Compact Reconfigurable Binary-Decision-Diagram Logic Circuit on a GaAs Nanowire Network

We describe a reconfigurable binary-decision-diagram logic circuit based on Shannon's expansion of Boolean logic function and its graphical representation on a semiconductor nanowire network. The circuit is reconfigured by using programmable switches that electrically connect and disconnect a small number of branches. This circuit has a compact structure with a small number of devices compared with the conventional look-up table architecture. A variable Boolean logic circuit was fabricated on an etched GaAs nanowire network having hexagonal topology with Schottky wrap gates and SiN-based programmable switches, and its correct logic operation together with dynamic reconfiguration was demonstrated.

一种空间飞行器编队重组的轨道优化方法

现有的空间飞行器编队重组的轨道规划方法在求解能量最优策略时,都预先给定了变轨花费的时间,但没有说明给定的时间是怎么选择的。将空间飞行器主从编队重组的轨道规划视为一个多目标优化问题,提出了一种小生境进化算法。该方法通过使用特定的染色体表示方法和进化算子,能有效的搜索到飞行器编队重组轨道规划问题的时间-能量前沿,并引入等值分享法保证优秀个体具有较大的选中概率和前沿的多样性。该方法能同时提供多种变轨方案,编队飞行的任务制定者从而可以根据实际应用情况选择最合适的方案。仿真结果表明了该方法的正确性。

一种基于进化计算的空间飞行器编队重构轨道规划方法

基于进化算法提出了一种两层结构的空间飞行器编队重构的轨道规划算法,高层算法通过优化构型映射来优化编队的总燃耗,实现全局规划并确保飞行器之间保持一定的安全距离以避免相互碰撞;低层规划算法采用Chebyshev多项式逼近控制变量空间,为每颗飞行器规划满足约束条件的最优轨道。该方法充分利用了编队的分布式结构,由各飞行器并行实现各自的轨道规划,能有效解决大型编队的轨道规划问题。仿真结果表明了该方法的有效性。

带燃料均衡的空间多飞行器编队重构的轨道规划方法

航天任务需求的多样化对空间多飞行器编队重构的轨道规划问题不仅提出了燃料或时间最优的要求,还提出了燃料和时间最优以及燃料均衡的要求。将带燃料均衡的多飞行器编队重构的轨道规划建模为一个多目标优化问题,通过将进化计算与问题领域的知识相结合,提出了一种基于小生境进化算法的最优轨道规划方法。该方法能从变轨时间、燃料消耗和燃料消耗方差三方面分别评价一个变轨方案的最优性,并且一次规划能够提供多个Pareto最优变轨方案。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性,还揭示了编队重构轨道规划问题的三个优化目标之间的关系,对于制定任务计划具有重要的参考价值.

