无线传感器环境下粒子群优化的多机器人协同定位研究

协同定位是多机器人自主行为的一项重要技术,重点描述了无线传感器网络环境下结合粒子群优化提出多机器人协同定位算法。该算法引入重采样,解决了粒子耗尽问题,扩大了解空间的范围,保证了种群的多样性,并且引入了惯性权重解决了粒子退化的问题。仿真结果表明,利用无线传感器网络进行辅助导航,采用粒子群优化算法,综合无线传感器网络进行辅助导航,融合各个机器人观测信息,可以降低求解问题的空间维数,在高斯噪声下能有效提高移动机器人定位精度。     

未知环境下基于椭圆约束的机器人路径规划

针对未知环境下机器人路径规划问题,提出一种基于椭圆约束的路径规划方法。借助椭圆约束规划路径,将路径规划问题转化为椭圆参数优化问题。通过建立椭圆约束优化模型,引入障碍物和目标位置的约束,考虑机器人运动步长及运动方向的影响,实现复杂未知环境下机器人路径规划。基于不同算法的仿真实验结果表明,该方法有效解决了未知环境下机器人路径规划问题,在大量障碍物存在的未知环境,也能快速有效地进行无碰撞路径规划。     

Simulink数值仿真在非线性系统教学实验中的应用

以典型继电器非线性系统为例,讨论了Simulink数值仿真技术在非线性系统实验中的应用,介绍了一种将数值仿真与电路模拟相结合的实验教学模式.在教学实验中引入Simulink数值仿真技术,具有实验参数易于调节和实验结果更直观等特点,激发了学生对理论学习与实验研究的兴趣,加深了学生对非线性系统特性的理解,有利于培养学生的综合研究能力.     

结合智能汽车竞赛活动的自动化专业教学改革

为解决自动化专业课程中存在综合性和创新性实践教学环节相对薄弱的问题,提出以特色"科技拓展"活动(智能汽车竞赛活动)为载体,将"小综合训练"拓展为培养学生整体知识结构和实际运用能力的"大综合训练"。本文结合智能汽车竞赛,对自动化专业主干课程和教学模式进行了教学改革和探索,首先介绍了智能汽车竞赛及与自动化主干课程的联系,然后讲述了其实施形式,最后介绍了智能汽车竞赛成果及其影响。教学实践表明:该教学改革对促进自动化专业人才培养具有推广价值。     

基于栅格地图的移动机器人路径跟踪控制器设计与实现

对轮式移动机器人的路径跟踪问题进行讨论.针对栅格地图模型下由离散路径点组成的路径,采用点镇定原理和Lyapunov直接法来设计路径跟踪控制器.并通过仿真实验验证所设计的控制器的有效性.在充分考虑到算法移植的操作性需要,和程序执行的实时性需要的情况下,将路径跟踪控制器移植到移动机器人上位机作为高级决策器.通过移动机器人在实验室环境下进行的路径跟踪实验,证明了路径跟踪控制器运行稳定,机器人能够准确而且平滑地跟踪规划路径.     

基于ELSD的指针式仪表自动识别算法研究

为实现指针式仪表自动识别,本文提出一种基于直线椭圆检测器(ELSD)的指针仪表自动识别策略。整个策略包括刻度线粗识别、仪表圆弧边界拟合、刻度线重识别和排序、仪表指针识别以及仪表示数计算等5个模块。首先,使用本文设计的自动迭代算法将检测到的线段匹配成对,并结合K-means聚类算法得到粗识别的刻度线;接着,根据粗识别出的刻度线与检测出的仪表圆弧位置关系确定仪表圆弧边界;然后,根据仪表刻度线与圆弧边界相交重新确定刻度线并进行插值补全、排序,构建出整个仪表刻度线坐标系;最后,根据仪表指针自身结构特征得到指针在坐标系中的位置并计算出仪表示数。通过实验结果可知,本文提出的算法可减少对模板图像和人工标定的依赖,在保证准确率的情况下能简化并加快整个仪表自动识别过程。     

多机器人编队的仿真实验教学研究

本文利用Matlab强大的运算能力，结合“智能控制系统”理论课程的学习，设计了多机器人编队的动态仿真实验。教学实践表明，这种学习方法促进了理论教学与实验教学的有机结合，加深了学生对基本概念和方法的理解，提高了学生的创新意识和解决问题的能力。     

时滞依赖的脉冲时滞神经网络的稳定性

基于Lyapunov泛函和不等式技巧,得到脉冲混合时滞神经网络全局指数稳定性的时滞依赖型判据,其中混合时滞包括离散时滞和分布时滞两种类型。该判据用线性矩阵不等式表示,并通过一个数值实例验证了判据的有效性。     

轮式移动机器人FastSLAM算法研究

移动机器人在复杂未知环境中精确定位并对周围环境进行地图构建有助于机器人对环境的准确理解,是机器人进一步完成各种复杂智能任务如路径规划和避障等的关键和前提.通过对移动机器人未知环境中定位和地图创建问题进行讨论,设计了一种构建2D可视化路标特征地图的方案,该方案结合单目视觉传感器和里程计的鲁棒感知模型,建立包含世界坐标系下...