摘要：由于双足机器人具有复杂的高维动力学和高度动态特性,因此难以实现全向步态。为了实现双足机器人全向行走,文中基于深度强化学习算法提出了一种融合模仿学习的双足机器人步态训练方法。根据专家经验和双足行走具有周期性的特点,设计了可以实现不同步态风格的周期对称函数进行模仿学习。为了使双足机器人具有全向行走能力,使用ROS(Robot Operating System)中的脚步规划器生成目标落脚点进行模仿学习,并在自主设计的双足机器人上对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法可实现双足机器人前向、侧向、对角线和转向4种步态模式,实现了双足机器人的全向步态,并且可实现不同风格的周期对称步态。

摘要：混沌电路设计是混沌通信和混沌加密等应用的先决条件,因此混沌电路的理论研究和设计具有十分重要的意义.本文提出混沌电路的一种新的设计方法,可以在二维空间中简单灵活的设计构造出一类混沌系统.该方法的最大优点是:采用模块化设计思路,混沌吸引子的形状可以根据实际需要来设计,易于电路和集成电路实现.

摘要：混沌电路的设计是混沌通信和混沌加密等应用的先决条件,因此混沌电路的理论研究和设计具有十分重要的意义.本文对作者以前提出的二维混沌电路的方法进行推广,论述如何在三维空间中构造混沌吸引子,从而产生混沌信号.该方法的最大优点是:采用模块化设计思路,混沌吸引子的形状可以根据实际需要来设计,易于电路和集成电路实现.

摘要：针对移动机器人在户外运动中所遇到的台阶、楼梯等复杂地形,设计了一种可攀爬楼梯的多模式全向移动机器人。通过切换运动模态,该机器人既能像传统移动机器人一样快速移动,又具备了足式机器人的越障能力。首先,分析并构建了多模式全向移动机器人的运动学模型;其次,研究了该机器人越障能力和质心位置之间的关系并计算了该机器人可以翻越台阶的最大高度。最后,提出了一种攀爬楼梯算法。实验结果表明,设计的越障方法能够使多模式全向移动机器人成功并稳定地翻越台阶。最大台阶翻越高度为20.94 cm,最大可攀爬坡度为35°,最小转向半径为0 cm。

摘要：大规模振子经耦合所形成的网络广泛存在于自然界的众多领域。由于存在高维非线性系统,研究网络的群体行为,是对其进行设计控制和应用的前提。但是,对耦合振子网络群体构造的特定高维系统的研究往往涉及的大规模数值计算,算法如果仅基于CPU的计算平台往往会存在效率低的问题。为解决上述问题,提出了一种基于CPU+GPU平台的异构并行算法。算法首先设计了高效GPU内核程序,然后借助GPU加速,相对基于仅CPU的平台,效率提高了近30倍,实现了耦合振子网络的高效仿真。

摘要：针对机械臂末端力估计存在模型误差及系统扰动等问题,提出了一种基于时延估计的扰动卡尔曼滤波器外力估计法。在不使用额外力传感器的情况下,通过电机驱动电流的测量,采用时间延时估计法设计出不需要精确动力学模型的估计器。将外力作为状态变量,对系统的不确定性和扰动进行观测,考虑机械臂动力学和扰动动力学,设计出扰动卡尔曼滤波器来估计末端所受外力。使用Matlab仿真软件验证了该方法的有效性,结果表明所提估计方法对具有测量噪声、模型误差及不确定性扰动的系统具有很好的鲁棒性。

摘要：定子铁心饱和以及电枢反应等因素极大地影响永磁无刷直流电机(BLDC)的过载能力,无法满足足式机器人运动时的转矩需求。因此,设计一台具有高过载能力的减速电机。从电机关键结构参数出发,分析极槽配合、齿槽宽度以及磁钢厚度对BLDC过载转矩的影响;进一步利用有限元及响应面法构建过载转矩和转矩波动的优化模型,并采用改进天牛须算法进行多目标优化设计;对比优化前、后电机的电磁性能和过载输出转矩,并分析行星减速器结构对电机影响。最后,根据电磁设计进行样机研制,并进行转矩转速试验。结果表明:优化后平均过载转矩从1.99 N·m增加到2.05 N·m,转矩脉动从6.78%降低到6.34%,减小了0.44%,电机过载输出性能更好,且样机实验与仿真结果相接近,验证了所提方法的合理性。

摘要：在训练集存在噪声标签或类别不平衡分布的情况下,深度神经网络具有过度拟合这种有偏差的训练数据的不良趋势。通过设计适当的样本权重,使用重加权策略是解决此问题的常用方法,但不适当的重加权方案会给网络学习引入额外的开销和偏差,仅使用重加权方法很难解决有偏差分布下网络的过拟合问题。为此,建议将标签平滑正则化和类裕度正则化与重加权结合使用,并提出了一种基于自适应重加权和正则化的元学习方法(ensemble meta net,EMN),模型框架包括用于分类的基本网络和用于超参数估计的集成元网。该方法首先通过基本网络获得样本损失;然后使用三个元学习器基于损失值以集成的方式估计自适应重加权和正则化的超参数;最终利用三个超参数计算最终的集成元损失更新基本网络,进而提高基本网络在有偏分布数据集上的性能。实验结果表明,EMN在CIFAR和OCTMNIST数据集上的准确率高于其他方法,并通过策略关联性分析证明了不同策略的有效性。

摘要：为了稳定发挥轮履复合式机器人的最佳越障性能,研制了一种能够根据环境切换多种运动模式的新型轮履复合式机器人。该机器人可以通过独立旋转机体和摆臂切换直立运动和履带运动模式,同时可以通过摆臂的转动大幅度地调节机器人的重心位置,具有较好的越障性能。在对机器人进行步态规划和运动机理分析的基础上,对跨越台阶这种典型运动过程进行了运动学和动力学分析,验证了机器人模式切换的可行性,并计算得到了机器人能够攀爬的台阶高度的最大理论值。最后,根据计算获得的理论数值,利用仿真软件对机器人台阶攀爬过程进行仿真,验证了计算数值的准确性和机器人的越障性能。

摘要：针对履带式机器人存在身体重、能效低、磨损大等问题,提出一种模式可切换的轮履复合式移动机器人,用动态平衡的双轮运动来克服传统履带式移动的弊端,从而兼顾轮式和履带的优点。将机器人等效为倒立摆系统,运用拉格朗日方法建立了非线性动力学模型;针对机器人不同摆臂姿态下的动态平衡和轮履2种模式的平稳切换,基于线性化模型设计了线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR),并在状态反馈处加入平衡点姿态补偿。仿真结果表明,姿态补偿后的LQR控制器不仅能实现在不同摆臂姿态下对参考输入的快速无超调响应,而且能有效抑制摆臂运动带来的干扰,使得机器人的位置偏差小于0.02 m,俯仰角偏差小于0.0074 rad,保证了轮履模式切换过程的快速与稳定。