公共文化服务平台

滑模控制在两轮机器人平衡控制中的应用被引量：2: 2010年; 针对两轮机器人平衡控制中鲁棒性要求较高的问题,设计了基于趋近律的滑模变结构控制器;首先对机器人的非线性模型进行线性化处理,再根据线性模型设计滑模控制器,并使用饱和函数的方法抑制系统的抖振,最后在MATLAB/Simulink上进行了仿真实验,并与状态反馈控制器进行了比较;结果表明在参数摄动存在情况下,滑模控制器优于状态反馈控制器。; 孙亮孙启兵; 关键词：两轮机器人滑模控制反馈控制

立体匹配算法进展被引量：14: 2009年; 立体匹配是立体视觉中的重要环节;文章首先根据匹配算法使用的约束信息的不同把匹配算法分为局域算法和全局算法,并分别进行介绍,然后,针对目前各应用领域的要求,分别从准确性和实时性方面对立体匹配算法进行分析,从软件层面和硬件层面分析准确性和实时性要求的发展过程,最后,针对立体匹配算法中兼顾准确性和实时性要求的难题,结合作者的研究,指出了可能的解决途径和进一步研究的问题。; 于乃功秦永钢阮晓钢; 关键词：立体视觉实时性

一种桌面机器人及其自主地图绘制算法被引量：3: 2010年; 利用嵌入式技术设计了一种桌面机器人系统,机器人体积不到200 cm3,系统利用全局摄像机采集图像,通过无线通信组件对机器人定位导航,从而进行面向地图绘制的智能行为研究;从桌面机器人系统采集到地图信息,并生成神经网络训练样本,利用可增长自组织特征映射图GSOM(Growing Self-organizing Map)的地图绘制算法,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而生成以少数SOM图神经元分布描述环境特征信息的拓扑地图;在机器人系统上进行了基于GSOM模型的自主地图的绘制实验,并利用所得拓扑地图进行了准确的机器人导航实验。实验结果表明基于GSOM的自主地图绘制方法可行,机器人系统表现出类似生物的自主智能行为。该方法可以应用于大环境下机器人的自主地图测绘与导航。; 阮晓钢邢雪涛李欣源徐绍敏; 关键词：嵌入式神经网络拓扑地图地图绘制

Skinner操作条件反射的一种仿生学习算法与机器人控制被引量：4: 2010年; 针对两轮自平衡机器人的运动平衡控制问题,提出了基于Skinner操作条件反射理论的BP神经网络与资格迹相结合的仿生自主学习算法作为两轮机器人的学习机制.该算法利用资格迹能解决延迟影响、加快学习速度和提高可靠性的特点,将其与BP神经网络相结合构成复合学习算法,能够预测机器人将要获得的行为评价函数,并依据概率取向机制以一定的概率选择最大评价值对应的最优行为,从而使机器人能够在未知环境下通过与环境的交互、学习和训练,获得像人或动物一样的自主学习技能,实现对两轮机器人的运动平衡控制.最后,分别用基于Skinner操作条件反射理论的BP算法和BP资格迹复合算法对两轮机器人做了仿真实验并进行了比较.结果表明,基于Skinner操作条件反射理论的BP资格迹复合仿生自主学习算法的学习机制能够使机器人获得良好的动态性能和较快的学习速度,体现了机器人较强的自主学习技能和平衡控制能力.; 任红格阮晓钢; 关键词：两轮机器人

柔性两轮直立式自平衡仿人机器人的建模及控制被引量：7: 2009年; 研究了柔性两轮直立式自平衡仿人机器人的动力学建模问题.运用拉格朗日方法和动力学原理建立了柔性两轮自平衡仿人机器人的动力学模型.使用弹簧模仿人的腰椎,并考虑了机器人的柔性腰椎弯曲;这是与以前机器人的不同之处.对得到的动力学模型进行了线性化处理,并建立其状态空间方程;由此建立的动力学模型结构简单,易于对机器人进行有效控制.仿真实验验证了系统的稳定性,对其实验结果进行的详细分析验证了系统建模和LQR控制器设计的合理性和有效性.; 赵建伟阮晓钢; 关键词：柔性机器人动力学建模拉格朗日方程

