基于短期预测的追捕方法

针对具有安全区的追捕逃避问题,抛开参与人是否理性的假设,提出了一种基于短期预测的追捕方法.由参与人短期内状态空间有限和伪蒙特卡罗方法原理阐述了进行短期预测的可行性.追捕方法的流程为:追捕方先根据物理条件限制预测双方的短期状态;根据反映对抗态势的特征计算出对手处于某状态时自身某状态的收益,并由此进一步获得针对同时刻对手各个状态的自身某状态的综合收益;估算出自身各个预测状态的综合收益后,选取某个状态作为短期目标,执行能到达该状态的行为.结合足球机器人一对一对抗的实践进行了仿真,结果表明该方法有效.介绍了在自主式足球机器人上应用基于短期预测的追捕方法的初步实验,证实该方法具有一定的实际应用价值.     

对抗环境下足球机器人路径规划

在RoboCup中型组足球机器人比赛环境下,实现机器人实时、有效的路径规划是赢得比赛的重要前提.充分考虑到足球机器人比赛中实时性和对抗性的特点,采用具有实时性优势的人工势场法,并综合考虑障碍物、目标点以及机器人之间相对位置和相对速度的关系,提出一种相对威胁系数的概念.该系数能够反映比赛中双方机器人实际对抗的强弱程度.将相对威胁系数应用到传统的人工势场中,形成一种新的改进型人工势场法,较好地解决了对抗环境下机器人路径规划中一些实时性、有效性的问题.仿真实验验证了所提出算法在足球机器人比赛系统中具有可行性.将该算法应用于交龙足球机器人上,在实际比赛中取得了较好的成绩.     

机器人奇异形位分析及协调控制方法

把6R机器人奇异形位分为边界奇异、内部奇异、结构边界奇异和腕部奇异，分析了这些奇异形位的形成条件，并对每一种奇异进行了计算机仿真。在深入分析奇异边界构成的基础上，给出了内部奇异直观的计算机图形仿真结果，克服了以往笼统而欠实用描述方法的不足。通过分析J^-1(J为Jacobian矩阵）提出了采用协调控制法回避机械手奇异形位的理论及在线实时控制方法。     

使用三维栅格地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人使用三维地图进行路径规划的问题,研究了使用三维栅格地图的路径规划算法.该算法将装载三维激光扫描仪的移动机器人得到的三维点云转换成为八叉树结构的三维栅格地图;扩展了D*算法使之考虑机器人的尺寸,检测每种位姿状态下是否与环境发生碰撞,生成多条可行路径可以在栅格地图中直接生成机器人的运动轨迹,保证运动过程中机器人自身及物体的安全.实验结果表明:该算法不需要对地图具有先验认识,并且考虑了机器人的实际尺寸,具有较强的可靠性和实用性,已经在真实环境中进行了实验.     

一种新型的自适应蚁群聚类算法

提出了一种新型的自适应蚂蚁聚类算法.该算法将每个待聚类模式看作一只蚂蚁,采用蚂蚁移动模型实现模式的聚类.为了改善蚂蚁移动的随机性,提高运行效率,提出了一种局部最近邻运动原则来指导蚂蚁的移动;并且提出了一种自适应调整蚂蚁移动阈值的方法以简化参数的选取.通过数据的聚类对该算法和已有算法进行了比较.结果表明,该算法具有运行效率高、参数选取简单及自适应性等优点.     

具有双负压吸盘的爬壁机器人吸附特性

介绍了一种双负压吸盘式爬壁机器人吸附机构，分析了机器人可靠吸附于垂直壁面的基本吸附力条件．基于流体网络理论建立了吸盘模型并得到吸盘在风机突然启动、机器人遇障碍以及风机突然关闭三种情况下的等效电路．通过对等效电路的分析得到吸盘内负压动态响应曲线与流阻、流容的影响，进而得到了吸盘机构参数对吸盘腔内负压的影响关系．最后通过试验和仿真进行了验证．     

激光和全维视觉融合的移动机器人自定位(英文)

讨论了通过二维激光传感器和全维视觉传感器提取数据融合技术进行移动机器人定位的新方法 .SICKoptics公司制造的二维激光传感器能精确地测量出反射点的距离和方位 ,我们自己设计的全维视觉系统能从图像中提取场地标记物的色块信息 ,这两种传感器提取的数据有各自不同的特征 ,因此在本文所给出的融合方法中它们能优势互补 .RoboCup中型组的足球机器人 (守门员 )被选择来验证算法 ,最后给出了试验的结果 .     

基于机器视觉的镀锌板粉化区域的提取方法

提出了一种在镀锌板粉化双球冲试样中提取粉化区域的方法．首先在对试样硬件定位的基础上,利用不变矩方法计算出试样图像的重心,应用Canny算子提取出图像边缘,运用Sobel算子实现边缘检测图像的细化．考虑到硬件定位装置无法精确地将试样固定在同一位置,提出了一种改进的Hough圆检测算法来实现试样的软定位校正;然后提出了基于标准差的粉化区域分析方法,将机器视觉技术和统计学知识结合起来,利用粉化区域与正常区域间标准差的不同,有效地识别出了粉化区域的大小．试验证明,该方法提取镀锌板粉化区域大小的准确率达到99％,达到了实用化的要求．     

一种时变非线性系统的自适应逆控制仿真

对一种非线性时变系统提出了基于神经网络的自适应逆控制方案。该方案中用两个动态神经网络分别作为模型辨识器和自适应逆控制器,详细推导了在线训练自适应逆控制器的BPTM(backpropagationthroughmodel)和RTRL(realtimerecursivelearning)算法。根据大幅面喷墨打印机的结构特点,建立了打印头车架系统的时变非线性动力学模型作为仿真对象,在Matlab/Simulink平台下进行了算法仿真验证。结果表明了该方案收敛快,能有效控制该时变非线性对象。     

RV12L-6R焊接机器人动力学分析及计算机仿真研究

提出用Lagrangian方法与递推的Newton-Euler方法相结合求解机器人逆动力学问题,以满足实时控制的要求.结合IVECO汽车横梁的焊接,给出了实用的机器人动力学算法,并对6自由度机器人各关节力矩进行了动态仿真,仿真结果表明不同的关节初始值,有时会出现关节力矩突变,引起系统振动.因此,可以通过计算机仿真的方法在选择关节初始值时避开不稳定的情况.