993 resultados para Simulation results


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提出了一种简单、新颖的在动态未知环境下的移动机器人运动规划方法.此方法基于相对坐标系,通过传感器信息实时调整机器人的行为来实现规划.在规划过程中,机器人有两种行为:向目标运动和避碰,且避碰行为具有优先权.机器人两种行为的切换是基于加速度空问的,首先解决的是避碰问题,而向目标运动是作为避碰的反问题来考虑的.仿真研究验证了此规划方法的有效性。

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对蛇形机器人的行波运动机理进行了研究,基于Serpenoid曲线建立了蛇形机器人行波运动的形状控制模型、运动学模型、机构动力学模型及环境动力学模型,给出了求解过程。仿真结果表明:在行波运动中,各关节输入力矩大小呈周期变化,且随其与蛇体重心距离的增加而减小。蛇体中心关节的最大输入力矩为蛇形机器人所需最大输入力矩。对称关节输入力矩幅值变化规律相同,但相差不同;运动初始弯角保持不变,关节输入力矩随着环境摩擦因数的增加而增加。环境摩擦因数保持不变,关节输入力矩随着初始弯角的增加而减小。

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提出贪心遗传算法。通过构建“基因库”形成好的“基因片断”,从而生成高性能的初始种群;依据贪心选择的原则指导遗传操作,实施贪心交叉操作和贪心变异操作;移民操作向种群引进新的遗传物质,克服了封闭竞争缺点,并且可以避免早熟收敛。贪心遗传算法可以大大加快搜索的速度,仿真结果表明算法是十分有效和实用的。

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考虑了类人形机器人的各种不确定因素,提出了其手臂控制的新方法.基于类Lyapunov方法,设计出具有鲁棒性功能的任务空间控制器.该方法得到的控制器不但在有限确定时间内达到稳定跟踪,而且不需要雅可比矩阵求逆,对一定类型的外部干扰具有鲁棒性功能.最后通过数值仿真显示了所得结果的有效性及其应用方法.

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本文首先介绍了视觉伺服的一般原理 .然后提出了一种模型无关的无定标视觉伺服控制方法 ,在这种方法中不需要机器人模型和摄像机模型 ,应用方差最小化的原理推导出了模型无关的无定标视觉伺服控制律 .此外还给出了图像雅可比矩阵的递推公式 .文章最后通过一个轨线跟踪的仿真实验验证了算法的正确性和有效性

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在人工智能领域中 ,强化学习理论由于其自学习性和自适应性的优点而得到了广泛关注 随着分布式人工智能中多智能体理论的不断发展 ,分布式强化学习算法逐渐成为研究的重点 首先介绍了强化学习的研究状况 ,然后以多机器人动态编队为研究模型 ,阐述应用分布式强化学习实现多机器人行为控制的方法 应用SOM神经网络对状态空间进行自主划分 ,以加快学习速度 ;应用BP神经网络实现强化学习 ,以增强系统的泛化能力 ;并且采用内、外两个强化信号兼顾机器人的个体利益及整体利益 为了明确控制任务 ,系统使用黑板通信方式进行分层控制 最后由仿真实验证明该方法的有效性

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空间柔性多臂机器人系统是高度非线性,强耦合的动力学系统,其动力学的研究是比较复杂和困难的问题.本文针对极为复杂的空间柔性双臂机器人系统,建立了其系统动力学模型,利用逆动力学控制算法对该动力学模型实现了轨迹跟踪控制,仿真结果表明该方法具有较好的控制效果,分析了在仿真过程中出现的有关数值算法的问题.

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避障碍物一直是冗余自由度机械手的主要应用 ,本文采用伪逆矩阵法 ,以障碍物和机械手之间的距离的函数作为性能指标函数来解冗余自由度机械手逆解 ,进行避障控制 ,并提出一种简单的计算机械手和障碍物之间的距离方法 ,通过对一个三自由度的平面机械手进行仿真 ,验证了算法的正确性

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本文提出一种水下 ROV(Remotely Operated Vehicles)的模糊导航方法和基于该方法的控制器结构 .通常由于水下环境光照不足或是水质混浊 ,很难依赖摄像机准确地为 ROV导航 ,引导 ROV到达预定目标 ,尤其是工作空间存在障碍物时 ,ROV很可能发生碰撞 .文中提出的模糊控制方法 ,将 ROV在 3D空间运动的状态、局部环境信息以及导航规划数据表示为多重模糊条件 ,然后结合 ROV的导航特点 ,建立了一个三级模糊控制器 ,该控制器使用同一种控制模式完成 ROV有障碍和无障碍的导航任务 .仿真实验结果验证了所提出方法的有效性

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面对传统遗传算法在解决一些复杂问题时所存在的收敛慢或早熟等困难 ,基于仿人理性决策原则 ,提出一种具有更丰富进化含义的进化算法——理性遗传算法 .其通过遗传信息的反馈或理性规则的建立来指导遗传操作的进行 ,从而将种群内部知识与经验的继承和学习更有效地结合在遗传算法之中 .相对于传统遗传算法 ,较好地解决了多机器人确知环境下协调运动规划问题 .理论分析和仿真实验结果都是令人鼓舞的 .

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针对高精度、微进给永磁直线交流同步电机 (PMLSM )驱动系统 ,采用基于模型的扰动抑制 (MBDA)方法 ,对诸如摩擦力、切削力、负载变动之类的扰动进行抑制。MBDA是利用一个与系统并行的标称模型 ,通过输出反馈 ,将系统输出与标称模型输出进行比较 ,得出误差信号 ,并通过设计一个补偿器将误差信号反馈给被控对象的输入端 ,从而实现扰动抑制。同时 ,针对速度环设计了积分 -比例 (IP)控制器 ,以满足系统快速跟踪指令的要求 ,并且其具有较强的抗扰动能力。仿真结果表明 ,该控制方法响应速度快 ,抗干扰能力强

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爬行运动为轮桨腿一体两栖机器人基本运动模式之一。以机器人爬行运动为研究对象,分析了两栖机器人爬行运动机理,并建立了其典型驱动单元的运动学模型;根据机器人不同爬行运动状态,提出了基于轮桨和足板不同步态形式的运动规划策略;采用虚拟样机技术,对不同爬行状态下的步态规划效果进行了仿真试验分析和验证。试验结果表明,在规划的步态下,轮桨腿一体两栖机器人具有良好的爬行稳定性、转向机动性和越障能力。

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对自治水下机器人搭载的四功能水下电动机械手进行了简要描述。考虑到自治水下机器人机械手系统的运动学冗余,将关节限位算法用于系统逆运动学求解,避免载体大幅度姿态变化。利用Matlab仿真表明该算法在解决系统冗余的同时有效的限制了关节位移。

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水下作业系统是运动学冗余系统,本文将模糊推理方法融入基于任务优先运动学控制算法,对系统载体与机械手进行协调运动分配,同时对系统多个任务进行优化。通过带有3自由度水下机械手的水下作业系统进行算例仿真研究,说明运动控制算法的有效性。

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本文研究了移动机器人在湍流环境中定位多个化学羽流源的问题。利用粒子随机行走方法建立动态羽流模型。在此环境中机器人进行梳状搜索并采集羽流数据,使用一种基于后验概率独立假设的改进贝叶斯算法融合这些传感器数据建立一张羽流源位置的概率地图,地图中具有高概率值的栅格指出了羽流源可能的位置。仿真结果说明了该方法的有效性,通过与标准贝叶斯算法的比较说明了该方法优点。