基于大脑情感学习回路的驾驶员模型研究

驾驶员的转向行为主要包含视觉信息的选取、视觉信息的处理两个过程。为了建立与真实转向行为相符的驾驶员转向模型,借鉴了人类生物科学相关研究成果。针对这两个过程分别建立了远、近两点驾驶员预瞄模型和基于大脑情感学习回路的驾驶员决策模型。最后进行人-车-路闭环仿真验证。仿真结果表明,所建立的驾驶员模型与真实驾驶员的转向行为具有一致性。     

人机控制与驾驶员模型研究

基于驾驶员自身控制行为的动态特性分析和驾驶员与飞行控制系统动态特性综合优化设计思想,详述了驾驶员控制模型的发展与应用。并针对驾驶员信息处理能力和特点,应用智能控制神经网络、模糊控制和预测控制方法,建立了新型的基于智能控制理论的驾驶员模型。用以协调驾驶员和被控对象的动态特性,以获得最佳的操纵决策,提高人机闭环系统性能、降低驾驶员工作负担,改善操纵品质。     

移动机器人路径跟踪模糊控制系统设计及仿真

本文的主要研究内容是模糊逻辑在移动机器人已知全局路径的情况下通过对局部路径的分析进行轨迹跟踪运动中的应用。利用模糊逻辑在移动机器人运动控制中的优越性,结合驾驶员的丰富经验设计了移动机器人的模糊控制器,包括一个预瞄距离确定器和一个运动模糊控制器。设计出移动机器人运动控制进行仿真的方法及程序流程,对其进行计算机仿真验证控制...     

手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型设计

该文在Hoff-Arbib最小加加速度(minimum jerk)控制理论的基础上,提出一种具有生物学意义的小脑控制模型,用以解释延伸和抓取过程中,手臂运动与预抓取之间时间协调的问题。在对这种模型如何学习超前状态和剩余时间(TTG)预测两个关键功能进行讨论的基础上,重点对2维空间的延伸与抓取运动进行了仿真。结果表明,由Hoff-Arbib模型所获得的有关延伸与抓取运动的动力学的一些关键特征,小脑控制模型也能实现,有些性能甚至更好。总之,通过训练和学习,模型能获得精确平滑的运动轨迹。     

PIO研究中的驾驶员控制行为模型

建立科学有效的驾驶员控制行为模型是驾驶员诱发振荡(PIO)研究的基础。首先,根据驾驶员控制模式不同,分别建立了驾驶员的补偿、追踪和同步控制行为模型;其次,通过仿真计算研究了不同驾驶员控制行为模型对飞机PIO易感性的影响,建立含有舵机速率限制环节的人机闭环系统,使用描述函数法预测不同驾驶员控制行为模式下某型飞机的PIO发生频率。仿真结果表明,相对于驾驶员的补偿行为,同步行为更易诱发II型PIO。     

基于倒立摆模型的仿人机器人预观控制研究

针对仿人机器人的步态行走存在不稳定和目前倒立摆模型的预观控制存在ZMP(Zero Moment Poin)跟踪精度不足的问题,文中在倒立摆模型上结合预观控制理论,对算法进行改进,并采用机器人的七连杆模型的ZMP计算结果作为预观控制的参考输入,利用实际的ZMP和目标的ZMP之间的误差量,对倒立摆模型进行补偿,规划机器人的质心轨迹,从而使倒立摆补偿ZMP预观控制模型拥有更好的ZMP跟踪效果。通过MATLAB和Adams机械动力学仿真软件进行联合仿真验证了:改进预观控制和ZMP补偿优化方法对倒立摆模型改进的有效性,并且提升了仿人机器人在行走过程中的稳定裕度。     

卫星光通信复合轴跟瞄控制方法研究

提出了用复合轴瞄准控制方法实现卫星光通信跟瞄控制,以提高卫星光通信中跟瞄系统的性能。提出了粗瞄和精瞄系统的模型,并分别设计了控制器。在此基础上,建立了一套跟瞄控制模拟系统。结果表明,所设计制作的跟瞄模拟系统在跟踪的匀角速率运动时的最大跟踪角度偏差仅为14μrad。     

月地激光通信系统误码率分析

采用雪崩光电二极管(APD)的Webb-Gaussian模型,对月地激光链路跟瞄误差和背景光对误码率的影响进行了理论分析和数值仿真.结果表明,要达到1×10-6的误码率,跟瞄误差必须控制在15μrad的范围内,脉冲位置调谐(PPM)字每个时间间隙的背景光子数必须控制在20以下.同时,对APD的增益系数进行优化也可以降低误码率.     

