基于模糊神经网络的多移动机器人自学习协调系统

研究多移动机器人的运动规划问题．针对机器人模型未知或不精确以及环境的动态变化，提出一种自学习模糊控制器（ＦＬＣ）来进行准确的速度跟踪．首先通过神经网络的学习训练构造ＦＬＣ，再由再励学习算法来在线调节ＦＬＣ的输出，以校正机器人运动状态，实现安全协调避撞

谐波驱动系统的特性及控制策略研究

谐波传动有很多优点，在机器人驱动中经常被使用．但谐波传动也有一些缺点，如柔性等因素影响负载端轨迹跟踪精度．本文系统地分析了谐波传动系统的动力学特性，建立了包括电机转子惯量在内的动力学模型，疽对系统进行全面实验研究的基础上总结出谐波传动系统中存在的问题，采用相应的基于传感器的控制策略克服存在的问题，提高系统的响应性能．从理论分析和实验结果证实了提出方法的可行性。

障碍物信息模糊识别的实用方法

针对移动机器人工作环境中障碍的特点和机器人导航与避障规划等任务的需要，应用模糊识别理论，研究从障碍的图象中提取和处理边缘信息的方法，提出了障碍边缘识别及障碍几何中心求取的实用方法．

一个多智能体机器人协作装配系统

介绍了一个基于多智能体概念实现的多机器人协作装配系统——ＭＲＣＡＳ（Ｍｕｌｔｉ－ＲｏｂｏｔＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＡｓｓｍｂｌｙＳｙｓｔｅｍ）。该系统由组织级计算机、三台工业机器人和一台全方位移动小车（ＯＤＶ）组成，采用分层递阶体系结构。利用ＭＲＣＡＳ系统进行了多机器人协作装配的实验：在ＯＤＶ装配平台上，四台机器人合作装配一个大型桁架式工件。该工件具有多种装配构型，但任何一台机器人不能独立完成装配。

分布式对象技术在多机器人系统中的应用

本文介绍了我们建立的基于Ａｇｎｅｔ的分布协作式多机器人装配系统－ＤＡＭＡＳ，在此基础上研究了多机器人合作的协商协议，采用了改进的合同网协议方法，针对多机器人协商协议的软件实现了，采用了应用前景广阔的分布式对象技术，介绍了机器人合作装配的协商协议的具体实现方法。

多移动机器人实时最优运动规划

研究多移动机器人的实时运动规划问题，提出了运动规划问题的体系结构，并将最优控制与智能决策相结合，建立实时专家系统，在其支持下，使机器人在时间—能量最优情况下完成规划策略。仿真结果表明该方法具有很强的实时性。

基于专家系统的多移动机器人模糊自校正协调系统

研究多移动机器人的运动规划问题，在实时运动规划专家系统的基础上提出了一种串级模糊控制器，以校正实际工作环境下各机器人的运动状态与理想情况下可能产生的误差，使各机器人正确调整各自运动状态，达到协调工作的目的。

移动机器人人机互助行走监控方法研究及其实际应用

由于行走监控在移动机器人技术中的独特地位和作用，使得其问题解决路线与最终性能极大地影响着构成系统的实用性及用户接受程度．本文通过剖析行走监控同其他模块的内在联系，深入地讨论了研究此问题的必要性和困难所在．最后，结合一个实际应用系统，给出了行之有效的指导思想、实现策略和关键问题解决途径。

基于规则的移动机器人实时运动规划

研究移动机器人在动态环境中的导航与避障问题。为提高规划的实时性,提出了基于规则的规划方法,将多移动障碍环境机器人的运动规划分解为相对简单的单移动障碍运动规划,利用最优控制来实现单障碍的最优避障,并用智能搜索方法解决了移动机器人在多移动障碍环境中的实时运动规划问题。仿真实例表明了该方法的有效性。

分布自主协作式的多机器人系统研究

本文作者在研究多机器人协调的基础上，将多机器人作为一个整体，从系统的角度研究多机器人系统的整体行为和组织结构．以人工智能的多自主体系统为理论基础，以网络通讯和分布数据库为技术基础，设计了多机器人分布自主协作系统的体系结构，提出了实现该系统需要研究的内容和解决的关键技术，介绍了我们在这方面的工作

双机械臂协调系统的一类最优轨迹规划方法

自治式水下机器人回收系统的研究与设计

本文介绍了我们承担研制的国家“８６３”计划１０００ｍ及６０００ｍ无缆水下机器人的回收系统．回收系统在４级海况下不用专用母船能够成功地回收水下机器人，依据母船、海况、水下机器人及其他具体情况，介绍了两种不同的回收方案和回收器，经海上试验证明是有效和可行的。

最优控制具有非完整性的两轮驱动机器人小车

研究了移动机器人反馈控制问题．这里所考虑的机器人是一个两轮驱动的具有非完整性的移动机器人小车．考虑了笛卡儿空间中轨线跟踪问题的扩展．且表明只要参考小车保持运动，在虚设的参考小车位形周围的小车位形的稳定成为可能．提出了最优控制律并给出了仿真结果。

智能机器人分层系统中的人机交互

在非结构环境里工作的智能机器人,人智能的介入有时是必不可少的.本文研究了这类机器人系统人机接口某些问题,提出了人智能输入的分层输入原则,实时性原则和协调性原则,讨论了人机接口的结构和实现问题,给出了人机接口命令的一种格式,并提出了人机操作的实际例子.

双机器人协调控制系统

本文描述了基于集散控制原理,采用分层递阶结构建立的一个3级结构双机器人协调控制系统.该系统共分3层,最高层为任务规划级.它对双机器人作业进行离线编程及仿真,并负责对整个系统的监控和管理.第2层为协调级,它实现机器人作业的协调控制.并通过传感器信息对机器人轨迹进行实时修正.该层既可接收来自上层的命令或指令.对机器人进行控制,亦可在该层上独立编程.实现对机器人的控制.第3层为执行级,它实现高精度伺服控制.此外,该系统还提供了灵活的编程环境及良好的人机界面.用户可根据需要选择离线编程环境或实时编程环境,并且可在其相应的界面下工作,运行结果表明,系统性能稳定可靠,结构合理,编程环境灵活.我们在该系统上,成功地进行了PUMA562机器人和PUMA760机器人的点位协调和轨迹协调以及复杂的联合作业.