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提出了一种简单、新颖的在动态未知环境下的移动机器人运动规划方法.此方法基于相对坐标系, 通过传感器信息实时调整机器人的行为来实现规划.在规划过程中,机器人有两种行为:向目标运动和避碰,且避碰行为具有优先权.机器人两种行为的切换是基于加速度空间的,首先解决的是避碰问题,而向目标运动是作为避碰的反问题来考虑的.仿真研究验证了此规划方法的有效性.
分布式控制是用于多智能体协调的系统设计方法. 编队控制是一种最常见的 协调问题.本文以机器人的运动模型和基于行为的算法为基础,对一种用于编队控制的分布 式控制系统进行了阐述和设计,并通过实验对系统进行了验证.
本文从基本思想、优缺点等方面论述了进行多移动机器人队形控制的三种研究方法.介绍了 一种包含这三种方法的系统体系结构,并对该体系结构进行了评价,指出了需要进一步研究 的问题.
研究在同一工作环境中多移动机器人的运动规划问题 ,提出将原来比较复杂的大系统问题转化为相对简单的子系统,由各智能机器人依据任务要 求和环境变化,独立调整自身运动状态,完成任务的分布式智能决策体系结构,并给出相应 的模型和算法.
随着机器人技术的不断发展,出现了合作多移动机器人系统这一新的研究和应用领 域,随之而来的是对机器人控制体系的新的要求.本文分析了合作多移动机器人系统对单机 控制体系结构的要求,并以此为背景,在比较两种典型的智能机器人体系结构的基础上,提 出一种混合分层的体系结构.
本文面向多移动机器人系统,提出了一种适合于移动机器人个体的分层式体系结构, 包括系统监控层、协作规划层和行为控制层三个层次.其中系统监控层主要实现人对系统的 实时监控功能;协作规划层在与其它机器人相应层的交互过程中建立系统的分层式组织形式 ,合理快速地完成任务的分解和分配,实现了机器人之间的任务级协作;行为控制层主要采 用基于行为的方法实现具体的运动控制.该结构满足了移动机器人渐趋复杂的应...
带拖车的移动机器人系统是一类复杂的多车体系统,其路径规划问题难以沿用单 体移动机器人系统的规划方法.本文通过分析这类系统运动时的路径特征,提出包络路径概 念;并根据路径与车体约束的关系,给出包络路径的量化描述,从而把这类多车体系统的路 径规划问题转化为单个车体的规划问题,本质地改变了带拖车移动机器人的运动规划.
本文研究由一个牵引车和N-1个拖车所组成的移动机器人系统的动力学。采用KANE方法建 立此系统的动力学模型,其中导出式系数的计算采用了递归算法,基于此进一步给出拖车节 数变化后系统动力学模型重构方法。
带拖车的轮式移动机器人系统由一节牵引车拖挂若干节拖车构成, 其运动轨 迹具有单车体机器人无法比拟的复杂性.本文针对带拖车的轮式移动机器人运动所生成的包 络路径进行了分析,并结合系统的运动轨迹和障碍物的分布情况提出了计算包络路径宽度的 方法,通过仿真实验验证了量化包络路径宽度的实际意义.
本文借鉴预测控制滚动优化原理,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的 机器人路径规划问题.文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人 实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,实现了优化和反馈的合理结合,对动 态环境具有良好的适应性.
本文介绍了清华大学智能技术与系统国家重点实验室研究开发的多功能室外移动机 器人实验平台THMR-V,以及THMR-V的体系结构和部分功能.
本文结合多机器人协调系统的研究现状,对其作了简要概述.从不同角度讨论了多 移动机器人协调系统的几种体系结构,并介绍了开发多移动机器人协调系统涉及的几个问题 和相关技术.
本文以多移动机器人协作执行围捕任务为背景,探讨了多机器人系统行为层规划及任务层中的任务分解和分配问题,提出了一种能有效降低计算量的编队中子任务的分配方法.为多移动机器人提供了一种在不确定环境中,动态变化的协作任务下进行基于传感器信息和通信信息的在线路径规划的方法.
移动机器人合作物体收集系统是一个复杂的分布式动态系统,传感器和执行 机构空间分布的特点,以及各个机器人之间、机器人与环境之间复杂的相互作用,使它难以 用集中控制的方式设计整个控制系统.本文详细分析了该任务的特点,指出它特别适合采用 多智能体方法进行系统的实现,并在多智能体方法指导下,深入探讨了系统的整体结构和各 部分的功能,并基于OAA结构加以实现.
在给出了非结构环境下移动障碍物优先级定义的前提下,提出了移动机器人在含有多个障碍物且障碍物运动具有不确定性的情况下的实时避障运动规划策略.同时给出了障碍物的运动具有不确定性时预测k个采样周期后确定障碍物位置的表达式.仿真结果表明此避障策略是行之有效的,且具有很强的适用性和实际应用价 值.

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