快速稳定收敛的一维搜索算法——水平割线法

根据经典的一维搜索算法--对分法和Newton切线法的基本原理,提出了一种新的一维搜索算法--水平割线法.介绍了该方法的基本原理,给出了详细的算法,并证明了算法收敛的稳定性.最后通过实例,把该方法与对分法、Newton切线法作了比较.     

群机器人狭窄通道相遇问题的解决方法

对于群机器人狭窄通道相遇问题提出一种方法——最大有效时长法。该方法能够有效解决机器人死锁问题,并降低机器人的决策难度。与人工力矩控制器配合,能使机器人高效、迅速地通过狭窄通道到达目的地;并且方法简单、计算量少。最后,仿真结果证明能有效解决群机器人狭窄通道问题。     

且群机器人队形控制的人工力矩法

为了得到一种一般性的队形控制方法，首先给出了一种新的队形表示图：吸引线段式主．从队形图和组群机器人的系统模型．然后基于上述成果和文中定义的两种人工力矩：主吸引矩和从吸弓l矩，提出了一种新的队形控制方法：人工力矩法．文中介绍了该方法的基本原理，并给出了机器人运动控制器的数学模型．最后运用Liapunov稳定性定理证明了系统的稳定性并给出了仿真．理论和仿真结果表明，给出的队形表示图和队形控制方法是可行且有效的．     

基于人工社会职位法的群机器人自组织形成队形方法

针对群机器人自组织形成目标队形问题,借鉴人类在社会中求职的思想,提出一种自组织确定各机器人目标节点的方法——人工社会职位法,并结合该方法设计一种机器人自组织选择任务节点的调整算法。该算法可实时根据机器人探测到的信息更换其下一时刻的目标节点,直至形成给定的几何队形为止。首先运用人工社会职位法的三个规则确定各机器人的下一个时刻对应的目标节点;然后人工力矩运动控制器驱动各机器人向自己的目标节点运动一步;下个时刻重复上述步骤,直到各机器人都到达一个不同于其他机器人的节点,从而形成目标队形。该方法不仅原理简单、计算量少,而且能较快速、合理的形成目标队形。Matlab仿真试验验证了该方法具有良好的可行性。     

个体机器人局部路径规划的人工力矩方法

针对个体机器人的局部路径规划问题,定义了最优路径代表点、危墙代表点等概念,以优化路径和避障.设计了吸引矩、排斥矩两种人工力矩函数,其中吸引矩常使机器人的基本运动方向线(PMDline)指向最优路径代表点而排斥矩则总使机器人的PMDline背向相应的危墙代表点.基于两种人工力矩,设计了机器人运动控制器.在机器人通向目标的路径被障碍阻断时,该控制器总使机器人沿其PMDline以最大步幅运动,所以无论环境多复杂,机器人也不会停止运动,即不会被陷住.还给出了最优路径代表点的求解算法、局部路径规划的一般步骤及一个仿真.仿真结果表明,给出的方法是可行且有效的.     

多机器人围捕的人工力矩方法

针对多机器人协作围捕问题,提出了一种基于人工力矩的自组织方法.给出了个体机器人的自由运动模型的数学描述和同盟、围捕曲线、吸引点的概念,并且围捕者根据局部信息对吸引点进行了适当的调整.同时设计了围捕者和入侵者的人工力矩运动控制器,使得围捕者在仅知道局部信息的情况下也能相互协调并最终形成理想的围捕队形.最后用Matlab仿真,结果表明,本文给出的自组织围捕方法是行之有效的.     

快速稳定收敛的一维搜索算法——水平割线法

根据经典的一维搜索算法——对分法和Newton切线法的基本原理，提出了一种新的一维搜索算法——水平割线法。介绍了该方法的基本原理，给出了详细的算法，并证明了算法收敛的稳定性。最后通过实例，把该方法与对分法、Newton切线法作了比较。     

类二元分量函数矩阵定号性的判定与应用

为了寻找新的判定分量函数矩阵定号性的方法扣技巧，在给出类二元分量函数矩阵及分量函数为分量正（负）定的定义后，证明了三个新的关于类二元分量函数矩阵定号性的定理，同时还举例说明了这些新定理在分量函数矩阵定号性的判定与广义二次型方法中的应用。理论扣实例表明，对类二元分量函数矩阵定号性的判定，这些新结果比Svlvester判据更加方便、有效。