基于微分几何与李群的无人机编队会合方法

在领航-跟随编队模式下,设计了一种基于追缉策略的无人机编队会合方法。首先,基于微分几何曲线论和弗雷涅-塞雷标架建立了无人机非解耦三维运动模型,其中将曲率和挠率作为控制量;结合该模型给出了无人机三维编队会合问题的数学描述,它将导弹制导问题中的终端落角约束映射为编队会合问题中僚机的航迹倾角约束,同时引入额外的航迹方位角约束;然后使用特殊正交群的元素来度量长僚机方向偏差,并通过局部坐标映射将其映射为对应李代数空间中的旋量;接着,基于该旋量设计了编队会合几何导引律,并给出相应的曲率和挠率控制指令;最后,分别在长机稳定平飞和转弯机动条件下进行了多机编队会合数字仿真实验,仿真结果显示僚机能够有效地跟踪长机航向并收敛至指定位形,说明了方法的有效性。     

基于GDOP的多基地雷达布站优化研究

以BLUE算法和GDOP为基本定位算法和精度分析工具,评估多基地雷达的定位性能,建立以GDOP最小值最小和有效监控区最大为目标的多基地雷达布站优化模型.仿真结果表明,通过以下措施可提高定位性能:①增加收发站总数;②采取扇形方式布站;③优先增加部署接收站;④交替部署收发站;⑤通过优化模型优化扇形布站分布角总和.     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

管道机器人直线行进过程中多模式模糊PID控制

针对管道机器人PID控制直线行进过程中的跑偏问题,提出了一种改进的多模式模糊PID控制方法。通过建立集成直线行进偏差维度、阈值更新时间维度和初速度维度模式切换自适应阈值模型,减小了因模式切换造成的时间滞后误差。依托能力风暴AS-UⅢ机器人搭建实验测试平台,获取了不同初始速度下驱动轮的轨迹曲线。对比采用改进控制方法前后的轨迹曲线,验证了多模式模糊PID控制方法的有效性和实用性。     

管道机器人在三通处的通过性分析

三通是管道机器人经常遇到的典型障碍之一,克服该障碍的能力用管道机器人在三通处通过性来描述。文中提出一种描述差压驱动式管道机器人三通通过性的数学模型,该模型由一组组合约束构成。通过对约束方程的分析讨论、与管道机器人弯道通过性的对比分析,得出了规律性的结论。管道机器人在三通处的姿态、单元体的几何尺寸、行走轮结构形式对其通过性都有不同程度的影响。所提出数学模型是管道机器人三通自主行走控制策略设计和相应结构设计的理论基础。     

NURBS曲线的调整方法研究及其在造型中的应用

NURBS曲线是目前曲线和曲面最好的描述形式,在三维造型中已得到广泛应用。本文结合三维造型的实际,重点分析了常用的NURBS曲线调整方法以及在三维造型中的应用。     

应用虚拟现实的遥操作机器人技术

大时延遥操作是空间遥操作机器人研究中的一项关键技术。如何克服通讯延迟和有限带宽的影响是大时延遥操作研究的焦点。本文首先阐述了应用虚拟现实的大时延遥操作的基本思想。着重对基于虚拟环境的遥编程技术和虚拟环境中模型的误差校正技术进行了研究。基于监控思想和遥编程概念 ,实现了应用虚拟现实的遥操作机器人实验系统 ,在地面仿真环境中 ,该系统成功完成了插方孔等遥操作任务     

微型空中机器人

据国外媒体报道,哈佛大学的工程师在空气动力学的基础上,制作出了能停在空中的微型机器人。该机器人比硬币还小,可用于搜索和救援、农业和环境监察,以及勘察危险环境等。设计者