轮式机器人模糊遗传PID转向控制实验研究

为了对模型复杂的轮式地面机器人进行转向控制，应用了模糊遗传PID控制方法。先用模糊神经网络建立车体模型，再用遗传PID进行参数寻优，最后用优化参数控制机器人转向。该方法能直观地判断PID参数是否有效。经过对车体转向控制的实验研究，控制效果良好。     

轮式机器人模糊神经网络建模与模糊遗传PID转向控制的研究

针对数学模型复杂的轮式机器人的转向控制问题，提出了一种先用模糊神经网络建模，再用模糊遗传PID转向控制的方法。模糊遗传PID控制算法简单，直观性好，容易理解，能直观地判断PID参数是否有效。控制方法所需的数据完全来源于实验。经过对车体转向控制的仿真研究，由仿真结果可看出，仿真控制效果良好。控制方法能适应各种不同速度、不同转向角度等参数变化，在实际中应用实验数据就能控制，是一种有实用意义的控制方法。     

一类轮式机器人的重心控制

介绍了一类建筑领域等非结构环境下使用的由6个转动关节和4个直动关节组成的轮式机器人,其特殊的结构加上重心控制,能使机器人在不平整地面上行走而不倾倒。绘制了机器人重心控制原理,推导出使机器人不倾倒的重心控制运动方程。给出了实验用的部分软硬件原理框图,并通过实验验证了方案的可行性。     

轮式自主格斗机器人的设计

轮式自主格斗机器人是中国智能机器人格斗及竞技大赛的重要比赛类目,机器人要实现自主登台、自动巡航、寻敌攻击、掉落后重新登台等众多功能,比赛全程无人工干预。作者将参赛机器人划分为机械、控制、传感器、驱动四大模块,以多种传感器采集信息,实现场地环境判断和敌方目标感知,完成协同控制和高功率驱动。经实战测试表明,该机器人攻防灵活,场地适应性强,能顺利完成自主性任务和对抗动作,达到比赛要求。     

一类轮式机器人的水平姿势控制

本文介绍了一类轮式机器人的结构及其水平姿势控制方案,给出了控制系统的硬件组成、软件框图。     

基于模糊逻辑的上肢康复机器人阻抗控制实验研究

针对机器人辅助患肢主动康复训练过程中辅助力／阻力不能随患肢病情实时调整的问题,提出了一种 新的模糊自适应阻抗力控制方法．该方法实时检测患肢与机器人之间的相互作用力,并进一步运用辨识算法实时估 计出患肢的病情状态;然后运用模糊阻抗控制器对两者之间的相互作用力进行实时调整,使得在患肢主动能力不 足时提供一定的辅助,而在其有能力完成动作时,实时调整阻力实现肌力训练．实验结果表明了该控制方法的有效 性．     

基于模糊混合控制的自治水下机器人路径跟踪控制

基于模糊混合控制策略,本文提出了一种用于非线性欠驱动自治水下机器人的鲁棒路径跟踪控制方法.利用Sugeno型模糊推理系统,将PD滑模控制器与非奇异终端滑模控制器光滑连接,构造了模糊混合控制器.它能充分融合这两类控制器的优势,无论系统远离平衡点还是在其附近,都能取得快速收敛的效果.如果,借助于非时间参考量,将该混合控制器用于自治水下机器人路径跟踪控制,将有利于提高它在不确定环境中的跟踪能力.最后,通过仿真计算结果验证了该控制策略的有效性.     

轮式机器人鲁棒仿生自主学习算法的研究

针对本质不稳定的轮式机器人运动平衡问题,基于操作条件反射原理,结合鲁棒控制,提出了一种鲁棒仿生自主学习算法作为轮式机器人的学习机制;该算法利用鲁棒控制可以提高系统抑制干扰的能力,产生最优控制行为的特点,将其与操作条件反射原理相结合,使机器人通过与未知环境的交互、学习和训练,模拟生物操作条件反射机制以及自学习和自适应技能,实现对轮式机器人的运动平衡控制,并从理论上证明了算法的稳定性;最后,分别用该算法在无干扰和有干扰的两种情况下对机器人做了仿真实验并进行了比较,结果表明,鲁棒仿生自主学习算法能够使机器人获得自主学习和平衡控制的技能,并体现出了较好的学习性能抗干扰能力。     

在未知环境中在于模糊逻辑的移动机器人行为控制

本文介绍了一种在未知环境中基于模糊逻辑的移动机器人行为控制方法，传统的行为控制方法存在两个弱点：（１）行为不易描述；（２）多个行为之间的冲突和竞争难以协调。这篇文章的主要思想是将模糊逻辑与行为控制相结合致使这两个问题得到有效的解决。     

轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法

本文提出了一种轮式移动机器人航向跟踪预估控制算法,航向预估量根据机器人前 轮偏角和纵向速度实时得出,预估量与机器人实际航向之和作为控制反馈航向.仿真和实验 时用PID控制器和航向预估算法结合进行航向跟踪,结果表明该算法与常规PID算法相比,对 机器人纵向速度适应范围较宽,能有效地改善控制器的动态特性,表现出了较好的自适应能 力.     

