二值化等预处理的基础上,完成了数字路标的识别。通过实验证明,该算法能实时地完成数字路标的分割和识别,有效地应用于移动机器人的视觉导航。     

机器人履约系统任务分配与货架储位再指派联合优化

为优化移动机器人履约系统（Robotic Mobile Fulfillment System，RMFS）中移动机器人运行成本，提出一种考虑移动机器人任务分配和货架储位再指派的联合优化策略。以移动机器人完成任务成本最小为优化目标，构建考虑移动机器人重载和空载成本差异的数学模型，并用遗传算法对模型进行求解。经与返回原位置及返回距离拣选台最近位置两种策略进行仿真实验对比，结果表明联合优化策略可以有效降低移动机器人完成任务成本，提高拣选效率。     

移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群系统(Ant Colony System,ACS)算法存在收敛速度慢、路径不平滑、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于万有引力搜索策略的ACS算法.为了解决算法初期由于地图信息匮乏,导致蚁群寻路盲目性较大的问题,提出了简化ACS算法对初始信息素浓度进行更新.引入万有引力算法搜索策略,提升了算法收敛速度,且有效解决了局部最优问题.对每次迭代获取到的最优路径进行优化,减少了路径的转折点数量、提升了路径平滑性.仿真试验表明,改进算法能够有效提升算法的收敛速度、路径平滑性.将改进算法应用到实际的移动机器人导航试验中,试验结果表明,改进算法能够有效解决移动机器人的路径规划问题,且有效提升移动机器人的导航效率.     

An improved potential field method for mobile robot navigation

In order to overcome the inherent oscillation problem of potential field methods ( PFMs) for au-tonomous mobile robots in the presence of obstacles and in narrow passages, an enhanced potential field method that integrates Levenberg-Marquardt ( L-M ) algorithm and k-trajectory algorithm into the basic PFMs is proposed and simulated.At first, the mobile robot navigation function based on the basic PFMs is established by choosing Gaussian model.Then, the oscillation problem of the nav-igation function is investigated when a mobile robot nears obstacles and passes through a long and narrow passage, which can cause large computation cost and system instability.At last, the L-M al-gorithm is adopted to modify the search direction of the navigation function for alleviating the oscilla-tion, while the k-trajectory algorithm is applied to further smooth trajectories.By a series of compar-ative experiments, the use of the L-M algorithm and k-trajectory algorithm can greatly improve the system performance with the advantages of reducing task completion time and achieving smooth traj-ectories.     

基于粒子滤波器的移动机器人惯导传感器故障诊断

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)进行监视的仿真结果表明,采用所提出的方法可以有效地识别惯导系统的1个或多个硬故障.