基于车载摄像机移动机器人的模糊神经网络跟踪

针对车载单目摄像机的轮式移动机器人的目标跟踪问题,提出一种模糊跟踪控制方案.方案分为两部分,分别为摄像机控制部分和轮式移动机器人控制部分.摄像机控制部分通过相关特征点之间的连线的夹角设计摄像机云台控制器,使摄像机能够实时跟踪目标,保持目标在图像平面的期望位置上.轮式移动机器人控制部分通过设计T-S模糊神经网络控制器使其能够在视觉伺服反馈下实时调整速度和姿态,实现目标的有效跟踪.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

不确定曲面上轮式移动机器人鲁棒轨迹跟踪

对于不确定曲面上运动的轮式移动机器人设计了鲁棒跟踪控制律.并给出稳定性证明.设计过程中用系数未知但有界的二次曲面在局部近似不确定曲面,首先构造有界横截函数推导光滑标称跟踪控制律,然后通过backstepping方法将该光滑控制律拓展到动力学模型,最后利用Lyapunov重设计技术构造出鲁棒控制律解决曲面引入的重力干扰.所设计的控制律使得轮式移动机器人具有对不同曲面参数的适应能力.仿真结果验证了控制律的有效性.     

具有未知侧滑和打滑的WMR强化学习自适应神经网络控制

利用反演设计,提出一种强化学习自适应神经网络轮式移动机器人(WMR)轨迹跟踪控制方法.首先在极坐标下建立WMR的轨迹跟踪误差模型,并基于此设计运动学控制器.然后,针对WMR动力学系统,设计自适应神经网络控制器.结合强化学习机制,同时对系统未知侧滑、打滑和模型不确定性进行优化补偿,并引入鲁棒控制项来消除补偿误差的影响,进一步提高了控制效果.所提控制方法使得闭环系统稳定,且最终一致有界收敛,其有效性通过数值仿真结果得到了验证.     

基于扩张状态观测器的轮式移动机器人全阶滑模控制

针对存在模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素影响下的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的全阶滑模移动机器人轨迹跟踪控制方法.通过坐标变换将耦合的系统动力学模型转化为2个独立的子系统,再将模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素扩张为一个新的变量,进而分别对2个子系统设计扩张状态观测器用于估计并补偿系统的总和扰动,抑制其对系统控制性能的影响,结合滑模控制理论设计基于扩张状态观测器的全阶滑模控制器,保证系统输出稳定跟踪给定信号且消除传统滑模控制中抖振突出的问题,提高系统滑动模态的品质.仿真对比结果验证了所设计控制方法的优越性和有效性.     

超声避障技术在轮式机器人导航中的应用研究

随着智能控制的发展,机器智能化成为大势所趋。其中轮式机器人是一种集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中地运用了计算机技术、人工智能与自动控制技术、现代传感器技术、信息与通信等技术,是典型的高新技术的综合体。其中轮式机器人障碍物探测是机器人前进的前提。通过采用超声波探测原理,设计了轮式机器人障碍物探测系统。仿真和实验证明,该系统能够很好的探测轮式机器人前方的障碍物,为后续机器人的避障控制提供了重要依据。     

轮式装载机动力传动系统振动分析

动力传动系统是轮式装载机的主要噪声源,因此对动力传动系统进行振动测试分析是控制装载机辐射噪声的根本途径。了解振动测试及其信号分析的仪器、方法,对装载机动力传动系统的振动机理进行分析,有利于在本文研究过程中较为顺利地提出有效减振、降噪措施。     

不确定轮式机器人动力学鲁棒路径跟踪控制

使用预知期望几何路径函数描述跟踪误差,将路径跟踪问题转化为输出调节问题,基于机器人的动力学模型运用输入输出线性化方法得到运动学-动力学混合控制律,再使用反步法得到动力学控制律;基于类Lyapunov方法设计不确定参数自适应律,保证在未知定常参数情况下跟踪误差仍能够渐近收敛.最后给出了渐近稳定性的证明,数字仿真证实了该控制方案的有效性.     

末敏弹的研制现状与问题

本文介绍了用于大面积反装甲的末敏弹的研制现状,并且综述了末敏弹研制中的问题。