基于视觉导航的轮式移动机器人横向最优控制

近年来，基于机器视觉导航的轮式移动机器人在农业领域中被广泛研究．本文运用 最优控制算法对其进行横向控制，但是，农田非结构化自然环境的机器视觉识别耗时导致反 馈通道传输延迟明显，最优控制器的性能因之而下降．因此，本文又根据轮式移动机器人运 动学模型预测其行为，修正了滞后的反馈信息．仿真结果表明，该算法能实现轮式移动机器 人精确可靠的横向控制，具有较强的纵向速度自适应能力．     

MODEL-BASED FUZZY LOGIC CONTROL OF A NONLINEAR PLANT

A full-envelope controller for nonlinear systems is developed based on a novel model-based fuzzy logic control (MBFLC) approach. This approach envisages a bank of linear compensators, with each compensator optimized for a different operating point throughout the operational envelope. The fuzzy logic module properly blends the compensator outputs into a composite control signal, and avoids instability when none of the individual compensators are valid. In general practice, in the strongly nonlinear system under consideration, the fuzzy element of the MBFLC dominates due to the extremely small regions of validity of perturbation models of the strongly nonlinear plant. The MBFLC, with the composite control input smoothed by a linear compensator, provides full-envelope control of the benchmark plant. © 1997 by John Wiley & Sons, Ltd. This paper was produced under the auspices of the US Government and it is therefore not subject to copyright in the US.     

ECOLOGICAL SYSTEMS CONTROL BY FUZZY LOGIC CONTROLLER

The application of fuzzy logic control in the long‐term management of an ecological system is proposed. The ecological systems are subject to unpredictable but bounded disturbances due to changes in climatic conditions, disease, migrating species, etc. By applying the fuzzy logic controller, the biomasses of exploited and continually disturbed ecological systems will converge in a comparatively short time and keep the biomasses within a small neighborhood of the unique nontrivial optimal equilibrium state of the undisturbed exploited ecosystem. Demonstration through examples reveals that the accumulated yield with fuzzy logic control is better than that with state feedback control or no control.     

智能车辆的自主驾驶与辅助导航

本文综述了国外有关智能车辆研究的某些最新进展。重点介绍了美国ＣＭＵ的Ｎａｖｌａｂ５系统，德国的ＶａＭｏＲｓ－Ｐ系统和法国的Ｐｅｕｇｅｏｔ系统的平台结构，分析了相应的视觉处理系统的主要特点，归纳了值得注意的研究动向和发展趋势，并结合存在的问题进行了有益的探讨。     

基于模糊逻辑控制技术的移动机器人路径跟踪中的偏差纠正

本文在分析移动机器人在路径跟踪中所产生的３种误差之间关系的基础上，提出了基于两个模糊子控制器的移动机器人路径跟踪纠偏的新方法．该方法简化了移动机器人的纠偏控制过程，改善了控制算法的实时性，提高了移动机器人的路径跟踪精度．     

ROV模糊控制导航方法

本文提出一种水下ROV(Remotely Operated Vehicles)的模糊导航方法和基于该方 法的控制器结构．通常由于水下环境光照不足或是水质混浊，很难依赖摄像机准确地为ROV 导航，引导ROV到达预定目标，尤其是工作空间存在障碍物时，ROV很可能发生碰撞．文中提 出的模糊控制方法，将ROV在3D空间运动的状态、局部环境信息以及导航规划数据表示为多 重模糊条件，然后结合ROV的导航特点，建立了一个三级模糊控制器，该控制器使用同一种 控制模式完成ROV有障碍和无障碍的导航任务．仿真实验结果验证了所提出方法的有效性．     

关节式移动机器人在斜面上基于模糊逻辑的运动控制

本文针对关节式移动机器人在斜面上运动时稳定性和安全性的要求对其进行动力学分析 ,利用传感器融合技术对机器人进行局部定位 ,提出了它的基于模糊逻辑的控制策略 .实验证明这种方法是可行的和有效的     

超冗余度机械手自律分散控制算法

本文介绍了一种超冗余度机械手的控制算法,它采用自律分散控制方法来指导冗余 度机械手末端执行器的运动,实现做功最小,从而避免采用需复杂计算的求逆解的方法,大 大简化了机械手的算法和控制,具有高度的“鲁棒性”和“容错性”．     

一种模糊逻辑系统的快速学习算法

本文提出了一种模糊逻辑系统的快速学习算法．算法要求预先确定各输入变量上模 糊集合的数目及分布;模糊规则前件可以是任意形状的模糊集合,后件则必须采用单值模糊 集合;模糊推理采用乘积推理;解模糊方法采用Tsukamoto方法．算法由输入－输出数据对 提取模糊规则．模糊规则的后件采用最小二乘方法一次计算得出．本算法对目标对象的逼近 精度取决于输入参数上模糊集合的数目,数目越多,精度越高．算法所需计算量小．