适于大规模自主移动机器人的体系结构

为解决机器人数目多时控制机器人计算量大的问题,提出一种适于大规模自主移动机器人系统的体系结构,包括系统的群体结构和系统内单个机器人的体系结构。群体结构采用有别于传统意义的混合结构,其中的递阶部分仅为任务层服务,控制信息量较少;运动层的协调由机器人自主实现。因此,该群体结构适于大量自主移动机器人组成的系统。在确定了群体结构的基础上,又提出了系统内单个机器人的体系结构,单机器人采用分层的混合结构,结合了反应式和慎思式结构的优点。整个控制结构较好地实现了机器人的运动自主性和任务合作性的有效结合。     

基于情感认知的学习与决策算法在移动机器人行为协调中的应用

基于情感和认知的学习与决策模型是一个新的强化学习算法,该模型将来自情感的内在奖励和来自认知的外部奖励作为学习和决策的动机.将该模型引入到基于行为的机器人控制体系中,构造了一个新的移动机器人导航控制系统.通过基于在线的情感认知学习,形成合理的行为协调机制,从而使机器人实现自主导航任务.仿真实验结果表明:将情感系统引入到机器人系统中能提高学习速度,所提出的控制策略能有效地改善机器人在未知的环境中自主导航的能力.     

基于行为优先与任务协调的多移动机器人遥操作

针对单个操作者对多个移动机器人遥操作的困难,提出了基于行为优先和任务协调的多机器人遥操作方法. 通过引入机器人局部自主的概念,运用行为优先决策与任务协调模块使操作者和机器人共享运动控制. 建立了多机器人系统遥操作体系结构,设计了多通道人机交互接口界面. 室外实验表明,提出的方法可以实现人和机器智能的合理分配. 运用该方法,单个操作者可完成对多个移动机器人的遥操作.     

基于DSP的巡逻保安机器人的运动控制系统

针对公共场所对移动性巡逻保安的特殊要求,研制了一种巡逻保安机器人．该机器人利用双直流减速伺服电机进行驱动,其运动控制系统采用分级控制方式,包含主控级、协调级、执行级和遥控级．文中主要对巡逻保安机器人的DSP控制系统、协调级和执行级中的参数检测方法及电机驱动电路进行了研究,并探讨了三环控制的算法及程序．最后通过运行实验证实,所开发的控制系统完全能够满足巡逻保安机器人伺服控制的要求．     

基于模糊控制协调策略的多自主机器人围捕

为了降低多机器入围捕中的通信量,提高多机器人系统对未知环境的适应性,提出了一种基于模糊控制协调策略的多自主机器入围捕方法.围捕机器人根据感知范围内同伴和目标的分布,从L模糊控制器、R模糊控制器和M模糊控制器中选取合适的一个用以控制和最邻角同伴之间的夹角,进而实现多机器人之间的局部协调,结合基于局部感知的目标跟踪,在围捕...     

基于取向性的内发动机

针对智能机器人的行为认知问题,提出一种基于取向性的内发动机,主要涉及学习评价机制以及感觉运动协调机制.采用该模型构建桌面机器人运动神经认知系统,实现桌面机器人类似于生物负趋光行为的学习和认知过程.仿真实验结果表明了该方法的有效性.     

双机器人协调跟随运动的运动学分析与路径规划

针对双机器人变姿态协调跟随运动路径生成方法,提出了从机器人变姿态协调跟随运动路径离线生成的更换工具坐标系方法.给出了双机器人协调跟随运动的运动学约束分析,描述了变姿态协调跟随运动中从机器人工具末端路径生成的方法和步骤,搭建了双机器人变姿态协调跟随运动的实验平台.最后通过双机器人变姿态直线和圆弧协调跟随运动实验,证明了所提出方法的有效性.
     

IEEE802.11 DCF及其改进方案性能分析与比较

为进一步改进无线局域网媒体访问控制机制,提高大规模无线局域网的性能,深入研究了IEEE802.11标准的分布式协调功能及两种典型改进方案.与分布式协调功能相比,快速冲突分解机制大幅提高了网络的吞吐量,但网络的时延抖动和公平性却更加恶化;新型自适应DCF机制显著改善了网络的时延抖动和公平性,对网络吞吐量也有所提升.因此,新型自适应DCF机制经进一步完善后,更适用于大规模无线局域网传输多媒体信息.     

基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法

针对未知环境下侦察机器人的自主导航问题,提出了一种基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法.首先利用二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)提取方法来检测和描述待跟踪视觉目标的局部不变特征点,在快速的特征匹配计算基础上提出由粗到精的目标定位两步法实现机器人导航过程中视觉目标的实时准确跟踪.其次对基于视觉目标跟踪的自主导航任务进行行为分解和实现,在行为中集成视觉目标跟踪算法.最后利用基于宏行为的机器人事务执行机制实现移向视觉目标的自主导航控制.实验结果表明,提出的方法能够使侦察机器人实时准确地跟踪视觉引导目标,在复杂障碍物环境下可靠地完成移向目标的自主导航任务.     

一种仿人机器人复杂运动控制方法

提出了一种新的基于任务的控制策略方法,用任务控制和可选关节控制相结合的方式代替控制全身关节的方式.该控制方式结合了传统的人工控制和全自主控制优点,在操作者与机器人之间建立控制模式.把整个任务分成若干个子任务,对于简单任务采用任务级控制方式,对于复杂任务采用人工关节级精确控制.可用较少的输入控制仿人机器人进行复杂的运动,且可针对所需完成任务的难易程度调整所采用的控制方式.实验证明该控制方法在篮球型机器人上有着较好的应用.     

