基于增强现实的机器人遥操作系统研究

在遥操作系统中,预测仿真中存在的建模误差和运动累计误差严重影响遥操作的安全性、精度和效率。采用增强现实技术可以有效地解决该问题。采用视频融合和物体定位技术,操作者可以方便地对比仿真规划结果和实际机器人执行结果之间的差异,并可以通过修正和更新仿真模型来补偿建模误差和运动累积误差。实验结果表明该系统不但可以有效地消除通讯时延的影响,还可以提高遥操作的精度和效率。     

水下机器人遥操作技术的研究

水下机器人是人类大洋开发必不可少的工具,传统的操作方法极大地限制了机器人作用的发挥,本文建立了基于拨号网络或Internet的水下机器人遥操作系统,该系统采用远程仿真机器人的办法来弥补网络带宽对视频图像效果的影响,取得了比较满意的效果。     

不确定大时延下遥操作对象模型的在线修正方法

基于预测模型的遥操作是消减通信大时延的有效方法,预测精度直接影响操作品质。分析了遥操作中的不确定大时延及有限带宽对模型修正的影响,针对模型参数的不确定性,提出了一种新的模型在线修正方法。该方法采用时标标识、同态模型、数据平滑等策略,有效克服了实测信息错配、反馈修正与实时预测过程异步以及变采样步长问题,实现了模型的精确在线修正,提高了预测精度和系统的鲁棒性。通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

低轨卫星星座星际链路后向切换的时延指标

设计高效的卫星星间链路切换协议是LEO卫星网络设计中的一个重要问题 ,卫星切换协议必须保证为移动终端用户提供无缝连接 ,也就是切换速度足够快 ,对系统性能影响尽量小的切换策略。针对LEO网络卫星的星间链路切换 ,提出了后向切换策略 ,详细定义了后向切换方式的信令交换过程 ,从理论上分析了后向切换对切换时延和端到端时延的影响。通过系统的仿真 ,证明了后向切换及切换后的重路由对上述两个时延参数的影响     

灵境遥操作技术及其发展

灵境遥操作是消减不确定大时延影响、增强系统透明度的一种有效方法。首先阐述了灵境遥操作的技术概念和原理,提出了统一灵境遥操作系统的结构模型,然后指出并分析了需要解决的几项关键技术,最后对灵境遥操作的应用前景进行了展望。     

在线修正虚拟仿真预测的遥操作机器人系统

带虚拟仿真预测系统的遥操作机器人在核电站等复杂环境中作业时,可能会出现虚拟仿真机器人与实际机器人的工作状态不同步,从而导致影响操作者判断,发出错误指令。研究了一种基于在线修正虚拟仿真预测算法的遥操作机器人系统。主端虚拟仿真预测系统建立了从端环境及机器人的虚拟模型,根据操作者命令对从端机器人的状态实时预测,同时根据从端现场检测到的机器人状态对虚拟机器人进行在线修正,以保证虚拟仿真预测系统与从端机器人工作状态同步。实验结果表明：主端虚拟预测平台能够实时预测出从端工作状态;当从端机器人未能按照指令运动时,主端虚拟场景也与从端的工作状态同步。     

基于分布估计算法的遥操作模糊双边控制

针对遥操作的双边控制理论,提出了模糊控制的方法。但对于隶属函数难以确定的问题,使用了分布估计算法来优化控制参数,以建立适合实际系统的隶属函数,来提高遥操作双边控制的性能,达到良好的稳定性和跟踪性。并用MATLAB进行参数优化的仿真及通过双边仿真系统进行了参数优化前后的对比验证,结果表明所提算法是可行的、有效的。     

网络控制系统时延的预测控制补偿方法

针对网络控制系统的时延问题,提出一种补偿方法。对于反馈通道,时延是已存在的,可以进行测量,这部分时延通过预测控制算法进行补偿。前向通道的时延对于控制器是未发生的,是不可知的,为此在系统输出端和前向通道间附加一个控制补偿环节以减小前向通道时延的影响。该方法简单可行,实时性强,便于工程应用。最后分析了系统的稳定性并通过仿真实验表明该策略的有效性,保证了网络控制系统的良好性能。     

基于Internet机器人视觉伺服系统仿真实现

为利用视觉伺服技术实现机器人的网络遥操作,基于所给出的仿真模型,在Robotics Toolbox for Matlab工具箱的基础上,通过Matlab数据引擎技术,实现了基于Internet机器人视觉伺服系统的仿真。为增强系统的实时性,仿真中采用了数据的同步收发和时延缓冲策略。通过给出图像特征点的方式,操作者能够利用Internet实现对虚拟的Puma560机器人进行实时遥操作。     

基于神经网络的机器人阻抗控制研究

基于神经网络非线性补偿器原理,本文提出了一种机器人新型顺应控制方案,外力信号通过一个二阶阻抗模型来修正期望输入,神经网络非线性补偿器用于补偿机器人有界干扰和未建模动态,提出了机器人模型学习方案,仿真结果证明了学习过程的有效性以及顺应控制的渐近稳定性。     

基于预测控制的NCS时延补偿算法

针对网络控制系统(networked control system, NCS)中随机时延导致系统性能下降的问题,利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)建立NCS中随机时延预测模型,精确预测未来时刻的时延;同时利用该预测算法预测的时延通过快速隐式广义预测控制算法对NCS随机时延进行补偿。仿真结果表明,PSO优化的LS-SVM算法对随机时延具有较高的预测精度,同时快速隐式广义预测控制算法可使系统的输出很好地跟踪参考轨迹,保证系统良好的控制效果。     

