摘要：三轴车载惯性稳定平台为复杂的MIMO非线性系统,针对其在不确定扰动下的伺服控制问题,本文设计了一种神经网络反演滑模控制器(NNBSMC).首先,选用反演法对其解耦,同时引入滑模控制律增加系统的抗干扰性;其次针对框架间的非线性摩擦力与系统耦合选用RBF神经网络作为扰动估计器,以便实时估计与补偿;然后采用前向增稳通道应对建模参数不精确以保证系统的稳定性.最后,利用Lyapunov定理分析了闭环系统的稳定性,在伺服控制与姿态锁定的仿真实验中分别与双环PID、滑模控制和反演滑模控制作对比,结果验证了提出的控制算法的有效性和鲁棒性.

摘要：在外界扰动为有界不可测条件下,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络在线逼近全向智能轮椅的非线性逆运动学模型,提出对轮椅轨迹跟踪的直接自适应控制方法.首先,在分析全向智能轮椅平台动力学模型的基础上,设计了基于径向基函数神经网络的全向智能轮椅自适应控制器;并进一步利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了在外界扰动及神经网络权值误差逼近有界的条件下,该控制器在全向智能轮椅轨迹控制中跟踪误差的一致稳定且有界;最后,通过全向智能轮椅轨迹跟踪仿真实验,验证了所提出控制方法的有效性和稳定性.

摘要：针对复杂环境下机器人目标跟踪问题,提出由粗到精定位策略下基于多特征的智能机器人目标跟踪方法.该方法首先利用射频识别系统实现目标粗定位,然后采用自适应模板匹配算法、改进核函数的连续自适应均值飘移算法及扩展卡尔曼滤波算法提取目标头肩形状、衣服颜色与运动特征,实现精确定位.最后根据人机运动状态设计基于模糊规则的智能调速控制器,实时自动调整机器人的基准线速度与转弯增益,以稳定跟随运动目标.实验结果表明,该方法能有效保持人机之间的安全距离,对遮挡、相近颜色背景干扰及目标突然转弯的跟踪问题有较强的鲁棒性.

摘要：服务型机器人在抓取任务中面临的是非结构化的场景。由于物体放置方式的不固定以及其形状的不规则,难以准确计算出机器人的抓取姿态。针对此问题,提出一种双网络架构的机器人最优抓取姿态检测算法。首先,改进了YOLO V3目标检测模型,提升了模型的检测速度与小目标物体的识别性能;其次,利用卷积神经网络设计了多目标抓取检测网络,生成图像中目标物体的抓取区域。为了计算机器人的最优抓取姿态,建立了IOU区域评估算法,筛选出目标物体的最优抓取区域。实验结果表明,改进后的YOLO V3目标检测精度达到91%,多目标抓取检测精度达到86%,机器人最优抓取姿态检测精度达到90%以上。综上所述,所提方法能够高效、精确地计算出目标物体的最优抓取区域,满足抓取任务的要求。

摘要：为实现稳定可靠的植保机器人视觉伺服控制,提出了一种基于语义分割网络的作物行特征检测方法。基于语义分割网络ESNet实现农田场景图像像素级带状区域检测,并利用最小二乘算法拟合得到每条行作物线特征;在此基础上通过设计一种主导航线提取算法获取导航路径,并利用卡尔曼滤波对主导航线几何参数进行平滑处理,有效抑制了不平整地面导致的机器人运动颠簸与视觉图像测量噪声引起的导航参数波动。继而构建机器人前轮转向、后轮差速的阿克曼运动学模型;在图像空间坐标下设计纯追踪控制器实现植保机器人的伺服运动控制。大田环境下的现场实验结果为:总体横向偏差为0.092 m,验证了本文方法的有效性。

摘要：针对室内老人跌倒问题,提出一种室内人体跌倒行为识别方法.首先,提出基于卷积核分解与分组卷积的轻量化3D网络;之后融合浅层2D子网络与轻量化3D子网络,并采用随机滑动组合采样策略改进3D卷积行为识别网络.为进一步提高网络泛化性能,对视频帧进行视觉显著性检测,通过加强背景纹理与人物行为之间关联性提高真实场景识别准确度.实验结果表明:该网络参数量为6.9×106,时间复杂度降低至8.04×109;实现算法在室内跌倒行为识别任务上达到81.5%的准确度.

摘要：移动机器人自主建图是完成智能行为的前提。为提高机器人智能水平和直观的用户交互,地图需要扩展超出几何和外观信息的语义信息。研究了将基于深度残差网络(DRN)的像素级图像语义分割和三维同时定位与建图(SLAM)相融合的三维语义地图构建方法。首先,采用一种联合中值滤波算法进行深度图像的修复,使用改进的迭代最近点(ICP)算法得到相机估计位姿以及基于随机蕨类的闭环检测构建出三维环境地图;其次,采用优化的深度残差网络对输入的图像实现较精准的像素语义级别的预测与分割;最后,采用贝叶斯更新方法,渐进式的将图像分割获取的语义分类标签迁移到重建的室内三维模型中,获得完整的三维语义地图。实验表明,所设计的方法可以在实际的、复杂环境下实时地构建语义地图。

摘要：为了有效地解决机器人在空旷的厅堂环境下的探索难题以及RRT(快速扩展随机树)难以在含有狭窄入口的环境下快速扩展的问题,提出了一种将RRT与前沿法协同实施的复合式候选目标点检测策略;此外,提出一种有效的代价值计算方法,以代价值作为最优候选目标点的评价准则;并且设计了改进的TEB(时间弹性带)算法以实现机器人的局部路径规划,确保机器人顺利到达目标点.在同样的实验条件下,在实际环境下所提方法的探索时间、行驶距离、探索次数3个参数分别为1187.465 s、97.551 m、41,在仿真环境下分别为275.119 s、130.051 m、32,较GTM(栅格-拓扑地图)、RRT的探索性能均有所提升.结果表明该方法有效地解决了机器人在空旷的厅堂环境下的探索难题以及RRT难以在含有狭窄入口的环境下快速扩展的问题.

摘要：玄武岩纤维增强复合锚杆的主要优势为稳定性强、绝缘性能好、价格成本低,因此在边坡支护中具有很大的应用前景。基于此,本文就玄武岩纤维增强复合锚杆在土质边坡支护中的应用进行探究,首先从地质情况、边坡稳定性来描述边坡支护工程的概况,然后详细计算锚固力、安设角度、锚杆设计、锚固体、锚杆长度和喷射设计,最后从施工流程和效果监测的角度分析其具体应用。

摘要：以床椅一体化机器人为研究对象,通过设计相应的运动控制器,并结合所搭建的组合导航定位测控系统,实现了室内环境下的点镇定控制;首先,设计了一种四轮转向-四轮驱动模式的全向床椅机器人样机,并对其运动学进行分析;其次,通过不连续坐标变换,用极坐标形式表示当前位姿与目标位姿间的全局控制误差,并选取合适的位姿误差变量对系统模型进行描述,设计出一种基于位置闭环的全局反馈控制器;继而,根据控制器的需要,设计搭建基于卡尔曼滤波的IMU/UWB组合导航定位系统,实现床椅一体化机器人的全局实时精确定位;最后,采用Lyapunov函数法,对所设计控制器中的控制律进行稳定性分析;MATLAB仿真实验与现场实验均表明所设计的点镇定方法控制效果良好。