动态环境下的多智能体机器人协作模型

提出了在动态环境中,多Agent的一种协作模型,适用于环境信息不完备的复杂情况.将Agent的独立强化学习与BDI模型结合起来,使多Agent系统不但拥有强化学习的高度反应性和自适应性,而且拥有BDI的推理能力,使只使用数值分析而忽略推理环节的强化学习结合了逻辑推理方法.使用了Borlzman选取随机动作,并且采用了新的奖励函数和表示方法,减少了学习空间,提高了学习速度.仿真结果表明所提方法可行,能够满足多Agent系统的要求.     

基于可拓理论的家庭机器人环境认知方法

为提高对环境的感知与理解水平,以家庭环境为研究背景,将可拓学的理论和成果应用于智能机器人环境认知过程,从而提出了建立环境空间概念模型的思想和实现方法.家庭机器人用基元理论表达先验知识与环境模型,可实现认知环境过程中深层知识的存储、表示及处理,用可拓推理方法与优度评价准则处理认知过程中出现的矛盾,再根据空间关系建立环境概念模型.提出的方法适用于家庭机器人的环境认知过程,经过适当改进完善,也可应用于其他类型的智能机械系统(机器人)中.     

基于PC104总线的直流伺服电动机控制

在PC104总线控制下,应用运动控制芯片LM629和电动机驱动芯片LMD18200实现了直流伺服电动机的控制,本文介绍了电动机控制系统的组成、电机控制板和系统控制软件,该控制系统具有体积小、功能强、反应速度快和控制简单等特点,可以应用在小型移动机器人的运动控制系统上。