利用无监督预训练的轨迹深度关联

针对时空相似度算法关联轨迹的局限性,采用深度学习方法进行轨迹关联,并提出了一种基于无监督预训练的匹配神经网络训练方式。利用Geohash向量嵌入对轨迹信号做特征工程处理,构建自注意力机制神经网络结构,使用无标注轨迹数据基于遮蔽预测任务进行模型预训练;然后构建孪生匹配网络结构,加载预训练模型参数;最后使用标注轨迹对数据基于均方差损失函数微调预训练模型参数得到轨迹对匹配模型。采用Geolife GPS轨迹数据集作为评估数据集进行模型训练与测试,实验结果显示,利用无监督预训练的轨迹关联方法较现有最优算法匹配准确率提高了5个百分点,达到了96.3%,充分证明了该方法的有效性。目前轨迹关联领域基于深度学习预训练模型的研究较少,该方法具有重要的参考意义。     

一种基于RTRL的神经网络驾驶员巡航模型

针对大多数巡航模型未能充分考虑驾驶员的行为特性,文中设计了以实时递归学习算法的神经网络为核心的驾驶员巡航模型。该模型选取前车车速、本车车速、前车加速度和安全车间距共4个参数作为模型输入,以驾驶员控制自车所期望的加速度值为输出,通过真实环境下的巡航实验获取数据样本对RTRL的神经网络进行训练,并对该模型进行仿真验证。仿真实验结果表明,本车期望加速度的预测值与实际真实值基本一致,误差控制在005以内,说明该模型能较准确的模拟驾驶员的巡航行为。     

基于PI逆模型的快速微摆反射镜的开环控制

由压电陶瓷驱动器构成的快速微摆反射镜平台存在迟滞特性,影响了对快速微摆反射镜的控制。为了能够有效的对快速微摆反射镜进行控制,采用基于PI逆模型的开环控制方法。首先,采用PI模型对快速微摆反射镜平台的迟滞特性建立数学模型,通过最小二乘法辨识PI模型的参数;其次,基于PI模型的可逆性,求解PI逆模型参数;最后,验证基于PI逆模型的开环控制方法的有效性。根据轨迹跟踪实验得到的数据,在正弦波轨迹输入信号下的均方根误差为1.23%,最大误差为2.45%;在三角波轨迹输入信号下的均方根误差为1.3%,最大误差为2.37%。证明了基于PI逆模型的开环控制方法是可行的,能够有效地控制快速微摆反射镜。     

基于ROS的无人机仿真控制研究

基于ROS的无人机飞行控制研究是目前无人机领域一项十分重要的研究内容。文章在ROS melodic中建立四旋翼无人机的Gazebo模型,其与Px4飞控、QGC地面站之间利用MAVLink建立稳定低耗的无线双向通信,对无人机的飞行与轨迹规划等功能进行研究。结果表明：文章在ROS中所仿真的四旋翼无人机能够实现人为控制飞行与轨迹规划等功能,并且理论数据与实际飞行数据误差小。     

机载激光武器高精度跟踪控制技术研究

机载激光武器系统是一种定向能武器系统,对跟踪精度要求较高,传统PID控制无法满足其高精度跟踪需求。建立了预瞄模型、探测器模型、快速反射镜模型、时滞模型等数学模型,搭建完整的仿真系统,并创新性地采用自抗扰控制算法和复合轴控制结构相结合的控制方式,以提高控制精度。通过功能验证试验验证文中搭建的仿真系统,加入实际采集的某运输机扰动,其跟踪精度为5.16 μrad,相较于传统PID控制,跟踪精度提高25倍。同时给出一种虚拟战场场景,经文中搭建的仿真模型验证,其俯仰轴和偏航轴的跟踪精度均小于10 μrad。     

