基于滑模变结构控制的移动系统滑转率控制

月球车移动系统在行驶过程中其行驶参数经常发生变化,采用传统的控制方法往往不能保证在任何情况下都能得到最佳的控制效果,鲁棒性较差。滑模变结构是一类特殊的非线性控制方法,它对系统参数摄动具有很强的抑制能力,因此鲁棒性很强,并且具有算法简单易于实现等特点。根据移动系统的动力学模型及滑模变结构控制理论,建立基于滑模变结构控制的月球车移动系统滑转率控制的控制逻辑和控制算法,将其应用于月球车移动系统的滑转率控制中,并通过仿真结果分析证明该种控制方法具有较好的控制效果。分析了变结构控制系统的控制特性,为月球车滑转率控制系统的设计提供理论参考依据。     

地面重力条件模拟月面载人月球车直线加速的驱动算法

宇航员驾驶载人月球车行驶于月面松软地形,为了预先熟悉其驾驶特性,需要对宇航员在地面进行相关的驾驶训练和实验。当使用地面模拟车对月面载人月球车直线加速行驶进行模拟时,地面与月面的重力差异会导致相同车轮驱动方式产生不同的整车直线加速度。针对上述问题,基于地面力学理论和被动滑转原理,建立载人月球车整车直线加速的牵引力模型,分析月面载人月球车与地面模拟车产生相同直线加速度的条件,推导了地面车轮力矩控制月面载人月球车整车直线加速模拟算法。使用相同质量和相同载荷两种不同形式的地面模拟车,验证了直线加速模拟算法的可行性。计算结果表明：在上述两种形式条件下,使用直线加速模拟算法力矩驱动的地面模拟车,均可与月面载人月球车保持相同的整车直线加速度模拟,而不使用直线加速模拟算法的地面模拟车无法获得与月面载人月球车相同的直线加速度。     

基于误差驱动的运动曲线规划方法

为保证试验装置的现场运行符合高精度和低成本的需求,提出一种基于误差驱动的运动曲线规划方法。以研制与调试某试验装置为例,基于误差驱动进行了运动曲线规划,确定装置设计精度要求,对精度进行合理分配和合成,并给出特定标定曲线以验证该装置的轨迹跟踪特性。结果表明:该方法能提供符合装置精度控制要求的运动曲线规划,机构运行平稳且具有良好的跟踪特性。     

摇臂悬挂机动平台运动姿态调节最优控制研究

摇臂悬挂机动平台运动自由度多且运动姿态调节复杂,以机构运动学控制为主的运动控制方法,不能准确描述驱动关节力矩与车体轨迹和姿态的关系。基于质心动力学模型和二次规划方法,建立了一种适用于轮腿复合移动类型车辆整体运动姿态调节的通用动态优化控制框架;以基于动力学模型的二次规划方法为主,结合系统逆运动学控制,实现了对车轮地面反作用力的直接控制。利用上述控制方法,对机动平台的侧倾、俯仰、联合姿态调节及其在颠簸路面下的应用进行仿真。结果表明,该动力学运动姿态调节动态优化控制方法能够满足实时性和控制精度的需求。     

基于CPG神经网络的扑翼型UUV运动控制方法

中枢模式发生器（CPG）是一种普遍存在于脊椎动物中,用来自激产生节律运动的低级神经中枢。传统的基于模型的机器人控制方法存在建模复杂、解不唯一、单周期规划等问题,特别是在需要多自由度协调控制的任务中,缺乏足够的实时性。由于CPG在协调多自由度运动方面的优越性,本文研究了扑翼对UUV运动的影响,并基于CPG模型给出一种运动控制方法。利用反馈信息产生节律信号控制UUV左右扑翼的运动模式;调整CPG模型参数、反馈输入与CPG输出之间的关系,设计了UUV直游和转弯的反馈控制律。仿真结果验证了该控制方法的有效性。     