神经元PID控制器在两轮机器人控制中的应用被引量：22: 2011年; 针对两轮机器人传统PID控制器参数整定困难的问题,设计了一种神经元PID控制器。该控制器利用神经元的自学习和自适应能力,在线实时调整控制器各项参数。建立了两轮机器人的非线性模型,讨论了神经元PID控制系统的结构及其控制算法和各项控制器参数的学习算法。将设计的控制器其应用于两轮机器人的平衡控制中,并且与传统PID控制器进行了比较,仿真结果验证了控制器的正确性和有效性。将该控制器应用于两轮机器人物理系统,取得了良好效果。; 孙亮孙启兵; 关键词：两轮机器人自适应神经元PID

基于同伦映射的两轮机器人控制器设计: 2010年; 两轮自平衡移动机器人是一种高阶次、不稳定、非线性的典型控制系统,以其为研究对象,采用Lagrange方程建立其动力学模型,经过线性化处理并在多项式同伦映射与其零点映射轨线的基础上,采用同伦不动点的控制系统闭环极点配置方法实现闭环极点的配置;仿真和物理实验表明,同伦法对两轮自平衡机器人的姿态进行控制,在很短时间即可获得较为稳定的动态平衡,此控制器设计方法优于传统极点配置方法。; 孙亮甘家飞; 关键词：两轮自平衡机器人 LAGRANGE方程同伦映射根轨迹

基于CMAC的双足步行机器人逆运动学控制被引量：2: 2009年; 针对双足步行机器人(Biped Walking Robot)腿部逆运动学模型求解问题,采用一种基于CMAC神经网络的机器人逆运动学控制方法,设计CMAC神经网络控制系统。控制系统采用2个CMAC神经网络控制器分别用来逼近步行机器人支撑腿与摆动腿的逆模型,跟踪通过三维线性倒立摆模型生成的给定腰部轨迹。建立步行机器人正运动学模型来调整CMAC神经网络权值,实现了步行器人腿部逆运动学映射。仿真结果表明,CMAC神经网络控制系统可以在保证机器人位姿良好的情况下跟踪给定的参考轨迹。三维运动学仿真结果进一步验证了控制算法的有效性。; 阮晓钢李志谦; 关键词：双足步行逆模型机器人

一种用于人体垂直平衡控制的小脑模型被引量：1: 2008年; 提出了一种具有长回路力反馈以及增益调整的控制模型,用以描述人体垂直平衡的控制.模型主要由大脑和小脑两部分组成.小脑部分由两组增益表示.这两组增益负责提供踝—膝—臀环路之间相同或交联关节长回路延伸反应的线性缩放比.大脑部分则仅仅包含一组相同关节线性力反馈的增益.本文提出,小脑是将控制增益组作为感觉人体运动状态的函数来转换的.通过仿真,该模型证明,稳定的、具有线性增益调整的混合长回路反馈,可以在缺乏明确动态内模的情况下提供实时平衡控制.; 张少白阮晓钢成谢锋冯志全; 关键词：小脑模型仿真

The skinner automaton: A psychological model formalizing the theory of operant conditioning被引量：8: 2013年; Operant conditioning is one of the fundamental mechanisms of animal learning, which suggests that the behavior of all animals, from protists to humans, is guided by its consequences. We present a new stochastic learning automaton called a Skinner au- tomaton that is a psychological model for formalizing the theory of operant conditioning. We identify animal operant learning with a thermodynamic process, and derive a so-called Skinner algorithm from Monte Carlo method as well as Metropolis algo- rithm and simulated annealing. Under certain conditions, we prove that the Skinner automaton is expedient, 6-optimal, optimal, and that the operant probabilities converge to the set of stable roots with probability of 1. The Skinner automaton enables ma- chines to autonomously learn in an animal-like way.; RUAN XiaoGangWU Xuan

渝B2-20050021-1　渝公网安备 50019002500403号　违法和不良信息举报中心　互联网出版许可证　新出网证(渝)字10号

国家自然科学基金(60774077)

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

国家自然科学基金(60774077)

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