轮式机器人滑模轨迹跟踪控制器设计

轮式机器人是一个典型的非完整性系统。由于非线性和非完整特性,很难为移动机器人系统的轨迹跟踪建立一个合适的模型。介绍了一种轮式机器人滑模轨迹跟踪控制方法。滑模控制是一个鲁棒的控制方法,能渐近的按一条所期望的轨迹稳定移动机器人。以之为基础,描述了轮式机器人的动力学模型并在二维坐标下建立了运动学方程,根据运动学方程设计滑模控制器,该控制器使得机器人的位置误差收敛到零。     

驾驶员模型参数对横航向PI0的影响研究

随着电传操纵系统在现代飞机上的广泛应用,其动力学特性也越来越复杂。如果驾驶员的操纵与飞机性能及其外部环境不协调,则人机闭环系统稳定性下降,严重时会出现一种非期望的,不符合驾驶员意愿的闭环耦合振荡,直接影响到飞行安全,这种现象称为驾驶员诱发振荡。针对驾驶员操纵诱发横航向振荡问题,本文建立了横航向驾驶员-控制器-飞机本体组合系统的数学模型,研究驾驶员模型中诱发横航向振荡的关键参数。以空客A300飞机横航向模型进行闭环仿真分析,给出各个参数对横航向PI0的影响特性,分析结果对工程实践具有一定的指导意义。     

驾驶员模型参数对横航向PIO的影响研究

随着电传操纵系统在现代飞机上的广泛应用,其动力学特性也越来越复杂。如果驾驶员的操纵与飞机性能及其外部环境不协调,则人机闭环系统稳定性下降,严重时会出现一种非期望的,不符合驾驶员意愿的闭环耦合振荡,直接影响到飞行安全,这种现象称为驾驶员诱发振荡。针对驾驶员操纵诱发横航向振荡问题,本文建立了横航向驾驶员-控制器-飞机本体组合系统的数学模型,研究驾驶员模型中诱发横航向振荡的关键参数。以空客A300飞机横航向模型进行闭环仿真分析,给出各个参数对横航向PIO的影响特性,分析结果对工程实践具有一定的指导意义。     

压电陶瓷驱动器在机器人柔性臂应用中的研究

研究了片状压电陶瓷驱动器在柔性手臂中的应用,推导了基本压电陶瓷驱动器的柔性臂静力学方程,建立了描述驱动器迟滞特性的Ｐｒｅｉｓａｃｈ模型,提出了一种基于Ｐｒｅｉｓａｃｈ前钏环的ＰＩＤ掏方法对柔性夺动主动控制和轨迹控制俞中以有效地克服片状压电陶瓷驱动器的迟滞特性,消除柔性臂运动产生的振动,实现柔性臂的精度轨迹控制。     

稳定平台动态精度分析及改进

对整体及部分稳定的跟瞄系统的动态精度进行了分析,并根据理论分析提出了具体的方珐实现了对系统的改进和优化.从瞄准线稳像误差产生的来源入手,通过对稳瞄系统稳定平台动态误差模型的分析和研究,揭示了系统稳像误差的来源.同时根据分析的结果对系统进行改进,提出有效的控制方法,有效提高了稳瞄系统的跟踪精度.     

RBCC动力飞行器上升段轨迹优化设计

针对火箭基组合循环（Rocket Based Combined Cycle,RBCC）动力系统工作模态复杂、与飞行状态耦合程度高的特性,建立了一种适用于RBCC动力高超声速飞行器的动力段轨迹优化模型。同时,针对RBCC动力飞行器,基于凸优化理论建立了上升段轨迹优化设计框架和求解策略。在此基础上,进行了上升段末端机械能最大算例仿真。仿真结果表明,相关模型和轨迹优化方法具备良好的可行性,优化结果符合RBCC动力系统工作特点。论文提出的轨迹优化方法可有效处理复杂工作模态下RBCC助推飞行器上升段轨迹优化问题,为未来关于这一类轨迹设计与优化的工作提供了一些新的思路。     

驾驶员自适应神经模糊推理模型的建立与仿真

提出了一类基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的飞机驾驶员建模方法.首先建立了包含若干待定模糊规则参数的基本驾驶员Takagi-Sugeno模糊模型,将其转换成等效的ANFIS网络系统后,采用驾驶员实际操纵数据和自适应BP算法对模糊规则各个待定参数进行训练并建立最终的模型.进而对已建立的驾驶员模型进行人机闭环系统仿真,结果表明,较之传统的传递函数模型,ANFIS模型与驾驶员实际操作输出之间的拟合程度更加理想.