空间飞行器编队重构建模与规划方法研究

编队重构是实现空间飞行器编队飞行的一项关键技术，也是自动导航和控制的重要研究领域，无论在理论研究还是实际应用上都具有重大意义。本论文针对空间飞行器编队重构问题展开了深入的研究：（1）编队重构建模；（2）空间飞行器多轨道规划；（3）空间飞行器时间-燃耗的轨道规划；（4）编队重构的协同规划；（5）考虑燃料均衡的编队重构规划。围绕编队重构建模问题，本论文在分析其特点的基础上，完善了传统的单目标优化模型，加入了现有研究通常忽略的发动机推力的精度约束，提高了模型精度以降低控制反馈误差。另外，还根据航天任务的特点，从多目标优化的角度建模了问题，优化的性能指标包括变轨时间、编队的总燃料消耗和飞行器间的燃料均衡。在多轨道规划的研究中，作者基于进化计算和参数优化方法，提出了一种空间飞行器多轨道规划算法。通过将可行轨道按其空间分布分类，并采用一种多轨道保持技术，使新提出的算法能够获得多条在空间中分布较为离散的最优/近优轨道，并可以方便地根据环境和任务要求设定希望获得的轨道之间的差异。该算法充分利用了编队飞行相对动力学方程的解耦性，简化了问题，提高了计算速度，并使最终轨道的选择更加灵活多样。作者还针对空间飞行器的变轨时间与燃料消耗的关系问题展开了研究，基于小生境进化算法，提出了一种时间-燃耗的轨道规划方法。该方法采用一种变长实值染色体编码方式和特定的种群初始化方法，能使生成的轨道满足各种约束条件，并引入等值分享法保证优秀个体具有较大的选中概率和前沿的多样性。实验表明，该算法能有效地搜索到飞行器变轨的时间-燃耗前沿，一次规划生成多个Pareto最优解，为任务制定者选择最合适的变轨方案提供可靠的依据。在编队的协同规划方面，通过分解空间飞行器编队重构问题，并与协同进化的思想相结合，提出了一种两层结构的飞行器编队重构规划算法。高层算法通过优化构型映射来优化编队的总燃料消耗，实现全局规划并确保飞行器之间保持一定的安全距离以避免相互碰撞；低层规划算法采用多轨道规划方法为各飞行器规划满足约束条件的轨道。该算法不仅实现了多颗飞行器的轨道子种群间的协同进化，还实现了高、低层规划结果的协同进化。由于利用编队的分布式结构实现了并行计算，该算法能解决大型编队重构的协同规划问题。虽然给出的最优解是唯一的，但在规划过程中为各飞行器都生成了多条散布在空间中的轨道，提供了可替换解以保证编队重构任务的顺利执行。最后本论文从多目标优化的角度建模了带燃料均衡的多飞行器编队重构规划问题，初步研究了变轨时间、燃料消耗和飞行器间的燃料均衡三个重要指标之间的关系。通过将进化计算与问题领域的知识相结合，提出了一种最优轨道规划方法，能从上述三个指标的角度分别评价一个变轨方案的最优性，并且计算量较小，一次规划能提供多个最优解决方案，能用于实际规划之前进行简单的估算，十分适合方案设计阶段应用。

一种可变形移动机器人协同构形变换方法

提出了一种可变形移动机器人AMOEBA-I的协同构形变换方法,建立了机器人系统的数学模型,对各个模块之间的协同变换及运动特性进行了分析.研究了机器人3个模块在协同变换过程中的电流变化情况,实现了3种特殊构形之间的变换.通过理论分析和实验比较了协同构形变换方法的特点,实验验证了在多种地面条件下机器人协同构形变换方法的有效性.

一种FPGA的嵌入式可重构机器人控制系统

提出一种基于FPGA的可重构嵌入式微处理器控制系统.在FPGA中嵌入两个NiosⅡ软核,用VHDL语言编写用户自定义组件.在一个由NiosⅡ软核组成的处理器上实现PWM信号生成、编码器信号处理以及多电机同步伺服运算等,在另一个处理器实现机器人任务管理.该控制系统针对微小型爬壁机器人的控制系统设计,不仅具有良好的实时多任务处理能力,而且具有可重构的特点,因而可应用于一类微小型机器人控制系统以提高其设计的灵活性.

轮-腿复合移动机器人构型控制及越障策略

本文构型和越障控制研究的是如何控制机器人的姿态和如何控制机器人以一系列的构型翻越障碍物,构型及越障控制是轮-腿复合移动机器人技术领域的研究重点,针对轮-腿复合移动机器人的结构特点以及早期方法存在的不足,本文提出了在不平整地面上的构型控制方法和针对沟、坎典型地形环境的越障控制策略,并利用六轮-腿复合移动机器人试验平台开展了验证实验。

野外地面移动机器人系统设计与实现

本文针对机器人在野外地形环境下的高机动性要求,设计开发了减震机构,针对机器人轮-腿复合结构和驱动冗余特点,提出并开发了面向高速行进的牵引力控制算法和面向越障的构型控制算法,通过与环境建模技术结合,实现了机器人的遥控、自主导航、自主越障等功能,构成了机器人的分层式控制系统。

可重构模块化机器人系统的翻越台阶能力研究

从分析系统的工作原理和子机器人运行机理入手,对可重构模块化星球探测机器人系统的翻越台阶能力进行了研究。对于单体子机器人,提出了通过加反向速度和规划手臂姿态的方法,使其能够顺利翻越台阶型障碍物,增强了单体子机器人的翻越台阶能力。由几个子机器人组成的新系统极大地扩展了单体子机器人的环境适应能力,分析了有利于子机器人组合翻越台阶型障碍物的组合形式,提出了首尾相连成环形连接的构型是翻越台阶的最佳组合,并提出了根据环境条件采取不同策略的决策方法,即对于较低的台阶,采取子机器人组合一起翻越,对于高台阶,采取将一个子机器人送上台阶的策略。最后,通过静力学分析,得出了单体子机器人和子机器人组合所能翻越台阶型障碍物的极限尺寸,实际实验很好地验证了分析结果。

