深海集矿机器人的自修正专家模糊控制

深海底自行走履带集矿机器人作业过程, 受作业环境和集矿机器人自身的影响, 具有未知性、随机性、非线性等特性. 针对该复杂控制过程, 采用一种基于自修正专家模糊控制的路径跟踪控制方案, 控制深海履带机器人行走. 该方案参考履带车辆转向运动学方程, 结合深海集矿机器人工况参数和作业环境, 将履带车辆人工操作经验整合为专家规则, 构成专家系统, 实现机器车绝对速度和方位角的闭环控制;采用具自调整功能的模糊算法, 对深海底履带集矿机器人的左、右履带速度进行控制. 仿真结果验证了该方案的可行性和有效性.     

一种P2P点播系统中的数据调度策略

在基于无结构对等网络环境的在线点播系统中,针对多个节点给单个节点同时提供数据的调度问题,提出了一种结合自适应调度和超时紧急调度的新型调度策略.节点向伙伴节点获取数据时,通过数据调度的历史经验自动地适应伙伴节点的数据服务能力,并根据伙伴节点的服务能力,负载均衡地调度数据;对于伙伴节点不存在的数据,通过设定数据的超时时间并根据紧急度将数据调度给服务器.新型的调度策略使得节点充分利用对等网络中终端节点的资源,降低了服务器的负载,提高了整个系统的承载能力和扩展性.实际系统的运行结果表明,该调度策略在提高系统的整体服务能力方面取得明显效果.     

高效的多特征自适应相关滤波跟踪器

针对基于手工特征的相关滤波跟踪器在快速变形、背景杂乱等挑战性跟踪场景效果不佳的问题,在Staple跟踪器的基础上提出了一种新型的相关滤波跟踪器。结合方向梯度直方图特征与颜色命名特征构建了目标外观模型,增强其对快速变形以及背景杂乱等场景的鲁棒性;设计了自适应评分函数对2种特征进行融合,得到更具有鉴别性的特征;针对不同的特征分别提出了在线更新策略以减小训练过拟合与模型漂移。实验结果表明：该跟踪器在跟踪的准确性与实时性上均有着优良表现。     

基于遗传算法的自适应分级模糊控制系统

针对多输入多输出的非线性系统,设计了一个基于遗传算法的自适应分级模糊控制器一用分级控制实现了多输入多输出系统的降维,用遗传算法对各级模糊控制器的参数进行在线优化,实现了控制器参数的自调整、在Matlab环境下实现了该系统的编程,并以风力太阳能混合发电的能量管理系统为例,与常规分级模糊控制器进行了仿真比较,仿真结果表明,采用遗传算法进行参数寻优具有更好的稳定性,对多输入多输出非线性系统具有很好的控制效果