非结构道路场景下轮式无人车辆避障算法

针对非结构化道路下轮式无人车辆的避障问题,提出一种基于模型预测控制的避障算法。在没有离线地图和参考轨迹的非结构化场景下,通过优化方法直接获得车辆运动的轨迹、前轮转角与参考纵向加速度,同时满足车辆运动约束与避障功能。利用车辆感知信息,根据非结构化道路场景将避障问题划分为分段最优控制问题;明确最优控制问题各段的车辆约束与评价指标,并将约束转换为与车辆横纵向控制相关的形式,进而对最优控制问题进行求解。实车测试结果表明,该算法在非结构道路中实现了轨迹规划,规划结果满足车辆约束并使得车辆实现避障。     

履带平台无人驾驶系统基于语义信息的模块串联方法

为提高无人履带平台在复杂越野环境下的通行能力,提出一种通过语义信息串联无人驾驶系统中环境感知、运动规划、运动控制模块的方法。环境感知模块通过相机与激光雷达的融合感知方法,利用图像语义信息与激光雷达点云特征,结合平台通过性几何参数,对环境中可通行区域进行粗提取,之后在可通行区域利用高斯聚类模型对环境进行精细的可通行度分析,最终生成具有不同通行度语义信息的三维栅格地图;运动规划模块在考虑平台运动学模型、动力学约束以及平滑过渡约束的基础上,结合地形与道路表面属性生成行为运动基元,通过对基元的分层式在线选择生成具有行为语义的轨迹;运动控制模块基于模型预测控制算法充分考虑平台驱动电机的执行能力、跟踪偏差以及控制稳定性,借助运动规划给出的行为运动基元语义属性,对控制目标函数权重系数进行实时更新,减小轨迹跟踪的横向误差,航向误差以及速度误差。最终利用中型混合动力无人履带平台进行了实车验证,结果表明：所提运动规划方法结果相较于基于平面二值栅格地图规划的轨迹在平均俯仰角、平均侧倾角、平均曲率分别降低46.1%、46.5%、14.2%;所提出基于行为语义轨迹变参数运动控制方法相较于定参数的运动控制方法分别在横向偏差、航向偏差、速度偏差降低17.1%、2.7%、6.1%。     

面向异构履带车辆的统一运动规划方法

为在统一算法框架下解决异构履带车辆的运动规划问题,提出一种基于运动基元离线生成与在线扩展选择的运动规划方法,所研究的异构履带车辆是指搭载3种不同转向机构的履带车辆.运动基元的优化生成以轨迹平滑度为目标,通过综合考虑异构履带车辆的差异化行为约束、平台运动学模型约束、平滑过渡约束等,生成满足异构履带车辆运动规划需求的基元库...     

基于模糊控制的仿生机器鱼避障算法

在具有复杂性与不确定性的水环境下,针对无法建立精确的水下机器人控制数学模型问题,提出基于模糊控制的仿生机器鱼避障算法。将视线导航原理与模糊控制思想相结合,进行水下机器人路径规划。通过专家经验,设计一个模糊控制器,实时调整水下机器人的运动方向,并通过仿真实验验证该算法的有效性。仿真及实验结果表明：该算法能实时、稳定地提供水下机器人的运动路径,有效躲避障碍物,安全达到目标点。     

机器鱼仿真水球斯诺克比赛策略

针对中国水中机器人大赛中2D仿真机器鱼水球斯诺克项目,从比赛策略和控制方法 2方面进行研究。介绍仿真平台及斯诺克项目,给出机器鱼对目标球及最佳球洞的选择策略,提出一种基于虚拟区域法的路径规划方法,对仿真机器鱼的运动进行控制。实践结果表明,虚拟区域法在路径规划上是有效的。     