分布式数字程控交换系统的实现技术

随着微电子技术和微处理机技术的迅速发展，采用分布式控制的大容量数字程控交换系统不断出现，并日趋完善，本文着重阐述分布式控制的实现技术，包括模块划分、自主控制机理、数据分布、通信方式等方面，以及对分布式控制起支持作用的交换网络结构。     

标量Lyapunov函数法的计算机仿真

给出了线性定常离散大系统进行稳定性分析的标量Lyapunov函数方法的计算机仿真的算法及算例.     

基于多Agent的HLA联合作战可视化仿真系统研究

该文在高层体系结构(HLA)框架的基础上完成了基于多Agent的仿真系统设计,提出了Agent的结构和基于想定的自主行为模型,研究了作战任务规划算法,改进了HLA的管理模式,从结构和工作流程方面实现了一套大规模联合作战可视化仿真系统,并给出了试验结果。该系统兼容以往开发的各种作战仿真系统,提高了仿真系统的复用性,试验表明该系统效果良好。     

互联网架构关键资源可扩展研究

 互联网发展中需要解决的最为关键的两个问题就是互联网自治问题和互联网可扩展问题。结合互联网现实,架构可扩展性研究提出了自主自治的可扩展域名体系和自治网络系统间的域名解释机制和层次结构;提出了自治网络系统间的双向动态源/目的NAT可扩展的寻址方式;提供了可扩展使用的关键网络资源如域名、地址等。可以最小的代价、无过渡期实现互联网的自主自治、可扩展。     

基于RW监控理论的虚拟生产系统控制

虚拟生产系统（VPSs）是一种为应对当今易变的和不确定的制造环境而提出的新型生产资源结构模式．为了实现其虚拟动态性、自适应性和全局性,应用RW监控理论并在UMDES—LIB的辅助下,对VPSs进行离散事件动态系统建模,以解决生产过程中最基本的冲突问题为目标,建立自治与协调规则,并相应地构建了自治与协调监控器,从而建立起基于RW监控理论且具有自治与协调控制机制的VPSs闭环监控框架．该闭环监控框架兼顾了局部自治和全局协调,并且具有很好的可重构性、可扩展性和可适应性,有助于VPSs增加系统柔性和提高响应速度．     

基于多智能体的机电设备嵌入式控制系统设计方法

提出了一种利用多智能体（Multi—Agent Systems,MAS）方法学指导复杂机电设备嵌入式控制系统开发的方法．该方法利用智能体（Agent）概念处理复合型控制系统的多个子控制器;用MAS方法学指导构造Agent之间的通信及协调机制;利用多任务实时操作系统（Real—Time Operating System,RTOS）的多任务并行处理能力和系统服务在嵌入式系统中实现MAS系统,本方法已经应用于遥操作移动机器人嵌入式控制系统的开发．     

A Dynamic Job Shop Scheduling Method Based on Ant Colony Coordination System

Due to the stubborn nature of dynamic job shop scheduling problem, a novel ant colony coordination mechanism is proposed in this paper to search for an optimal schedule in dynamic environment. In ant colony coordination mechanism, the dynamic .job shop is composed of several autonomous ants. These ants coordinate with each other by simulating the ant foraging behavior of spreading pheromone on the trails, by which they can make information available globally, and further more guide ants make optimal decisions. The proposed mechanism is tested by several instances and the results confirm the validity of it.     

A rapid mechanism to remobilize and homogenize highly crystalline magma bodies

The largest products of magmatic activity on Earth, the great bodies of granite and their corresponding large eruptions, have a dual nature: homogeneity at the large scale and spatial and temporal heterogeneity at the small scale. This duality calls for a mechanism that selectively removes the large-scale heterogeneities associated with the incremental assembly of these magmatic systems and yet occurs rapidly despite crystal-rich, viscous conditions seemingly resistant to mixing. Here we show that a simple dynamic template can unify a wide range of apparently contradictory observations from both large plutonic bodies and volcanic systems by a mechanism of rapid remobilization (unzipping) of highly viscous crystal-rich mushes. We demonstrate that this remobilization can lead to rapid overturn and produce the observed juxtaposition of magmatic materials with very disparate ages and complex chemical zoning. What distinguishes our model is the recognition that the process has two stages. Initially, a stiff mushy magma is reheated from below, producing a reduction in crystallinity that leads to the growth of a subjacent buoyant mobile layer. When the thickening mobile layer becomes sufficiently buoyant, it penetrates the overlying viscous mushy magma. This second stage rapidly exports homogenized material from the lower mobile layer to the top of the system, and leads to partial overturn within the viscous mush itself as an additional mechanism of mixing. Model outputs illustrate that unzipping can rapidly produce large amounts of mobile magma available for eruption. The agreement between calculated and observed unzipping rates for historical eruptions at Pinatubo and at Montserrat demonstrates the general applicability of the model. This mechanism furthers our understanding of both the formation of periodically homogenized plutons (crust building) and of ignimbrites by large eruptions.     

Heterogeneous coverage method with multiple unmanned aerial vehicle assisted sink nodes

A heterogeneous coverage method with multiple unmanned aerial vehicle assisted sink nodes(MUAVSs) for multi-objective optimization problem(MOP) is proposed, which is based on quantum wolf pack evolution algorithm(QWPEA) and power law entropy(PLE) theory. The method is composed of preset move and autonomous coordination stages for satisfying non-repeated coverage, connectedness, and energy balance of sink layer critical requirements, which is actualized to cover sensors layer in large-scale outside wireless sensor networks(WSNs). Simulation results show that the performance of the proposed technique is better than the existing related coverage technique.