基于软控制的群体机器人迁徙行为研究

为实现群体机器人迁徙系统的速度可控,研究了在软控制的干预下使群体达到期望速度的方法。在基于局部信息交互的分布式系统中引入软控制干预群体的运动形式,在不改变群体局部规则的情况下,实现速度可控的群体迁徙。利用代数图论和LaSalle不变原理,分析了该系统在软控制干预下的稳定性,并进行了仿真实验。实验结果表明,该控制策略能有效地实现稳定的群体迁徙行为。     

基于领导者的群体机器人编队及导航控制

介绍了基于领导者的群体机器人一致性方法,在此基础上提出一种群体机器人编队及导航控制方法。该方法采用分层控制策略,即控制系统分为目标层、领导层和跟随层。将目标层中目标点的位置信息发送给领导者,采用位置一致性算法使领导者朝目标运动;与此同时,领导者将其状态信息发送给跟随层中的跟随者,采用基于领导者的群体机器人编队控制方法,使跟随者与领导者保持一定的队形朝着目标运动。该方法可针对由多个子集构成的群体机器人系统进行导航。通过计算机仿真和群体机器人实验平台验证了所提方法的有效性。     

机器人军团的智能指挥

 机器人军团是未来的重要军事力量,该军团的指挥控制也必然是智能化的。从当今科技现状出发,探究了机器人军团智能指挥的技术基础和重要发展方向,评述了智能指挥相关技术的内涵,并提出了当前军事技术工作的相关建议。     

群体智能计算

群体智能是正在迅速发展的新兴研究领域.通过对自然界生命现象的模拟,在不同层次上揭示生命现象和进化规律,为复杂系统复杂行为建模与仿真提供了新的思路.该文对群体智能和计算智能的概念、基本原理和研究方法作了阐述,并对群体智能计算的未来发展趋势作了展望.     

基于智能制造生产线的工业机器人应用

进入21世纪的第二个10年,各个国家都在大力推进工业化、智能化生产技术,其中像美国的工业互联网、德国的工业4.0、包括我国的中国制造2025,这些都预示着全球各国智能制造生产产业的高速迅猛发展.就我国而言,工业机器人联合智能制造生产线展开生产行为最被看好,也最受重视,它已经在我国实现了发展规模迅速扩大,结合...     

基于群体智能的蚁群算法研究

群体智能是指任何启发于群居性昆虫群体和其它动物群体的集体行为而设计的算法和分布式问题解决装置,群体智能现正在成为人工智能领域和相关领域的一个研究热点;该文首先介绍了群体智能中的两个重要算法:蚁群算法和粒子群算法的基本思想,然后重点探讨了蚁群优化算法,对基本蚁群算法和改进的蚁群算法进行了深入的分析和评述。     

基于空间智能的网络机器人系统研究进展

介绍了空间智能系统的国内外最新研究成果,指出其与机器人智能系统有机结合的优势.其次,对国内外经典的基于智能空间的服务机器人智能系统研究实例进行分类介绍,指出二者结合中存在的问题和难点.     

基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕

群体机器人系统的目标搜索和围捕任务是智能机器人领域一个典型的复杂问题,大多数现有的解决这一问题的方法依赖于一些不现实的假设,如可靠的通信链接、全局坐标信息、已知的环境信息以及机器人之间的中央协调控制. 为此,本文提出了一种基于共识主动性的群体机器人目标搜索与围捕框架. 该框架对反蚁群算法进行了改进,加入了多种信息素来帮助群体机器人协作探索环境,并生成信息素地图. 同时,该框架把在前一阶段生成的信息素地图和分层基因调控网络(hierarchical gene regulatory network,H-GRN)模型相结合,完成了群体机器人在环境信息未知且通信受限的场景中对动态目标的搜索和围捕任务. 仿真实验表明,该方法相较于传统方法具有更好的性能表现.      

基于群体智能的蚁群算法原理及应用研究

自然界中群居性生物通过协作表现出的宏观智能行为特征被称为群体智能,群体智能已成为人工智能及相关领域的研究热点.蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一种新颖的组合优化算法,它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合等优点.主要介绍了蚁群算法的原理,探讨了蚁群优化算法及其应用.     

异构智能群体跟踪控制

对智能群体(swarm)跟踪领航者(1eader)进行了研究.提出了一个混杂控制方法,使智能群体中各个智能体的运动状态渐近地收敛到时变的参考轨迹.用图论模型表示智能体之间的相互作用或通信关系,基于异构的智能群体,建立了动态的有向网络模型.运用矩阵分析法及传统的控制理论进行了稳定性分析,从理论上证明了系统的跟踪误差渐近收敛到零.给出了智能群体跟踪时变参考轨迹及到达集合点(rendezvous)的计算机仿真示例,仿真结果证实了该方法的有效性.     

