基于Matlab的开放式六自由度机器人控制系统研究

针对工业机器人控制系统算法封闭的现状,自主设计了一套基于Matlab的开放式六自由度机器人实时控制系统,采用模块化分布式的控制方式,上、下位机以CAN总线进行实时通信,上位机运用基于模型设计的流程进行机器人控制器的开发;下位机以DSP为主控制器,设计6个机器人关节驱动器.控制系统将机器人正运动学、逆运动学、轨迹规划以及通信算法全都融入其中,并且本开放式平台将系统仿真、研发设计、功能测试等环节都统一在Matlab环境中,提高了开发效率.通过仿真和试验验证,该平台能够较好地控制六自由度机器人,具有实时控制、实时监测的功能,并兼具良好的开放性能.     

改进型蚁群算法在Job Shop问题中的应用

应用改进型蚁群算法解决车间作业调度问题。在原有标准蚁群算法的基础上采用了新的状态转移规则,讨论了各种不同的轨迹更新规则对仿真结果的影响,并通过统计数据验证了改进型蚁群算法优于标准的蚁群优化算法。由于算法中的参数对算法的求解效率和求解结果都有一定的影响,所以对此也进行了初步的研究,得到了运行较好的参数取值范围。     

四足机器人斜坡对角小跑运动控制研究

能否在斜坡上稳定行走是判断四足机器人运动性能的一个重要标准.针对四足机器人采用对角小跑步态在斜坡地形上的运动,建立机器人结构简化模型并进行运动学分析,完成了该步态下的足端轨迹规划,并提出一种基于模糊控制的姿态调整方法,通过调节机器人支撑相关节角来减小机身运动过程中的横滚角波动,从而提升机器人斜坡行走的稳定性.Adams...     

轨迹聚类分析法研究青藏高原上空的大气输送

青藏高原海拔高、地形复杂,生态脆弱且对气候变化等敏感.由于远离工业化地区,大气环境十分清洁,但其恶劣的环境限制了科学研究的深入进行.本文利用HYSPLIT4轨迹模式及NCEP全球同化气象数据计算2001全年青藏高原6个不同地点上空的气团后向轨迹,结合聚类统计技术对轨迹特征进行分析.通过与高原气候特征及其季节变化特点进行...     

基于深度强化学习的空中基站部署优化算法

针对无人机群(swarm of unmanned aerial vehicle, UAV-swarm)在救灾场景中对地面移动用户进行持续性通信覆盖的问题,设计了一种基于多智能体的深度强化学习的无人机群路径优化算法。该算法框架中无人机具有分布式决策能力,根据用户的移动来动态调整自身的移动策略。通过设置合适的强化学习奖励和参数,使无人机在满足覆盖百分比、防碰撞、能源限制等多种约束前提下,最大限度地长期覆盖地面移动用户。与其他无人机部署方案算法进行仿真对比,实验结果表明,该模型在收敛速度和收敛效果上得到了显著提升。     

基于轨迹线性化的无人水面艇航向控制与验证

为解决无人水面艇在真实海洋环境中的航向跟踪与保持的精确控制问题,以"蓝信"号无人水面艇为研究对象,辨识模型参数,然后建立操纵运动模型,设计并验证了一种快慢回路时标分离的基于轨迹线性化的无人水面艇航向控制方法.考虑到未建模动态以及海洋环境干扰对无人水面艇运动的影响,将非线性干扰观测器与轨迹线性化控制相结合,提出一种基于非...     

一种可升降式变电站室内巡检机器人控制系统设计

针对变电站室内环境复杂,人工巡检强度大,传统巡检方式覆盖范围小、效率低的问题,研究了一种可升降式变电站巡检机器人.首先,根据变电站室内环境和巡检点的位置信息,设计了一种改进Floyd全局路径规划算法以搜索执行巡检任务的最优路径,提升了机器人执行巡检任务的效率.其次,设计了一种基于欧拉数值积分的轨迹跟踪控制算法,提升了机...     

曲线的主法线曲面

在三维欧氏空间中,作为特殊曲线,Mannheim曲线、Bertrand曲线以及一般螺线具有良好的几何和代数性质.讨论了三维欧氏空间中特殊曲线的主法线曲面.根据渐近曲线的方程,具体给出主法线曲面的一族非直线的渐近曲线.再根据平均曲率、高斯曲率及主曲率函数,能得到曲线的主法线曲面的极小轨迹、常高斯曲率曲线及两个主曲率函数之比为常数的曲线.还给出曲面上测地线和腰曲线的性质.     

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control -MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。     

成都市冬季PM_(2.5)污染特征及溯源分析

本研究利用2019年成都锦城湖监测点PM_(2.5)的监测数据,研究成都市冬季PM_(2.5)的污染特征及其与气象要素之间的关系,并利用后向轨迹模型进行颗粒物溯源及追踪分析。结果表明:成都市环境空气PM_(2.5)平均质量浓度为53 g/m~3,达到国家空气质量二级标准;PM_(2.5)质量与温度呈显著正相关性,与风速呈负相关性,与湿度呈负相关性,与气压呈显著负相关性;成都市冬季气团主要来自东北方向,来自东南偏南方向的PM_(2.5)及其前体物对成都市PM_(2.5)质量浓度贡献最大。