多智能体编队仿真控制研究

多智能体编队控制是当今控制领域的一个重点问题,其研究的核心问题是实现多智能体的避障控制及在此基础上搜索最优解。本文基于人工势场算法,对多智能体的编队避障控制进行了仿真研究,实现了多智能体的编队和避障。     

载人月面着陆地形障碍探测与规避方案研究

月面地形障碍是影响载人着陆安全的关键因素之一,可能引起着陆器倾斜、结构损坏甚至倾覆。载人月面着陆除在总体任务规划时要选取平坦安全的着陆区外,还要进行实时在线的地形探测和障碍规避。文章对“阿波罗”计划和“星座”计划中的月面着陆飞行方案和飞行器进行调研,分析了载人月面着陆避障的任务要求和技术特点;结合着陆飞行任务,提出考虑避障的飞行方案,分为高速运动中的粗避障和接近悬停后的精避障两个阶段;考虑月面着陆飞行状态以及光照、月尘等外部环境,设计载人月面着陆时由激光高度计、多普勒激光雷达以及闪光激光雷达组成避障敏感器系统;提出载人避障机动方案,采用接近段中制导目标调整、机动段六自由度控制以及缓速下降段滚动姿态机动等方法,并引入了航天员目测以检查月面地形障碍、选择月面着陆点以及手控进行终端避障机动控制。     

基于超声模糊避障算法的移动机器人导航

提出了一种在移动机器人导航中基于多超声传感器的模糊避障算法。利用MATLAB资源设计出模糊控制器,介绍了模糊规则与非模糊化,并给出一种在VC环境下直接调用模糊控制器的方法,改变了以往需要通过查表方式实现模糊控制的模式,大幅提高二次开发能力。在仿真和真实环境下,实验结果都表明该算法有效,能够实现不同环境中的避障任务。     

能量最优的航天器连续动态避障轨迹规划

针对传统脉冲避障算法在航天器轨迹规划应用中存在对瞬时推力依赖性强且燃料消耗量大的问题,提出能量最优的连续动态避障算法。该算法首先基于线性相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了相对运动能量最优模型,同时验证了模型最优性;其次将动态障碍物的 y 向运动误差偏移与正态分布概率引入避碰安全距离模型,修正了追踪航天器动态避障的范围,确定了安全距离矢量长度,增强了规避障碍的可靠性;最后通过障碍物速度矢量与追踪器航天器速度矢量夹角确定动态避障点方向,减少燃料消耗的同时提高了避障的有效性、准确性。通过仿真验证,该算法可以自适应选取规避障碍点,有效规避动态障碍;工质燃料消耗较小,有效延长航天器在轨寿命。     

月球软着陆过程高精度自主导航避障方法

针对未知地形和障碍会危及着陆安全的问题,给出了一种月球软着陆过程高精度自主导航避障方法,主要包括基于IMU配以测距测速修正的自主绝对导航、障碍识别与目标着陆点选取、针对目标着陆点的相对导航与相对避障控制等算法。该方法在保证着陆精度的同时也大大降低了着陆过程遇到障碍的风险,提高了系统的安全性,已成功应用于实际工程任务。     

基于混合整数线性规划的爬壁机器人路径规划

为研究City-Climber爬壁机器人在3D建筑物环境中的路径规划问题,基于混合整数线性规划(MILP, Mixed Integer Linear Programming),提出了一种适用于City-Climber的路径规划方法.为了用MILP方法解决避障问题,首先用限制机器人控制输入的方法对City-Climber的数学模型进行解耦和线性化,再介绍了用MILP方法对控制输入进行描述的数学表达式,并提出了适用于爬壁机器人的新型代价函数,最后以一个方形房间为运动环境,用AMPL和CPLEX优化软件,以及Matlab软件解算路径规划问题.仿真结果表明:MILP方法较好地解决了City-Climber在3D环境下的路径规划和避障问题.     

天问一号着陆器双目视觉避障技术

对天问一号双目视觉避障技术的组成、方案及原理进行了介绍,通过图像障碍识别和双目立体地形感知完成天问一号降落过程中的安全着陆点自动选取.通过高分辨率双目匹配和亚像素插值处理,提高远距离双目测量精度;在计算资源严格受限的条件下,采用FPGA作为硬件加速平台,通过功能模块的并行化和流水线设计,提高计算视差和三维信息的速度;为...     

基于模糊神经网络的蛇型机器人的智能控制

通过对蛇形机器人平面蜿蜒运动分析,利用模糊神经网络控制原理,对蛇形机器人的避障进行控制,实现了用蛇形机器人左右摆动电机为控制对象的蜿蜒避障运动,并给出了相应的仿真结果。     

基于无线传输的智能小车控制系统设计

智能小车由于可以在各种极端环境中通过远程控制实现没有特定人员参与情况下的预期目标工作,因而广泛用于仓库、车间、地下检查以及风险未知区域的信息收集等领域.设计的智能小车控制系统,由单片机、电源、电机驱动、手机终端、蓝牙模块、红外循迹跟踪、红外避障等模块组成,结合信息收集、无线数据传输、远程控制等技术,实现通过无线网络控制智能小车的运动轨迹,具有操作方便、适应性强、价格适宜等特点.