乒乓球机器人的视觉伺服系统

视觉伺服的乒乓球机器人系统作为典型的"手眼系统",是研究高速视觉感知和快速伺服运动的理想平台,其涉及的高速物体识别跟踪、快速精确轨迹预测及机械臂伺服准确回球等关键技术在工业、军事等领域有广泛的应用前景.本文提出了乒乓球机器人的高速视觉伺服系统实现方法,包括基于特征直方图统计和快速轮廓搜索的目标识别算法,基于模型参数学习和自适应模型调整的物体运动状态估计和轨迹预测算法,及基于轨迹预测的灵巧臂回球规划算法.通过实验验证了各算法的实时性和高效性,并在165cm高的仿人机器人"悟"和"空"上成功实现了双机器人对打和与人对打任务.     

采用双线性变换的线性离散系统模型降阶

针对线性定常离散系统,提出一种新的不受稳定性限制的降阶方法,即利用双线性反变换,将离散系统转化为连续系统,利用已知的连续系统的降阶方法进行降阶,之后再经双线性变换为离散系统,得到了原离散系统的降阶模型,给出并证明了误差上界.数值算例说明了此方法的有效性.     

工业锅炉节水技术发展现状与趋势

锅炉是耗水大户.我国工业蒸汽锅炉的用水量定额是吨蒸汽 1.5～ 1.7m3,实际运行水平是 1.4～ 1.8m3.这些数据稍高于发达国家,低于发展中国家.我国 2001年在用锅炉总台数 53.67万台,其中蒸汽锅炉 34.68万台.工业蒸汽锅炉产汽量约 150万 t/h,按用水量定额计,年耗水量 197亿～ 223亿 t.这些水除了少量直接使用,大部分都排放到环境,有可能引起淡水咸化、腐蚀产物污染和热污染.因此,工业锅炉节水对解决水危机具有重大意义.本文从减少排污量、降低硬水软化损失和回收凝结水等方面探讨了工业锅炉的节水方法.     

一种多参数优化的联合信源信道编码方法*

针对JPEG2000码流的渐进传输特性,提出了一种多参数优化的联合信源信道编码方法,即MPO-JSCC。在码率分配的基础上,动态地选择Turbo码交织长度、迭代译码次数,通过优化编码器多个参数更好地执行不等差错保护策略,同时加入JPEG2000容错工具,在接收端利用错误掩藏机制以提高图像解码成功率。将该方法应用于噪声信道的图像传输系统中,仿真结果表明,MPO-JSCC既能在不增加系统复杂度及延迟时间的同时提高重建图像的质量,又能节省系统发射功率,具有一定的现实指导意义。     

膝踝协调驱动的平面双足机器人短跑运动规划

本文采用虚拟力控制方法规划双足机器人动态稳定的短跑运动,以解决仅脚尖着地时无有效支撑域的问题.然而,脚尖着地的方式却给支撑腿引入了1个冗余关节,导致在虚拟力控制时支撑腿内部运动的不确定.为解决该问题,在分析身体虚拟力和支撑腿各关节做功的基础上,以最大化虚拟力总驱动功率为目标,提出膝关节和踝关节协调驱动的条件和实现方法.该方法通过均衡膝和踝的驱动负担,既解决了支撑腿内部运动的不确定问题,又充分发挥了踝关节的驱动能力.在腿部其他关节驱动能力不变的情况下,通过短跑运动方式可以有效提高双足机器人的运动速度.最后,通过仿真实验验证了本方法的有效性.     

混合量子差分进化算法及应用

量子进化算法基于量子旋转门更新量子比特状态影响了算法搜索性能．提出一种差分进化（DE）与和声搜索（Hs）相结合更新量子比特状态的混合量子差分进化算法（HQDE）．该方法采用实数量子角形式编码染色体,设计一种由差分进化计算更新量子位状态的量子差分进化算法（QDE）和一种由和声搜索更新量子位状态的量子和声搜索（QHS）,并相互机制融合,采用两种不同进化策略共同作用产生种群新量子个体以克服常规算法中早熟及收敛速度慢等缺陷;在此基础上,算法还引入量子非门算子对当前最劣个体以一定概率选中的量子比特位进行变异操作增强算法跳出局部最优解能力．理论分析证明该算法收敛于全局最优解．0／1背包问题及旅行商问题实例测试结果验证了该方法有效性．     

基于混合类电磁机制算法的混沌系统控制与同步

混沌系统控制与同步可通过优化方法设计控制律引导混沌系统轨道来实现．类电磁机制优化算法（EM）是模拟电磁场带电粒子间吸引一排斥行为机制的一种启发式搜索方法,目前还尚未在混沌系统控制与同步问题中得到应用．本文提出一种混合类电磁机制优化算法（HEM）用于求解该优化问题,该方法采用修改的类电磁机制算法（REM）与差分进化算法（DE）相融合平衡算法对解空间的全局探索和局部开发能力,基准函数测试表明混合算法改善了全局搜索能力及求解可靠性．在此基础上,采用HEM算法引导混沌系统的轨道,搜索施加于系统的小扰动使其轨迹在短时间内跟踪到目标区域;再将混沌系统的同步问题转化为在线轨道导引问题,采用HEM优化算法解决．通过典型离散Henon映射为例,数值仿真结果表明了该方法是解决混沌系统控制与同步的一种有效方法．     

基于粒子滤波和点线相合的未知环境地图构建方法

针对粒子滤波处理未知环境地图构建时存在存储空间负荷高、计算量大的问题, 本文使用线段特征描述环境信息, 将点线相合的增量式地图构建方法引入粒子滤波中. 在每个粒子中保存对已构建线段特征地图的假设; 使用点线相合的位姿估计算法将观测信息引入重要性函数, 确定采样空间; 通过观测信息与已构建线段特征地图之间的相合关系更新粒子权重; 最后通过选择性重采样去除因匹配不当和误差积累产生的错误地图. 分析表明, 该算法的复杂度较低. 在真实传感器数据上的实验结果验证了该算法构建室内环境地图的有效性和鲁棒性. 算法所需存储空间和粒子数远小于现有粒子滤波地图构建方法.     

预测模糊控制在足球机器人底层动作优化中的应用

根据足球机器人的运动学模型，考虑到系统的时滞性、非线性等特点，采用预测模糊控制优化机器人的底层动作，详细介绍了足球机器人预测模糊控制系统的设计过程，并通过实验验证了该方法的可行性。     

基于点线相合的机器人增量式地图构建

提出基于测量数据点和已构建地图线的最佳相合性增量式构建未知环境地图的方法,将机器人地图构建过程分解为局部地图构建、机器人位姿估计和地图合并3个循环步骤,在局部地图构建中,采用哈夫变换拟合、同线性判断和最小二乘拟合相结合的方法从测量数据点中拟合得到局部线段集合,在位姿估计时,首先利用点线匹配寻找测量数据和已构建地图之间的匹配关系,然后通过去除不当匹配和引入加权矩阵来减小测量误差和已构建地图中的不确定性对位姿估计的影响,最后利用加权最小二乘法估计机器人的位姿,使得匹配部分达到最佳相合,同时提出虚拟线和虚拟点的方法解决由伪相合条件所引起的错误位姿估计问题,实验结果证明了算法的有效性和鲁棒性,适于构建室内环境地图。