一类不确定非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定非线性系统提出自适应模糊控制方法。此方法用模糊逻辑系统设计自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器,且设计补偿器对逼近误差进行补偿,以此来减少逼近误差对跟踪精度的影响,同时对自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器中的未知参数设计了自适应学习律。证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到原点的邻域内。仿真结果验证了此方法的有效性。     

多变量非线性系统的直接自适应模糊预测控制

对一类多变量非线性系统提出了直接自适应模糊预测控制方法,此方法首先对被控对象提出了线性时变子模型加非线性子模型的预测模型,然后直接利用模糊系统设计预测控制器,并基于时变增益自适应律对控制器中的未知向量和逼近误差估计值进行自适应调整。证明了此方法可使跟踪误差收敛到原点的一个邻域内,仿真结果验证了此方法的有效性。     

未知环境中FastSLAM算法的数据关联问题

讨论FastSLAM算法(FastSLAM-对SLAM进行因式分解的一种快速算法)在未知环境中的数据关联问题.在标准的FastSLAM算法中,通常假设数据关联是已知的.然而现实情况中,数据关联往往是未知的.采用一种基于单个粒子的最大似然数据关联和环境否定信息相结合的方法来解决未知环境中的数据关联问题.仿真结果表明,新的数据关联方法提高了移动机器人在未知环境中自身定位和地图创建的精度.