可重构模块化机器人系统的爬坡能力研究

介绍了一种新型的可重构模块化星球探测机器人系统,详细分析了子机器人组合的三种基本构型:手臂在前,首尾相连成串状;手臂在后,首尾相连成串状;两个子机器人首尾相连成环状。以两个子机器人为例,对爬坡过程中子机器人系统的各种组合形式进行了静力学分析,在此基础上,对机器人组合的爬坡能力进行了仿真研究,结果表明子机器人组合的爬坡能力与其连接构型紧密相关。实际试验很好地验证了仿真结果,同时,以实际试验为基础,得出了如下结论:在爬坡过程中,手臂在前的串状连接的机器人组合的运动稳定性较差,首尾相连的环状连接的机器人组合是子机器人组合爬坡的首选构型。

基于状态构形矢量和状态构形矩阵的可重构模块星球机器人构形水

可重构模块星球机器人系统由母体和多个子机器人模块组成,单个模块可以独立运动和操作,多个模块可以重构组合成不同构形,模块采用非对称式轮手一体机构,具有姿态方位性和运动方向性,重构目的是组成在某种环境下更好地完成有向性运动的构形。基于此,提出矢量构形概念,将运动趋势方向和方位性融合到构形拓扑结构中。在模块矢量分析模型基础上,提出并构建状态构形矢量(State configuration vector,SCV)和状态构形矩阵(State configuration matrix,SCM),对非对称式单模块和整体构形的状态信息进行描述,同时支持预定义的数学变换操作,可以表达并触发模块的基础动作、构形重构。提出离散模块组合重构成目标构形的优化分析算法,通过实例仿真计算获得优化分析的选择结果。

基于二维位置敏感探测器的空间对接过程研究

为了准确地捕捉机器人空间对接的传感器信息,从对接机构的设计入手,研究了空间对接中传感器的选择、改制和基于传感器信息的空间对接问题.考虑到安装空间的限制和处理的信息量太多,提出了利用二维位置敏感探测器(PSD)配合红外发光器阵列的方法完成机器人的空间对接.通过对位置敏感探测器工作原理的分析和对传感器特性的试验,提出了在PSD光敏面上增加光学装置的方法以扩大它的探测范围和精度,同时大大减小了它对光信号的依赖程度.把该方法应用于可重构模块化探测机器人系统中,提出了基于传感器信息的轨迹规划方法,对子机器人空间对接过程的仿真试验验证了轨迹规划和空间对接的可行性.

模块化变形机器人非同构构形表达与计数

提出一种新型链式可重构模块机器人平台,该机器人平台具有手动可重构和自动变形的特点,介绍一种三模块变形机器人样机。组成机器人的单个模块可以简化为由模块本体、连接臂和偏置关节组成。模块的数量可以根据实际工作的需要进行选择,模块间的连接具有规则连接和非规则连接两种方式;同时,由连接模块的偏置关节的运动,模块间的相对位置可以改变。由于模块连接方式的不同和模块间相对位置的变化,变形机器人具有多种非同构构形;为此,根据模块的物理结构和邻接关系提出了用构形矩阵来表达机器人结构的拓扑信息,并在仿真环境下进行等效描述;提出基于组合计数原理的递归算法,用于多模块变形机器人的非同构构形的计数,并根据构形矩阵的拓扑信息对构形进行评价。最后根据仿真结果给出了一种三模块变形机器人样机对称构形的设计示例,验证了算法的可行性。

可重构装配系统中智能体的开发

为了实现可重构装配系统的快速重构能力,在分析了传统控制结构的基础上,结合分层递阶和分布式控制的优点,提出了基于多智能体系统的混合控制体系结构。这种结构具有低复杂性、强鲁棒性、易维护性、可扩展性以及可重用性等特点,能够适应重构系统的要求。在遵守智能物理代理基金会规范的前提下,以Java智能体开发平台进行了装配系统中各层智能体的实例开发。