基于强化学习补偿的地面无人战车行进间跟瞄自适应控制

针对底盘运动和路面起伏对地面无人战车行进间跟瞄带来的非线性干扰问题,提出一种基于强化学习补偿的地面无人战车行进间跟瞄自适应控制方法。该跟瞄控制方法由主控制器与补偿控制器两部分构成,主控制器利用PID控制算法结合当前跟瞄误差得到主控制量,补偿控制器利用Dueling Q网络强化学习算法对战车当前状态和局部规划路径附近的路面起伏信息进行处理得到补偿控制量。建立地面无人战车一体化运动学模型,对基于强化学习的补偿控制算法进行阐述;基于V-REP动力学软件在三维场景中进行仿真验证。实验结果表明：基于强化学习补偿的跟瞄控制方法对底盘运动和路面起伏具备较好的自适应能力,有效地提升了无人战车行进间跟瞄的准确性与稳定性。     

一种基于解析方法的滑翔再入轨迹快速规划方法

采用数值方法对再入飞行器进行在线轨迹规划时,计算量大,针对此问题,研究了一种基于解析方法的滑翔式再入轨迹规划方法,该方法能够快速规划出高精度的滑翔再入轨迹。基于飞行器再入运动特性,对飞行器滑翔再入的阶段进行了划分,并给出了阶段划分依据;基于运动方程,推导了一类含轨迹参数的滑翔式再入轨迹的高精度解析解;根据推导的再入运动解析解,将再入相关约束转化为轨迹参数约束;引入参数校正方法,根据轨迹参数与待飞航程间一一对应的关系,在轨迹参数约束范围内规划出能满足任务需求的再入轨迹。仿真结果表明,分阶段推导的解析解的精度要高于罗赫二阶解,与数值解相近;基于解析方法的滑翔再入轨迹规划方法避免了数值方法的大量积分运算,并能快速规划出满足任务要求且精度与数值方法相当的滑翔再入轨迹。     

基于SINS/CNS的月球车自主导航方法

针对月面特殊环境,设计了一种基于改进粒子滤波的捷联惯导与天文导航(SINS/CNS)月球车组合导航仿真方案。首先,根据月球表面导航的特殊要求,建立了月球环境下惯性导航系统的姿态、速度和位置误差方程,然后建立基于速度和天文联合观测的量测方程。由于系统状态方程和量测方程均为非线性方程,所以采用了改进的粒子滤波实现月球车位姿信息的最优估计,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正惯导系统的位置、速度和姿态。本设计的仿真结果表明:该方法具有很好的位置和姿态估计精度,同时有效抑制了量测噪声对系统性能的影响,是解决月球车自主导航问题的一种有效而实用的方法。     

月球车轮壤作用模型研究

从Bekker和Wong的轮壤作用基础模型着手,通过与试验数据的对比,确认Wong的模型更适用于月球车刚性车轮;同时,通过对抓地爪排土效应进行理论分析,提出了理想状态下抓地爪排土的机理,并建立其数学模型.通过仿真计算表明:该模型能够修正Wong模型在动沉陷预测不准的问题;通过观测沉陷率试验曲线和沉陷仿真曲线的趋势,提出了沉陷率变参数假想模型可有效减小大滑转率情况下的分析偏差.通过上述修正建立的轮壤作用集中参数法模型,可进行月球车带抓地爪的刚性车轮与月壤相互作用的动力学分析.     

高速多体船的解析预测控制减纵摇方法

为减少高速多体船的升沉和纵摇变化幅度，提高船体垂向运动平稳性，提出一种解析预测控制的减纵摇方法。建立T型翼和压浪板作为减摇附体的多体船垂向运动模型，分析升沉和纵摇运动的强耦合性和参数不确定性。定义有限时域的连续预测控制目标函数和终端等式约束，基于带有误差反馈校正的1阶欧拉模型预测升沉和纵摇运动状态，以提高预测模型精度和减摇控制性能。采用数值积分和最优二次序列规划理论获得多体船减摇的解析预测控制律，避免传统预测控制在线优化的复杂性，通过Lyapunov理论证明闭环系统的一致有界性。给出解析预测控制方法与广义预测控制等其他方法的减摇性能仿真对比，通过实验验证了新方法的有效性。     

基于稀疏A*算法的微小型固定翼无人机航迹规划

为在微小型固定翼无人机嵌入式平台上应用航迹规划,设计一种基于稀疏A*算法的自动航迹规划方法.根据微小型固定翼无人机的应用环境、特点和运动约束,建立航迹规划的环境模型和运动模型,利用单元分解法实现飞行区域环境建模和无人机运动建模,使用稀疏A*算法进行航迹规划,给出其操作使用流程,并对2种不同的启发函数进行仿真分析.结果表明:该方法能提高航迹规划的安全阈度,优化算法.     