基于扩张状态观测器的航天器时延状态反馈控制

研究了刚性航天器的时延姿态稳定控制问题。首先建立了基于修正罗德里格斯参数(modified rodrigues parameters, MRPs)的航天器非线性状态模型,具有确定上界的时延项在状态反馈控制律中体现。通过构造Lyapunov Krasovskii 泛函进行稳定性分析,由此得到保证系统渐近稳定的线性矩阵不等式,依此设计状态反馈控制系数矩阵。考虑到航天器三轴间的耦合非线性项,利用扩张状态观测器(extended state observer, ESO) 方法,设计了二阶非线性扩张状态观测器,以获得航天器系统内部状态向量并用于状态反馈控制律。为便于工程实际应用,仿真中将MRPs响应输出转换为欧拉角响应,仿真结果表明,本文所设计的控制系统能保证航天器三轴姿态稳定。     

非线性不确定时滞系统观测器型鲁棒无源控制

将无源性概念引入到非线性不确定时滞系统中,研究了带有时滞和不确定性的非线性系统的鲁棒无源控制问题.首先,利用多层神经网络近似代替系统中的非线性部分,采用线性微分包含(LDI)技术来线性化该非线性环节.其次,基于LDI模型,构造适当的状态观测器和反馈控制器,利用Lyapunov稳定理论,通过一定的矩阵变换,将设计问题转化为线性矩阵不等式(LMI)的可行解问题.从而使控制器的设计简单易行.接着,引入无源化的损耗指标,给出具有指定损耗指标的鲁棒无源控制器设计方法.最后以Lo-gistic混沌系统为例进行仿真试验,结果表明该设计方法的有效性.     

基于神经网络的不确定非线性时滞系统保成本控制

保成本控制问题受到了人们的关注,并取得了很多的研究成果,但这些研究均未考虑提高系统动态特性的问题,且很少涉及非线性系统。为此,将神经网络和控制理论相结合,针对一类不确定非线性时滞系统,结合系统动态特性以及非线性扰动抑制问题,提出了新的控制算法。通过将稳定度引入保成本控制中,可以在保成本控制的基础上提高系统的动态特性;利用神经网络良好的非线性逼近能力,很好地解决了系统存在任意非线性扰动时的控制问题。     

基于LMI的不确定时滞切换广义系统的保成本控制

研究了一类具有状态时滞不确定性的切换广义系统在任意切换策略下的二次稳定保成本控制问题。利用线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)技术,给出了状态反馈保成本控制器存在的充分条件,使得所研究的时滞不确定切换广义系统是可行的,并满足相应的性能指标。进一步将保成本控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式的可行解问题。数值仿真算例说明了该方法的有效性。     

基于神经网络的自由漂浮空间机器人鲁棒控制

针对带有模型误差及外界扰动的自由漂浮空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制策略。采用对神经网络状态空间进行划分后与滑模变结构结合的控制器,对不确定非线性进行自适应学习,逼近误差作为外部干扰由鲁棒控制器消除。该方法从整个闭环系统的稳定性出发,利用H_∞理论设计的鲁棒控制器及神经网络权值的在线调整规则保证了系统的稳定性,并能使系统L2增益小于给定的指标,具有较好的控制精度及动态特性。仿真分析进一步证明了该自适应鲁棒控制算法的有效性。     

基于模糊强化学习的双轮机器人姿态平衡控制

针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题,提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法.首先,运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型.然后,在此基础上设计表格型强化学习算法,实现机器人的稳定平衡控制.最后,针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题,采用模糊理论泛化动作空间,...     

Backstepping tracking control for nonlinear time-delay systems

1. INTRODUCTION The presence of time delay has a significant effect on system performance and destroys the stability of closed-loop system[1]. Therefore, the study on time-delay systems has important practical significance. Recen- tly,considerable progress has been made in this field[1~10]. According to the dependency of the designed contr-oller depends on the time delay, the control approa-ches for time-delay systems can be classified into two categories: delay-dependent[2~3,10] and dela…     

Adaptive control method for nonlinear time-delay processes

Two complex properties,varying time-delay and block-oriented nonlinearity,are very common in chemical engineering processes and not easy to be controlled by routine control methods.Aimed at these two complex properties,a novel adaptive control algorithm the basis of nonlinear OFS(orthonormal functional series) model is proposed.First,the hybrid model which combines OFS and Volterra series is introduced.Then,a stable state feedback strategy is used to construct a nonlinear adaptive control algorithm that can guarantee the closed-loop stability and can track the set point curve without steady-state errors.Finally,control simulations and experiments on a nonlinear process with varying time-delay are presented.A number of experimental results validate the efficiency and superiority of this algorithm.     

拦截器姿态控制系统切换控制方法研究

为增强拦截器姿态控制系统的鲁棒性,提出了一种切换控制方法来控制拦截器的姿态。该切换控制方法主要包括双重推力水平切换,相平面控制律与准滑模控制律切换和角度反馈切换。给出了高水平推力和低水平推力的切换逻辑,相平面控制与准滑模控制律的切换准则和角度反馈中俯仰角和攻角的切换策略。仿真实验表明,采用切换控制方法所设计的姿控系统可以适应大气层内外飞行,鲁棒性较强。