基于离散智能的自重构机器人变形策略

在总结自重构机器人系统结构本质特点的基础上，提出了一种描述模型，对几种典型的同构和非同构系统进行统一的描述．探索了自重构机器人的基本变形方法，给出一种建立在全离散的局部智能基础上的变形策略，使机器人通过模块局部之间的交互产生整体自组织的结果，并且能够减低变形算法的计算复杂度．以一个9模块系统的变形过程为例进行了验证．     

基于嵌入式结构的建筑涂装机器人智能测控系统

针对建筑涂装机器人的特点，设计了基于嵌入式结构的智能测控系统，现场实验表明，具有较强的抗干扰能力和电磁兼容性，适合在强干扰环境下长期稳定可靠工作。     

基于WHD-CRM的群体机器人故障检测

使用交叉调节模型（CRM）进行故障检测,是一种重要的基于人工免疫模型的群体机器人故障检测方法.针对CRM在不同群体行为下,检测群体机器人故障通用性受限的问题,通过研究行为特征在不同群体行为下的影响力等级,提出了使用加权汉明距离的交叉调节模型（WHD-CRM）.相比于CRM,WHD-CRM对不同群体行为的机器人行为特征赋予了不同的权值,获得了更加精确的中间结果（亲和力值）,进而提高了各类群体行为下检出故障机器人的概率.实验结果表明：相比于使用原始CRM,WHD-CRM的故障检测率提高了13%.     

基于虚拟领航者的智能群体群集运动控制

通过借鉴预测控制的基本思想,研究了智能群体的群集运动,并建立了一种个体在运动过程中能根据周围环境自适应选取虚拟领航者的群集运动控制模璎.该模型描述了生物群集过程中无领导者的自然现象,克服了传统leader-follower模式的单向信息流的缺陷,增强了系统的自适应性与鲁棒性,提高了系统的稳定性.仿真结果表明:与已有文献相比,该模型收敛速度较快;形成紧凑的编队后,队形稳定运行的速度也较快.     

家用智能看护机器人高精度里程计估计算法

为了解决家用智能看护机器人车轮轮胎和地面作用力与电机输出力矩不平衡,易导致看护机器人产生滑动、里程计估计精度低的问题,引入牵引系数描述机器人滑动情况,推导含牵引系数的看护机器人运动学模型,以增量式光电编码器和惯性测量单元2种传感器为输入,将含牵引系数的运动学模型应用于基于扩展卡尔曼滤波算法的看护机器人里程计估计算法,搭建看护机器人实验系统完成算法验证。结果表明：在家用瓷砖地面,看护机器人分别以0.1,0.2,0.4 m/s的速度移动时,与传统里程计估计算法相比,所提出的机器人里程计估计算法的误差降低了40%左右。将含牵引系数的运动学模型应用于机器人里程计估计算法,可有效降低看护机器人的里程计估计误差,为提高看护机器人在室内地面的自主导航精度提供了一定的参考。     

智能层架构模式与仿真机器人系统

以RoboCup仿真组为平台,提出一种有三层智能层的架构模式,该模式依据智能水平高低,将多智能体系统划分为被动智能层、主动智能层与社会智能层.该模式已应用于南京邮电大学Apollo2D足球机器人的比赛程序中,其有效性通过RoboCup仿真球赛得到验证.     

群体智能及其融合算法研究

群体智能是一种由无智能或简单智能的个体通过任何形式的聚集协同而表现出的智能行为。它所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路。本文首先介绍了蚁群算法和粒子群算法的原理和应用,并深入分析了它们与一些仿生优化算法的异同之处及融合算法的应用,最后提出了一些在将来需要解决的问题。     

“机器人与智能技术”研究专栏征稿

征稿范围:机器人理论与控制技术人工智能与智能控制技术移动机器人及自主导航技术机器人传感技术、智能传感器机器视觉、图像处理与模式识别技术智能系统建模与控制机器人结构设计多机器人系统特种机器人机器学习     

“机器人与智能技术”研究专栏征稿

征稿范围:◇机器人理论与控制技术◇人工智能与智能控制技术◇移动机器人及自主导航技术◇机器人传感技术、智能传感器◇机器视觉、图像处理与模式识别技术◇智能系统建模与控制◇机器人结构设计◇多机器人系统◇特种机器人◇机器学习     

“机器人与智能技术”研究专栏征稿

征稿范围:机器人理论与控制技术人工智能与智能控制技术移动机器人及自主导航技术机器人传感技术、智能传感器机器视觉、图像处理与模式识别技术智能系统建模与控制机器人结构设计多机器人系统特种机器人机器学习