机器人的分散控制

本论文提出了一种新的机器人分散控制方法,这种分散控制方法把机器人系统的每个自由度作为一个子系统,首先从解耦子系统模型综合出N个分散线性控制器,然后在每个子系统内引入一个自适应控制环补偿非线性耦合项的影响。这种分散控制器的优点是:控制器结构简单、计算量小、易于用多微机系统实现并行控制。     

机器人仿真系统中动态图形的快速生成和处理

本文提出一种用于三维动态图形快速生成与处理的算法,能适应机器人实时仿真的要求。算法包括几何体定义、变换、隐藏线消除和动画技术等内容。本算法使用 Turbo-Pascal 语言在 IBM-PC机上运行通过。     

一种工业机器人柔性手腕的设计与分析

本文提出了由双重系杆平面差动轮系机构组成的工业机器人柔性手腕。计算机运动轨迹的仿真结果以及实模型表明,该柔性手腕具有结构简单、紧凑和运动范围大等优点,可以装备于喷漆和焊接工业机器人上。     

10年后，战场只见机器兵？

8月12日，一场现实版的“机器人总动员”在美国马里兰州帕图克林特河海军航空测试中心上演，各种各样的机器士兵让人眼花缭乱。其实，除美国外，目前世界各国都在竞相研发超级机器人，一些国家已经开始组建机器人部队，让机器人执行侦察和监视等任务，甚至代替士兵站岗放哨、排雷除爆。对此，有专家认为，机器人的成本仅是士兵的1／10，它替人类厮杀疆场的情景，可能在10年后变成现实。     

基于改进粒子群算法的自动机性能评估

由于自行高炮自动机状态监测中缺乏行之有效的机构性能评估手段,引入了改进粒子群算法。建立了自动机动力学模型,对后坐过程进行了动力学仿真,确定了反映机构性能的浮动曲线特征量。针对粒子群算法收敛速度慢、精度低等缺陷,对其进行改进,并结合曲线特征量对自动机性能参数进行了评估。结果表明:改进后粒子群算法的算法收敛性和结果精度都有明显的改善,有效实现了自动机的性能参数评估。     

基于PSO-SVM与样本加权的武器装备费用建模与预测

武器装备费用预测是武器装备费用分析的重要内容,预测分析的难点之一在于样本数据少,且样本数据具有复杂的非线性特点。充分利用支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法快速优化支持向量机的模型参数;充分利用样本信息,模型中样本加权值的确定采用预测误差和样本相似度的样本加权方法,研究建立基于PSO...     

军营里来了位“机器人”

数九寒天,北疆巴虎草原,皑皑白雪,哈气成霜,滴水成冰,气温已降至零下40摄氏度,而在边防某团新兵营却有位"兵明星","火"得不行,新战友们部管他叫"机器人",怎么回事?原来他从小酷爱机器人,2007年竟代表中国参加了在美国亚特兰大举办的Robocup机器人世界杯赛并获得第二名,为国家争得了荣誉。他就是边防某团新兵三连六班战士赵博胤。     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

世界各国机器人部队检阅

本文对世界主要国家的机器人研究情况做出了较为详细的描述,并分析了各国的研发思路和特点.