基于强化学习的多机器人系统的环围编队控制

针对机器人对未知目标的编队跟踪问题,建立机器人运动控制模型,提出了基于强化学习的目标跟踪与环围控制策略。在强化学习策略驱动下,机器人探索发现目标点位置并展开跟踪,使用环围编队运动模型对机器人跟踪策略进行实时优化,实现对逃逸目标点的动态跟踪与环围控制。搭建了多机器人运动测试环境,实验表明结合强化学习的方法能够缩短多机器人编队调节时间,验证了多机器人环围编队控制策略的有效性。     

基于TSC695-FPGA架构的空间扫描运动控制系统设计

提出一种新型空间扫描运动控制系统TSC695—FPGA架构设计方案。方案以空间级32位浮点处理器TSC695为算法处理器,以XCV600 FPGA作为脉宽调制波形发生器和采样/通讯数据管理器,结合了TSC695的浮点运算单元和检错/纠错模块,以及FPGA的并行处理能力。实验证明,与传统的工业控制芯片相比,该架构能够显著提高空间扫描控制系统的可靠性和控制精度。     

基于非线性模型预测的欠驱动船舶轨迹跟踪控制研究

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制系统具有非线性、大惯性、时滞、局部线性不可控等特点，结合扩展卡尔曼滤波器和序列二次规划算法，设计了基于非线性模型预测的船舶轨迹跟踪控制策略.首先，设计了具有一定复杂度的参考轨迹，用于测试船舶的各种工况及工况切换情况.其次，应用船舶欠驱动三自由度运动控制模型与所设计的参考轨迹建立了非线性约束优化问题的目标函数，采用序列二次规划算法进行优化求解，并在扩展卡尔曼滤波器中对测量函数的雅可比矩阵进行了预求解以减少算法计算量.最后，通过对一艘运输船进行仿真试验，验证了所设计轨迹跟踪控制器的有效性和实时性.