自主式水下机器人控制方法研究

水下机器人能够代替人类完成水下各种极端环境作业,其精确控制成为研究热点.阐述了国内外水下机器人控制方法的研究现状,对现有水下机器人的控制方法进行了分析整合,进而总结了水下机器人在无动力学模型依据和基于动力学模型时的控制方法,特别是归纳了基于水动力学建模控制方法的一般过程,最后对水下机器人控制领域未来的发展进行探索与展望.     

多机器人编队控制研究

多机器人编队控制是多机器人协调控制中一个最具有挑战性的研究问题。多机器人编队是指：一组相互协作的机器人组建和保持特定的队形形状。本文首先简要概述了多机器人编队问题的研究现状。从面向问题的角度出发,本文将编队问题分解成编队角色分配、队形生成、队形变换与选择、编队跟踪4个子问题,并针对每个子问题,总结了现有的研究方法。最后,本文特别强调编队控制中的网络问题并指明未来的研究方向。     

多机器人编队控制研究

多机器人编队控制是多机器人协调控制中一个最具有挑战性的研究问题.首先简要概述了多机器人编队问题的研究现状.从面向问题的角度出发,将编队问题分解成编队角色分配、队形生成、队形变换与选择、编队跟踪4个子问题,并针对每个子问题,总结了现有的研究方法.最后,特别强调编队控制中的网络问题并指明未来的研究万向.     

自组织模糊控制的自动泊车路径跟踪控制器

针对自动泊车路径跟踪控制非线性和时变性的特点,提出了基于自组织模糊控制的路径跟踪控制算法。依据车辆的运动学模型规划出一条基于正弦函数的泊车轨迹曲线,设计了具有学习机制的自组织模糊控制器进行泊车路径跟踪控制。仿真实验表明,自组织模糊控制器有效地解决了自动泊车的控制问题,该控制系统跟踪误差小,响应速度快,控制效果优于常规的非线性输入输出反馈线性化控制器。     

基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法

为了解决微型扑翼飞行机器人集群编队目标搜索覆盖效率、避障通过性和多机控制等难题,实现扑翼飞行机器人集群编队的智能控制,提出了基于雁阵变换的扑翼飞行机器人集群行为控制方法。利用仿生集群行为控制函数的参数化特性,实现了飞行机器人编队的队形变换和角度控制;搭建了多扑翼飞行机器人实验系统,并在多种情况下设计基于仿生行为的多扑翼飞行机器人集群控制方法实验。最终的实验结果验证了方法的可行性和有效性。与传统的多飞行机器人实时控制方法相比,所提方法大幅提升了集群编队的搜索覆盖效率和避障通过率,在某些作业环境条件下,搜索覆盖率可提升50%以上,障碍通过率可提升60%以上。同时,创新点体现在将雁阵变换应用于多扑翼飞行机器人集群编队控制和将仿生集群行为控制应用于扑翼飞行机器人集群控制两个方面。     

基于加速度反馈的机械手位置控制

本文首先分析了影响机器人位置控制性能的几个因素。然后针对这些不利因素分析了加速度正反馈和负反馈对它们的不同作用,提出了一种用综合加速度反馈来提高机器人位置控制性能的控制方法。该方法能较大程度地改善机器人阻尼不足的现象,是实现机器人高速高精度控制的一条有效途径。机械手上的实验结果验证了本方法的有效性。     

实时位置反馈的多机器人主从式编队控制

提出了一种基于反馈控制的多机器人的编队控制方法,能够使主从机器人在相对运动时保持期望的角度和距离,并且形成稳定的编队结构。然后运用数学图论将单一主从式编队控制扩展到多机器人的编队控制,能够更加简易的实现编队控制和几何形状的变换,最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于单体视觉投影的集群控制策略

与常见的无人系统集群需要进行预先规划和控制机制不同,生物集群采用分布式和反应式架构,具备完成复杂任务的强大智能能力。受生物集群系统启发,设想无人系统集群中的个体能够对所遇到的环境进行独立反应,并展现出集群协同行为。针对这一设想,提出基于单体视觉膜投影模型的集群控制方法,并对其进行理论分析和推导,实现了群体内自组织集群控制;通过观察和计算运动过程中群体的稳定性、一致性、协调性等相关指标,探究所提出自组织模型对不同类型任务的适应性。此外,针对群体遭遇外来攻击的情形,设计了合理的群体避障机制,使得集群能够实现紧急安全避障,从而提高集群面临突发情况时的应对能力。     

基于虚拟模型控制的四足机器人对角小跑动态控制*

基于虚拟模型控制方法,根据四足机器人单腿雅克比矩阵得到支撑相与摆动相的控制法则。为实现机器人躯体的完全控制,提出了一种控制目标分解的方法,将四足机器人躯体的控制目标分解到每条支撑腿的控制上。通过构建每条支撑腿的虚拟构件,并将虚拟构件产生的虚拟力转换为期望关节力矩,从而实现支撑腿的虚拟模型控制;实时规划摆动足的运动轨迹,利用虚拟构件连接摆动腿的足端与期望的摆动轨迹,实现摆动腿的虚拟模型控制。在设定四条腿的相位轮换规律的基础上,对一个四足机器人二维平面模型进行对角小跑步态下的速度控制及抗干扰仿真试验。仿真结果证明该控制方法能够有效控制机器人躯体的高度、速度及倾角,实现四足机器人对角小跑运动的动态控制并具有一定的抗冲击干扰能力。     

四足机器人对角小跑动态控制

基于虚拟模型控制方法,根据四足机器人单腿雅克比矩阵得到支撑相与摆动相的控制法则。为实现机器人躯体的完全控制,提出了一种控制目标分解的方法,将四足机器人躯体的控制目标分解到每条支撑腿的控制上。通过构建每条支撑腿的虚拟构件,并将虚拟构件产生的虚拟力转换为期望关节力矩,从而实现支撑腿的虚拟模型控制;实时规划摆动足的运动轨迹,利用虚拟构件连接摆动腿的足端与期望的摆动轨迹,实现摆动腿的虚拟模型控制。在设定四条腿的相位轮换规律的基础上,对一个四足机器人二维平面模型进行对角小跑步态下的速度控制及抗干扰仿真试验。仿真结果证明该控制方法能够有效控制机器人躯体的高度、速度及倾角,实现四足机器人对角小跑运动的动态控制并具有一定的抗冲击干扰能力。