未知环境下基于控制障碍函数的无人车轨迹规划

无人车凭借其适应性强、成本低的优点，成为代替人类前往高风险、高污染区域执行任务的一种切实可行的方案。轨迹规划作为无人车任务系统的关键技术，其目的是根据任务目标制定满足约束条件的运动轨迹。然而，目前的导航控制器主要依赖于预先获取的地图和先验知识，对未知环境的应对能力有所欠缺，无法适应复杂多变的任务环境。为此，提出了一种基于控制障碍函数的轨迹规划方法，用于解决无人车在未知环境下的自主避障、轨迹规划问题。该方法前端利用激光雷达感知环境深度信息，后端采用最小二乘支持向量机拟合障碍物边界，以估计控制障碍函数，并对负样本错分类进行补偿，最终通过求解二次规划得到安全控制指令。针对无人车可能陷入停滞状态的死锁问题，提出一种分段式的检测与消除方法来避免。数值仿真实验和半实物实验结果表明，所提方法在多种障碍物环境下具备较好的避障避撞和轨迹规划能力，在路径长度等方面优于传统的控制方法。     

基于减法聚类和自适应模糊神经网络方法的运动规划器设计

使用减法聚类和自适应模糊神经网络方法设计了一种水下机器人运动规划器。根据输入输出数据的特性,用减法聚类算法,自适应地确定模糊系统的初始结构和参数,提出将模糊神经系统参数分解为非线性前提参数和线性结论参数并分开辨识。采用梯度下降算法和最小二乘算法分别进行自适应模糊推理系统前后件参数的优化,提高了参数的学习效率。仿真结果表明：在相同的仿真环境下,所设计的自适应模糊神经网络运动规划器的规划效果要好于模糊运动规划器。     

多臂空间机器人操作大型目标的全身接触柔顺控制研究

多臂空间机器人操作大型目标时,由于受到来自目标把手的较大拖拽力,机器人无法对目标实施有效的操作和运动约束,这些无法预知的外部拖拽可能导致机器人支撑臂的损坏或者任务失败。为了应对上述挑战,提出了一种基于全身阻抗控制和独立导纳控制的组合式接触柔顺全身控制策略,分别在空间机器人多刚体系统质心层面构建机械阻抗特性和在每条机械臂建立导纳特性,实现对外部拖拽的有效管理。基于二次规划（QP）方法构建了系统控制器,将机器人全身运动行为统一起来,设计了包括全身柔顺控制和关节力矩优化在内的QP目标函数,用来实现接触柔顺控制。通过仿真和降维度气浮实验方法综合验证了上述方法的有效性。     

基于自适应遗传算法的连续时空最优搜索路径规划研究

针对连续时空最优搜索者路径问题,利用随机微分方程描述Markov运动目标,建立了同时优化搜索者方向和速度的规划模型,并考虑了搜索速度对探测能力的影响。设计了一种新颖的自适应变异遗传算法,算法采用较高的变异概率作用于父代精英个体组,通过引入3种控制因子对变异方向和幅度进行自适应控制,动态调节局部搜索和全局搜索的平衡。在对方向未知的逃离目标搜索算例中,得到了近似对数螺旋曲线的搜索路径;在直升机搜索多目标的路径规划中,提供了合理有效的搜索方案。算法对比表明所给出的算法在全局优化能力和稳定性上有明显的优势,适用于求解连续搜索路径规划问题。