基于速度和加速度约束的有限控制能力路径跟踪

在考虑实际系统有限控制能力的情况下,对非完整移动机器人提出一种完全满足速度和加速度约束的路径跟踪技术。根据系统状态方程分析了移动机器人维持无偏差跟踪状态的条件,先通过智能预测控制将路径偏差转化为同号状态,再应用滚动时域控制和约束条件设计一种改进型最优预测控制器。当路径跟踪开始时,控制量从零初值调整;当路径偏差同步消除到零时,控制量可在速度和加速度约束下及时调整到零。仿真结果验证了所提技术的有效性,有限控制能力使该技术在工程应用时具有更好的可行性和适应性。     

一种低干扰力矩的三自由度球面磁轴承

提出一种低干扰力矩的三自由度球面磁轴承结构,球面磁轴承定、转子均采用球面结构。当磁通作用在转子的球形包络面时,产生的电磁力会指向转子球心,不会对转子产生干扰力矩,但少量的漏磁磁通会作用在转子的非球形平面上,导致低干扰力矩的出现。利用等效磁路法对球形转子偏转时轴向部分漏磁导致的干扰力矩进行分析,得出干扰力矩的数学表达式。运用有限元法分析球面磁轴承和柱面磁轴承产生偏转时的干扰力矩,结果表明干扰力矩随着转子偏转角度的增加而增大,当转子偏转角达到最大允许值0.3°时,球面磁轴承与柱面磁轴承相比干扰力矩减小两个数量级。球面磁轴承的低干扰力矩特性决定其特别适用于磁悬浮控制力矩陀螺,可提高陀螺的控制精度,在磁悬浮高能密度电机、其他飞轮系统等场合具有广阔的应用前景。     

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将强跟踪滤波(STF)算法与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法相结合,提出了一种自适应高阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)方法。该算法采用高阶球面-相径容积规则,可获得高于传统CKF的估计精度,同时在HCKF算法中引入STF,通过渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,提高了算法的鲁棒性,增强了算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AHCKF算法应用于具有状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,仿真结果表明,AHCKF算法在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能,有效地避免了状态突变造成的滤波精度下降,较传统的CKF、HCKF、交互式多模型-容积滤波(IMM-CKF)和自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法有更强的鲁棒性和系统自适应能力。     

欧拉角在飞行航迹仿真中的应用

在考虑地球曲面影响时,飞机定常飞行过程中经度、纬度、航向角一般均在发生变化,以这些参数作为变量的仿真过程计算较为复杂。引入欧拉角表示飞机位置和航向的信息,能更直观反映飞机航迹的特性,计算过程非常简便,尤其在定常飞行情形下,只有一个参量发生变化。根据球面三角几何中的关系,欧拉角参数和经度、纬度、航向角参数可以方便进行换算。文中还推导了飞机转弯、交会、追逐过程中欧拉角参数表示方法。算例结果表明,用欧拉角参数方法能够有效、方便地表示飞机飞行过程中位置、航向及其变化的信息。     

基于STK的小卫星轨道交会设计研究

利用球面三角形的几何关系进行了基于STK(卫星工具包)的小卫星轨道交会的规划和设计。采用一种较为方便的轨道交会设计方法,并使用功能强大的专业STK软件来仿真和演示,取得了良好的仿真效果,能够较好地满足航天器轨道交会设计的要求,对于其它类型的轨道规划有一定的借鉴作用,为各种航天器的仿真研究提供了一种新的方法。     

一种鲁棒的室外移动机器人定位方法

以Pioneer3-AT型室外轮式移动机器人为平台,采用码盘、陀螺仪、电子罗盘和GPS对机器人进行定位,设计了一种新型的联合卡尔曼滤波器,以逐级滤波的方式融合多传感器信息.首先将里程计和陀螺仪相融合,然后将融合后的定位信息与电子罗盘相融合,最后与载波相位差分GPS(RTK-GPS)相融合.该滤波器可以补偿传感器的累积误差,消除输出波动,实现机器人较高精度的定位.城市环境下RTK-GPS经常因为建筑物的遮挡而失去差分状态,定位精度不稳定,滤波器根据RTK-GPS定位精度的不同状态,选取不同的系统量测噪声协方差矩阵,使算法可以自动适应RTK-GPS传感器定位精度的变化,因此定位方法具有鲁棒性.实验结果表明,机器人可以稳定地实现0.4m的定位精度.      

智能移动机器人导航控制技术综述

智能移动机器人在制造业、服务业、军事、星际探测等领域获得了广泛的应用,导航是智能移动机器人实现自主控制需要解决的重要问题.对不同领域智能移动机器人导航技术发展现状进行了调研.针对环境感知与建模、定位和路径规划等机器人导航控制关键技术,深入分析了其实现方法.在此基础上归纳出智能移动机器人导航控制未来的发展趋势.     

改进蚁群算法在移动机器人避障中的应用

在移动机器人路径规划中,由于基本蚁群算法具有进化缓慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蚁群算法。建立了静态环境下的路径规划栅格模型,通过对信息素启发因子及期望启发因子实时调节,自适应改变挥发因素,在初始时刻扩大蚁群的搜索范围,以免陷入局部最优。针对凹型障碍物,当机器人陷入凹型障碍并且在复杂环境搜索效率低的情况下算法也能较好的收敛。与其他算法的仿真结果表明,此算法在栅格地图模型中,能快速地避开障碍找到最优解。     

一种从激光扫描数据中提取角点特征的方法

提出一种从激光扫描数据中提取角点特征的方法,以满足结构化环境中移动机器人定位的需要。该方法分为角点特征滤波、角点函数计算、非极大值抑制和角点特征提取与定位四部分。首先,通过角点特征滤波排除不具备角点特征要素的扫描点。然后,通过角点函数衡量余下的扫描点作为角点特征的程度。之后,采用非极大值抑制方法去除局部区域内非极大值对角点特征提取的干扰。最后,通过阈值法提取出角点特征并对其进行定位。实验结果表明,该方法可以准确地从激光扫描数据中提取出角点特征,并对位置参数具有很好的鲁棒性。     

SPC-II机器鱼平台及其自主航行实验

SPC-II型仿生机器鱼是利用尾鳍推进机理,实现机器鱼稳定、高速游动和验证机动性的一个实验平台.SPC-II不模仿某种特定鱼类的外形,而是把游动稳定性作为仿生水下航行器设计首要考虑的因素,有效克服艏摇的鱼体,使得尾鳍推进器的运动不受到干扰,同时也降低航行阻力.SPC-II长度约1.2?m,采用完全刚体耐压舱,内部安装了电池、GPS(Global Position System)和罗盘组合导航系统、2关节伺服电机推进系统,能在深度5?m内进行定深的自主航行,速度达到了2.8?kn,功耗小于250?W.对直线航行速度,转弯机动性进行了测试,并进行了长距离风浪条件下的海试.与国内外相关实验平台进行了对比,在外形、航行速度方面展现出优越性.